Uma abordagem mosaica à integridade académica na era da IA (com Chris Ostro)

A IA generativa desenvolveu uma presença dominante no discurso educacional. O professor Christopher Ostro oferece uma «abordagem mosaico» para ajudar os educadores a navegar pelo panorama atual da IA.

O uso da IA pelos alunos tornou-se evidente quando eles entregaram trabalhos com conteúdo que não estava alinhado com a contagem de palavras, restrições de formatação e número de fontes exigidas. Esses trabalhos não se enquadravam no âmbito da disciplina e, muitas vezes, eram entregues sem qualquer descrição do processo. A grande maioria dos alunos que usavam IA fazia referência às mesmas poucas fontes, algumas delas inventadas.

O que não funciona

Proibir todo o uso de IA como resposta não foi uma resposta produtiva. Isso não levou em consideração as formas éticas como os alunos podem usar a IA para melhorar o trabalho existente. Trabalhar constantemente para flagrar os alunos a usar IA e ver tudo isso como trapaça prejudicou as relações com os alunos. Executar cada prompt no ChatGPT e usar detectores de IA aleatoriamente, na esperança de obter resultados semelhantes aos dos alunos, era demorado. Ensinar também se tornou desagradável.

Como a maioria dos alunos já utiliza IA e quer compreendê-la, o professor Ostro explica que a sua política rígida criou um ambiente de abstinência total. Criar diretrizes claras e treinar os alunos sobre o uso adequado da IA é uma abordagem mais realista.

Também é importante compreender a situação dos estudantes. Com o agravamento do mercado de trabalho e o aumento do custo de vida, os estudantes estão a ter de trabalhar mais horas, ao mesmo tempo que tentam acompanhar os estudos. Alguns estudantes que se encontravam em fases críticas de aprendizagem durante a COVID estão a perder competências essenciais. Também estão a ter de lidar com cursos com políticas de IA variadas.

O que funciona (na maioria das vezes): abordagem mosaico

Abordagem Mosaico

Tarefas de alfabetização em IA: Os alunos precisam de orientação sobre como usar a IA. A maioria deles está a usá-la sem a devida alfabetização midiática e sem ceticismo em relação às formas como a IA pode estar errada. Como instrutor, não é possível ensinar isso a menos que esteja familiarizado com essas ferramentas.

Formulário de divulgação de IA: Isso dá aos alunos a oportunidade de serem honestos com os seus instrutores para evitar violações do Código de Honra. É imperfeito porque alguns podem esquecer ou mentir, mas é importante enfatizar a sua transparência. Colocar este formulário nos anúncios, em cada prompt, no programa da disciplina e ter a sua própria página com vídeo/texto torna mais difícil para os alunos esquecerem. Aqui está um exemplo.

Detecção de IA (com transparência): a detecção de IA melhorou, com taxas de falsos positivos mais baixas, e é mais fiável do que o olho humano. Essas ferramentas ainda são imperfeitas e requerem discernimento humano. Uma pontuação alta de IA pode ser indicativa de uso ético, em vez de desonestidade académica grave. A conformidade com a FERPA é importante, portanto, certifique-se de confirmar com o departamento de TI da sua escola as políticas de privacidade da ferramenta antes de usá-la.

Rastreamento de processos: O GoogleDocs e o Office365 têm históricos detalhados das versões. Se um instrutor perceber o uso de ferramentas que falsificam o histórico de versões de um documento, não há dúvida de que o aluno está agindo de má-fé. O histórico de versões pode estar desativado devido a viagens ou má conexão Wi-Fi. Um aluno também pode não querer compartilhar o histórico de versões por motivos como questões de privacidade.

Conversas embaraçosas: De acordo com as evidências empíricas do professor Ostro, a maioria dos alunos não tem experiência em mentir. Quando encontram compreensão, eles tendem a ser mais honestos. Apresentar evidências e apontar casos anteriores de desonestidade académica ajuda na conversa.

Segundas oportunidades: Uma pesquisa realizada por Dench & Joyce mostra que os alunos são menos propensos a trapacear novamente depois de serem apanhados. O professor Ostro observa que dar segundas oportunidades «permite agir com muito mais certeza, incentivando os alunos a explorar essa nova ferramenta (talvez de forma desajeitada) e, ao mesmo tempo, responsabilizando os alunos de má-fé».

Prós: A Abordagem Mosaico permitiu uma comunicação mais honesta com os alunos. Menos alunos precisaram ser punidos pelo Código de Honra, enquanto mais alunos corrigiram os erros e se auto-denunciaram. Quando os alunos foram identificados por violações do Código de Honra, isso foi 100% preciso. A maioria dos comentários passou a ser sobre ajudar os alunos a entender como melhorar. Ensinar voltou a ser divertido!

Contras: Embora os resultados tenham melhorado a honestidade académica, ainda há alguma incerteza sobre os alunos desonestos. A abordagem Mosaic exige que os professores estejam atualizados com a tecnologia atual, o que requer um compromisso de tempo significativo. O professor Ostro não está convencido da sua escalabilidade para professores que não estão familiarizados com IA, alunos mais cínicos/orientados para o diploma e para cursos assíncronos.

Informações de contacto

Se tiver alguma dúvida, não hesite em entrar em contacto connosco na Pangram. As informações de contacto do professor Ostro estão abaixo:

E-mail: Christopher.Ostro@colorado.edu

LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/ochristo/

BlueSky: https://ochristo.bsky.social/