Önemli olmasının nedeni:Okulda kopya çekmenin bir beşik kağıdını gizlice içeri sokmak veya bir komşunun sınavına göz atmak anlamına geldiği zamanları hatırlıyor musunuz? Bugün öğretmenler muhtemelen o günlere nostaljiyle bakıyorlar. Şimdi, akademik dürüstlüğü sürdürmede daha zorlu bir zorlukla karşı karşıyalar: üretken yapay zeka. Ne yazık ki eğitimciler için kusursuz bir çözüm hiçbir yerde görünmüyor.
Öğretmenlerin yarısı, üretken AI’nın öğrencilerin orijinal çalışmalarına karşı daha güvensiz hale getirdiğini bildiriyor. Ve anekdotsal kanıtlara inanılacaksa şüpheci olmaları için nedenleri var. Üretken AI’nın ortaya çıkışından bu yana kolejlerde ve liselerde kopya çekme raporları fırladı ve bu da öğretim görevlileri arasında umutsuzluk ve hayal kırıklığına neden oldu.
Bu sorunun kapsamını ölçmek kolay olmadı. İntihal tespit şirketi Turnitin, geçtiğimiz yıl incelenen yazılı ödevlerin yalnızca %10’unda AI kullanımının tespit edildiğini ve bunların yalnızca %3’ünün çoğunlukla AI tarafından oluşturulduğunu buldu.
Ancak Stanford Üniversitesi’nin yaptığı bir araştırma, ChatGPT gibi yapay zeka araçlarının tanıtılmasından bu yana lise öğrencilerinin %60-70’inin kopya çektiğini itiraf ettiğini gösteriyor.
Tarihsel olarak, kopya çekmek yeni bir sorun değildir. Çalışmalar, lise ve üniversite öğrencilerinin yarısından fazlasının bir tür akademik sahtekârlık yaptığını göstermiştir. Uluslararası Akademik Dürüstlük Merkezi, 2020’nin başlarında lisans öğrencilerinin yaklaşık üçte birinin sınavlarda kopya çektiğini kabul ettiğini bildirmiştir.
Bu arada, yapay zeka tarafından üretilen içerik ile tespit teknolojileri arasında bir silahlanma yarışı yaşanıyor ve şimdilik, yapay zekanın kazandığı görülüyor.
Örneğin, OpenAI, AI tarafından oluşturulan metni tanımlamak için çıktılarına dijital filigranlar yerleştirmeyi denedi. Ancak, bu filigranlar tahrif edilebilir ve dedektörler yalnızca belirli AI sistemleri tarafından oluşturulanları tanımlayabilir. Bu, OpenAI’nin filigranlama özelliğini neden yayınlamadığını açıklayabilir, çünkü kullanıcıları bu tür işaretçiler olmayan hizmetlere yönlendirebilir.
Diğer yenilikçi yaklaşımlar da denendi. Georgia Tech’teki araştırmacılar, öğrencilerin ChatGPT’nin ortaya çıkmasından önce ve sonra deneme sorularına verdikleri yanıtları karşılaştırmak için bir sistem geliştirdiler. OpenAI hizmetlerini Google Docs’a entegre eden bir şirket olan PowerNotes, eğitmenlerin belgelerdeki AI tarafından oluşturulan değişiklikleri izlemelerine olanak tanır. Ancak, tüm bu çabaların sınırlı bir etkinliği olduğu kanıtlanmıştır.
Bu zorluklara yanıt olarak, eğitim kurumlarının öğretim ve değerlendirme yöntemlerini uyarlamaları gerektiği giderek daha fazla kabul görüyor. Eski bir üniversite yazma eğitmeni ve yakında çıkacak olan ‘More Than Words: How to Think About Writing in the Age of AI’ kitabının yazarı John Warner, öğretim üyelerinin öğretim yaklaşımlarını güncellemeleri gerektiğini öne sürüyor.
Yapay zekanın güvenilir üniversite makaleleri üretmesinin kolay olmasının kısmen geleneksel ödevlerin katı, algoritmik formatından kaynaklandığını savunuyor. Warner, öğretmenlerin ödevlerin kapsamını daraltmalarını, faydalı yazma kavramlarıyla bağlantılı daha kısa, daha spesifik istemlere odaklanmalarını öneriyor. Örneğin, öğrencilerden canlı bir paragraf oluşturmaları, çevreleri hakkında net bir gözlem yapmaları veya kişisel bir deneyimi daha geniş bir kavrama dönüştüren birkaç cümle yazmaları istenebilir.
Elbette, üretken AI bu ödevleri de tamamlayabilir, ancak bunları hayatlarıyla daha alakalı hale getirerek öğrenciler projeyi kendi başlarına yapmak isteyebilirler. En azından denemeye değer, çünkü şu anda okullar AI ile mücadelelerinde kaybeden tarafta.