Оценивание в эпоху ИИ: руководство для преподавателей по разработке заданий

Как сохранить академическую строгость и глубокое обучение в эпоху генеративного ИИ? В этой презентации мы рассмотрим практические, основанные на доказательствах стратегии по перепроектированию заданий и оценок для мира, подверженного влиянию ИИ. Вместо того чтобы полагаться исключительно на проверку после сдачи работы, в этом занятии мы разберем, как обеспечить целостность в разработке заданий — сбалансировав базовые навыки «без ИИ» с поэтапным обучением «с использованием ИИ». Что вы узнаете из этого видео: • Когнитивные риски чрезмерной зависимости от ИИ • Двухполосный подход: когда ограничивать использование ИИ, а когда его поддерживать • Как использовать структуру для снижения использования ИИ • Как перевести оценивание с финальной доработки на процесс работы студента • Визуализация мышления студентов посредством проектирования • Практические подсказки по использованию ИИ для преподавателей и студентов • Этичное обучение, редактирование и рецензирование работ с использованием ИИ • Структуры для прозрачного цитирования ИИ, регистрации прогресса и критериев оценки • Идеи по включению ИИ для развития грамотности в области ИИ у наших студентов ⏱️ Временные метки: 0:00 - Введение 1:05 - Три цели оценивания 3:34 - Когнитивные риски чрезмерной зависимости от ИИ 9:14 - Компетенции в области ИИ 9:41 - Двухполосный подход (без ИИ против поддерживаемого ИИ) 11:27 - Ограничение использования ИИ в оценивании 15:40 - Контроль, инструменты для отслеживания авторства, история изменений 19:55 - Внедрение проверки в реальном времени в оценивание 21:35 - Добавление аутентичных контрольных точек 25:33 - ИИ как эффективный репетитор 30:24 - ИИ как этичный редактор/эксперт 33:18 - Официальное цитирование ИИ (раскрытие информации об ИИ) 35:20 - Критическая оценка ИИ студентами 37:29 - Потенциальные результаты обучения по курсу ИИ 38:19 - ИИ как партнер по созиданию 45:32 - Структура принятия решений преподавателями по ИИ 47:31 - Ресурсы 💬 Присоединяйтесь к обсуждению: Как вы адаптируете свои оценки для генеративного ИИ в этом семестре? Какие стратегии оказались наиболее эффективными в вашей дисциплине? Оставляйте свои мысли или вопросы в комментариях ниже! #ВысшееОбразование #АкадемическаяДобросовестность #РазработкаУчебныхПрограмм #ПреподаваниеСИскусственнымИУ #АкадемическаяДобросовестность #ОбразовательныеТехнологии #РазвитиеПреподавательскогоСостава