Die Schüler müssen lernen, mehr als sinnlose “Maschinenminders” zu sein

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Universitätsstudenten haben sich genauso wie ein ängstlicher neuer Fahrer mit einer zerknitterten Straßenkarte in Satnav aufgenommen – das heißt, hungrig und verständlicherweise.

A Umfrage Von den britischen Studenten des Hochschulpolitikinstituts zeigt die Think-Tank in diesem Jahr 92 Prozent von ihnen generative KI in irgendeiner Form im Vergleich zu 66 Prozent im Vorjahr, während 88 Prozent es in Bewertungen angewendet haben, gegenüber 53 Prozent im Vorjahr.

Was sollten Universitäten tun? Mein Instinkt wäre, sich einzulassen. Sagen Sie Ihren Schülern, dass Sie einem Tool wie Chatgpt den gleichen Aufsatzfrage geben werden. Sie werden markant sein, wie viel besser ihre Version ist als die der Maschine: wie viel origineller, kreativer, einfühlsamer oder genauer. Oder geben Sie ihnen die KI -Version und sagen Sie ihnen, sie sollen sie verbessern und ihre Halluzinationen identifizieren und korrigieren.

Schließlich werden die Aussichten Ihrer Schüler in der Arbeitswelt davon abhängen, wie viel Wert sie hinzufügen können, über das hinweg, was eine Maschine ausspucken kann. Darüber hinaus deuten die Studien zur KI -Verwendung bei der Arbeit darauf hin, dass diese Bearbeitungs- und Überwachungsaufgaben immer häufiger werden. A Microsoft -Studie veröffentlicht in diesem Jahr über die Verwendung von generativem KI der Wissensarbeiter wurde festgestellt, dass das Tool „die Art des kritischen Denkens“ von „Informationssammlung zur Informationsüberprüfung“ verändert hatte, von „Problemlösung zur AI-Antwortintegration“ und von „Aufgabenausführung auf Task-Stewardship“.

Aber wie viele angenehm ordentliche Lösungen für komplexe Probleme stellt sich heraus, dass meine eine schreckliche Idee ist. Maria Abreu, Professorin für Wirtschaftsgeographie an der Cambridge University, erzählte mir, dass ihre Abteilung in diesem Sinne experimentiert habe. Aber als sie Studenten einen KI -Text gaben und sie baten, ihn zu verbessern, waren die Ergebnisse enttäuschend. “Die Verbesserungen waren sehr kosmetisch, sie haben die Struktur der Argumente nicht verändert”, sagte sie.

Masters -Studenten haben es besser gemacht, vielleicht weil sie die Fähigkeit, kritisch zu denken und Argumente zu strukturieren, bereits verfeinert hatten. “Die Sorge ist, dass sie diese Fähigkeit nicht entwickeln, wenn wir sie nicht dazu bilden, sie zu tun, um ihre eigenen Gedanken zu machen?” Nachdem die Pandemie eine Verlagerung zu Bewertungen ausgelöst hat, bei denen die Schüler Zugang zum Internet hatten, kehrt die Abteilung von Abreu nun auf geschlossene Prüfungsbedingungen zurück.

Michael Veale, Associate Professor an der Londoner Londoner Fakultät von University College, teilte mir mit, dass seine Abteilung auch zu traditionelleren Prüfungen zurückgekehrt sei. Veale, ein Experte für Technologiepolitik, sieht die KI als „Bedrohung für den Lernprozess“ an, weil sie Schülern, die auf Zeit gedrängt werden, einen verführerischen kurzfristigen Kutten bietet und darauf bedacht sind, gute Noten zu erhalten.

„Wir machen uns Sorgen. Unsere Aufgabe ist es, sie vor diesen Kurzschnitten zu warnen-Kurzschnitte, die ihr Potenzial einschränken. Wir möchten, dass sie die besten Werkzeuge für den Job am Arbeitsplatz verwenden, wenn die Zeit kommt, aber es gibt eine Zeit dafür, und diese Zeit ist nicht immer am Anfang “, sagt er.

Diese Sorge gilt nicht nur für auf Aufsatzbasierte Themen. A Untersuchung von Anfängerprogrammierern In der digitalen ACM -Bibliothek stellte fest, dass Schüler mit besseren Noten generative KI -Tools intelligent verwendeten, um „in Richtung einer Lösung zu beschleunigen“. Andere machten schlecht und hatten wahrscheinlich Missverständnisse, hielten aber dank der KI eine „ungerechtfertigte Illusion der Kompetenz“ aufrecht.

Wir könnten bald die gleichen Muster in der Arbeit sehen. Die Wissensarbeiter studieren von Microsoft (was einen großen Vorstoß macht, KI in Arbeitsplätze zu bringen) generative KI-Tools „reduzieren die wahrgenommenen Anstrengungen kritischer Denkens und fördert gleichzeitig die übermäßige Abhängigkeit von KI“.

Das ist natürlich nichts Neues. 1983 legte Lisanne Bainbridge ihren Finger auf das Problem in a berühmte Papier genannt “Ironien der Automatisierung”. Sie argumentierte, dass die Menschen darum baten, „maschinelle“ Bediener zu „„ mindungsunternehmen “zu sein, die ihre Fähigkeiten und das Wissen durch den Mangel an regelmäßigem Gebrauch erkennen würden, was es ihnen schwerer macht, einzugreifen, wenn sie es nötigen.

In vielen Fällen war das in Ordnung. Menschen umarmten Satnav und vergessen, wie man richtig navigieren. Die Welt endete nicht. Für alle wird es jedoch nicht in Ordnung sein, die KI-Ausgabe von oft müßig in einer Vielzahl von Arbeitsaufgaben unkritisch zu schlucken.

Wie vermeiden Sie diese Zukunft? Wie bei den Programmierstudenten scheint es, dass die Antwort Ihre Sachen ist: Die Microsoft-Studie stellte fest, dass Menschen mit einem höheren Selbstvertrauen-die wusste, dass sie die Aufgabe ohne KI ausführen konnten, wenn sie wollten-kritischeres Denken anwand.

Die Forscher kamen zu dem Schluss, dass „ein Fokus auf die Aufrechterhaltung von grundlegenden Fähigkeiten bei der Sammlung von Informationen und Problemlösungen helfen würde, die Arbeitnehmer zu vermeiden, die KI zu übertreffen“. Mit anderen Worten, um den Kurzschluss effektiv und nicht sinnlos zu verwenden, müssen Sie wissen, wie man es ohne die Kurzzeit macht. Universitäten – und Studenten – beachten Sie.

sarah.oconnor@ft.com