Lise öğrencilerinin akademik kopya çekmek için kullandıkları yapay zeka araçları, üretken yapay zeka teknolojilerinin kopya çekme aracı olarak yaygın kullanımına ilişkin yeni anlayışların ortaya çıkmasına yol açıyor.
Eleştirmenler etik kaygılarını dile getiriyor ancak sektör yetkilileri bunun iş sektöründeki değişikliklerin devam etmesinin kaçınılmaz bir sonucu olduğuna inanıyor.
Lise, etik tartışmaların ortasında akademik görevler için yapay zekayı benimsiyor
Deepwater Asset Management yönetici ortağı Gene Munster'ın son gözlemleri çoğu lise öğrencisinin yapay zekayı kağıt yazmak gibi önemsiz işler için kullandığını kanıtlasa da, bir robot ağırlıklı olarak makale yazma işine dahil oluyor.
Munster, bu tür yapay zeka tabanlı araçların nesiller boyu kullanılabilirliği sayesinde "hile yapmanın katlanarak" ilerlemesinin nasıl mümkün olduğunu yorumladı. Bu araçlar, örneğin ChatGPT ve Gemini, öğrencilerin ödevlerini çok hızlı bir şekilde yapmalarına yardımcı olur ve nadiren intihal tespiti ile uğraşır.
Ancak eğitim konularında yapay zeka kullanımı etik açıdan tetikleyici olsa da Munster'ın öngörüleri öğrenciler arasında bir değişim olduğunu kanıtlıyor. Yapay zeka araçlarına hile olarak bakmayı bırakıyorlar. Öğrenciler, yapay zeka destekli çalışmayı, mevcut akademik baskıdan kurtulmak ve kesinlikle gelecekteki iş piyasasına maruz kalmak için çabalamak açısından rasyonel bir karar olarak görüyorlar.
Munster'ın açıklamaları, intihalle ilgili önceden sahip olunan inançlara yeni bir bakış açısı sunuyor ve eğitim kurumlarının gelişen teknolojilere uyum sağlama ihtiyacına ışık tutuyor.
Yapay zekayı uyarlamak önemlidir çünkü öğrenciler yapay zeka olmadan işgal edilen alanda olacaklardır. Bu duygu, yapay zekanın kaçınılmazlığının açıkça farkına varan ve onu farklı endüstrilere hevesle uygulayan Elon Musk gibi sektör liderleri arasında da yankı buluyor.
Teknolojik ilerlemeye uyum sağlamak
Uygun düzenleme ve kontrol olmaksızın yapay zekanın eğitim sistemine entegrasyonu, akademisyenleri yapay zeka sızması paradoksu ile tehdit edebilir. Script Munster, öğretmenlerin yapay zeka tarafından oluşturulan içeriği tespit etmede ve akademik sahtekârlık olaylarını küçümsemede zorlanacağını savunuyor.
Bununla birlikte, aynı doğrultuda, yapay zeka tarafından oluşturulan dili tespit edilemez hale getiren hazır yapay zeka araçlarının devasa ölçeği, akademik bütünlüğün izlenmesi ve uygulanmasının karmaşıklığını yansıtıyor.
Öğrencilerin talep ve beklentilerini karşılamak ve sürekli değişen iş dünyasına yanıt vermek için Eğitimde bir Değişim gerekli olacaktır.
Eğitimde yapay zekanın yaygınlaşması, akademik ödevlerdeki temel görevleri sona erdiriyor ve pek çok sonuç taşıyor. Bu, kolejlerin daha yüksek seçim sürecidir. Munster'ın önerdiği değişiklik, uygulama makaleleri yazmak için yapay zekanın kullanılmasına yol açıyor. Bu, Duke'un aynı şeyi incelemek için uygulaması gereken yeni politikalar hakkında soruları gündeme getiriyor.
Yöneticiler genellikle bu tekniklerin uygulanmasını kopya olarak görüyor çünkü bu, üniversiteye başvuru sürecinde öğrenci kaybına neden olabiliyor. Ancak öğrenciler aynı araçları üniversite başvurularındaki performanslarını artırmaya yönelik stratejik önlemler olarak görüyorlar.
Geleceğin İşgücüne Uyum Sağlamak
Yapay zeka teknolojileri tarafından formüle edilen etik sorunlar, Munster'ı bunları benzer sorunlarla başa çıkmanın daha hızlı bir yolu olarak görmekten ve ele almaktan caydırmıyor. Dijitalleşme nedeniyle işgücü piyasasının tersine dönmesi, dijitalleşme nedeniyle "vasıfsızlaşan" teknoloji çalışanlarının değil, entelektüel çalışanların yapay zeka araçlarındaki yeterliliğinin temel bir gereklilik olmasının nedeni haline geliyor.
Başka bir deyişle, BT okuryazarlığı programlarının işgücü hazırlığı programlarının önemli parçaları olarak görülmesi nedeniyle yapay zekanın endüstri tarafından benimsenmesi, eğitim kurumları ve politika yapıcılar için aynı derecede önemli olmalıdır.
