Profesorii de la Universitatea din Illinois au constatat că utilizarea inteligenței artificiale pentru teme este mult mai răspândită decât părea la prima vedere, iar incidentul a ieșit la iveală în timpul cursurilor Data Science Discovery. De-a lungul timpului, universitățile s-au confruntat mereu cu încercări de a scurta drumul până la notă, de la copiatul tradițional la compilări din notițe; acum instrumentele digitale schimbă regulile și ridică întrebări noi legate de responsabilitate și evaluare.
Totul a început când cadrele didactice au identificat aproximativ o sută de studenți ale căror lucrări treziseră suspiciuni. Au contactat acești studenți cerându-le să explice situația, iar inițial au primit scuze. La început au sosit doar câteva, apoi a venit un val. Profesorii au apreciat asumarea responsabilității… până când au observat că circa 80% dintre scuze erau aproape identic formulate și păreau a fi generate de AI. Imaginea era similară: aceeași expresie „sincerely apologize” tradusă în mesaje foarte apropiate, motiv pentru care, în cursul orei din 17 octombrie, profesorii le-au arătat studenților un colaj cu acele scuze aproape identice și i-au avertizat. Nu s-au aplicat sancțiuni, cazul a fost tratat destul de blând, dar avertismentul a fost clar: opriți asta. Profesorii speră că a servit și ca o lecție de viață.
Pe un subreddit al Universității din Illinois, studenți au relatat experiențe similare. Un asistent de curs a spus că, pe lângă problemele de prezență, mulți studenți folosesc AI pentru a rezolva exerciții relativ simple, iar semnele că lucrarea nu e originală apar rapid: instrumentele de AI folosesc funcții care nu au fost predate în clasă. Un alt asistent a remarcat că e „uluitor cât de des apare munca generată de AI în 75% din temele predate”, iar un student s-a plâns că, la un exercițiu săptămânal de 75 de cuvinte, totul fusese generat de AI. În același timp, în aceleași discuții apar multe persoane care se simt nedreptățite pentru că au fost acuzate pe nedrept de utilizarea AI, o situație plauzibilă, având în vedere că majoritatea instrumentelor de detectare a textelor generate de AI sunt nesigure. Fără detectoare fiabile, concluziile de vinovăție rămân adesea la nivel de bănuială.
Acest caz ridică câteva întrebări importante: cum se redefinește integritatea academică când tehnologia poate genera texte aproape identice pentru zeci de studenți; cât de eficiente sunt metodele curente de detectare a generării automate; și ce pot face profesorii pentru a încuraja munca originală fără a recurge la presupuneri sau sancțiuni pripite. Exemple concrete provin din cursul Data Science Discovery, din postările de pe subreddit în care asistenții au menționat procente clare (75% citat de mai mulți) și din data de 17 octombrie, când problema a fost adusă în fața clasei.
Cazul ilustrează tensiunea dintre accesul facil la instrumente puternice și necesitatea de a menține standarde educaționale. Profesorii pot ajusta criteriile de evaluare, pot solicita explicații pas cu pas sau demonstrații practice în clasă, iar studenții trebuie să înțeleagă limitele folosirii AI în lucrări care cer competențe reale. Totodată, instituțiile ar putea clarifica politici și oferi ghiduri despre utilizarea responsabilă a acestor instrumente, pentru a preveni atât abuzul, cât și acuzațiile nefondate.
Data Science Discovery, procentul de 75% și ziua de 17 octombrie apar aici ca repere relevante: ele arată cât de frecvent și concret se manifestă problema. Cine ar trebui să inițieze schimbarea regulilor, profesorii, administrația universitară sau studenții înșiși, rămâne de discutat la nivel local, pe campus. Ce crezi că ar funcționa mai bine: întărirea verificărilor sau adaptarea temelor astfel încât să fie greu de înlocuit cu generatoare de text?
Fii primul care comentează