构建生成式人工智能素养:教师的第一步

by 雪莉·韦恩·珀杜

2024年4月8日星期一上午07:30

我刚从纽约参加了一个由neh资助的研讨会回来，那里有十几位语言领域的领导者, 文学, 和写作组织负责为学生制定关于关键人工智能素养的指导, 教育工作者, 部门, 和机构. 幸运的是，我被分配到为教员起草建议的小组. 我们的工作报告3要到2024年夏天才会发布, 但你会找到工作论文1和2以及其他资源通过访问 MLA-CCCC写作与人工智能联合工作组.

学习者可以接触到越来越复杂的技术，比如生成式人工智能(GAI)。, 他们将被期望在他们的职业生涯中使用这些工具. 在这个快速发展的背景下, 我们的行动是通过塑造好奇心和实验来塑造我们和我们的学生如何理解和使用GAI. 培养我们自己的批判性GAI素养可以帮助我们为GAI带来的不断变化的景观做好准备.

承认挑战

在我阐明具体的步骤之前，教师可以采取行动，从恐惧或沮丧转向熟悉，以创建有关生成式人工智能的连贯课堂实践和制度政策, 我必须承认，这些挑战是真实存在的，而且不成比例地落在了教育者个人身上, 他们中的大多数都不是人工智能专家.

我们正在迎头赶上 在一个快速发展的科技领域，我们大多数人都没有选择进入.
认知负荷我们就不讨论术语了，是高的.
压力是真实存在的因为有些人认为生成式人工智能是对我们的价值观和生存能力的挑战.
人工智能检测本身并不是一个简单的解决方案. 虽然这些工具“主要倾向于将输出分类为人类编写的内容，而不是检测人工智能生成的内容”(Weber-Wuff等人), 2023), 错误在两个方向上都会发生，并且会产生严重的后果. 如果你怀疑人工智能的使用，和你的学生谈谈，问一些关于过程的问题，等等. 有关此类工具如何工作的更多信息，请参见 e-LIS的Copyleaks和AI内容检测常见问题解答.
机构在提供指导方面行动迟缓 支持教师适应GAI世界(Moorhouse等)., 2023, p. 8).

加强你自己的GAI素养

尽管我们正在生成人工智能(GAI)领域迎头赶上, 我们可以加强对这些快速变化的工具的了解. 阐明你所知道的和你对发现的好奇是很好的第一步，可以帮助你考虑作为个人用户和教育者尝试GAI的方法.

对GAI保持好奇
理解GAI的工作原理是至关重要的. 基本上，GAI。”是一类以文本形式生成看似新内容的人工智能模型, 图片, 或者其他媒体” (Susarla等人., 2023). 深度语言学习模型(llm), 它们被训练成基于训练数据中的模式来模拟人类语言. 更简单, GAI不会思考，它不擅长过滤偏见，也不擅长在数量面前决定质量, 但它确实能更好地解决一些问题. 阅读其他教师提问和回答的问题和回答可能有助于回答你的一些问题并澄清关键术语和使用问题.

设计有效的提示
想要得到想要的搜索结果，需要考虑一下如何表达你的搜索问题. 更简单地说，您收到的输出实际上取决于您在搜索栏中键入的术语. 输入质量，就像在任何领域一样，决定了输出质量. gai也可能无法提供当前信息, 所以这可能会影响你如何设计作业或选择当前的研究课题.

例如, 我让第一年的作者向ChatGPT提出他们的研究问题，并将结果与他们所学到的进行比较. 每个学生都采访了一位专家，并回顾了有关NCAA 2021年临时名称政策等主题的学术讨论, 图像, 和相似(NIL)影响了大学体育, 尤其是在公开大学. 发生了什么事? 学生们经历了不同的发现. 一名学生收到的NIL成绩是不完整的，因为ChatGPT大约落后了一年(截止日期是2023年4月)，而这项相当新的政策仍在发展中. 此外, 聊天机器人无法解决欧大现象杰克·高尔克和他的零交易, 因此，学生们必须根据公开大学的背景来调整自己的主题.

你可以把GAI想象成一个实习生，他需要具体的指导来实现预期的结果.
如果你想要一个摘要而不是大纲，在聊天框中包括这些信息是必要的. 其他改善提示的好建议包括:亚利桑那州立大学图书馆):

给出详细的说明和状态格式，长度，语气等。
提供一些背景(例如.e.，时间，条件，高等教育)
添加角色(1).e.(社区主任、生物学教授、研究员)
在回复要求系统修改更多细节后，继续改进措辞

例子
最初的回答: 请做一个专业的学术图书管理员. 我正在写一篇关于气候变化的论文，我正在寻找20世纪70年代至80年代密歇根湖污染水平的10个资源. 后续的回复: 伟大的. 现在给我提供20个关键字或短语，我可以用来在图书馆数据库和/或通过谷歌搜索.

关于学生GAI使用的说明:在要求学生使用GAI之前, 请提醒他们，不仅要注意他们可以适当地使用GAI的程度，还要注意结果不准确或有偏差的可能性. 学生们需要明白，拥有这项技术的公司正在收集用户的信息，而添加到聊天交换中的信息可能会成为法学硕士培训集的一部分.

GAI实验
掌握GAI知识不仅仅是磨练你对GAI如何工作的基本理解，以及对GAI使用的不同方面进行研究. 成为一个用户——如果只是为了研究目的——是建立你的精神的重要一步.

人们对人工智能的使用在舒适度、需求和/或理解方面有着复杂的感受. 有些人只是对GAI如何节省劳动力或帮助编写更好的作业不感兴趣. 然而, 在缺乏第一手资料的情况下, 我们倾向于得出可能正确也可能不正确的推论. 如果我们要让学生对GAI的道德使用负责, 我们必须考虑它是如何运作的, 学生如何使用它, 道德问题也开始发挥作用.

一些教育工作者已经开始在他们的课程中尝试GAI. 在 MLA-CCCC写作与人工智能联合工作组网站上，你可以找到一个社区教学反思征集展示了教师们是如何尝试嵌入GAI的. 一位研究人员调查了GAI如何帮助撰写文献评论; others 探讨抄袭问题, 制度政策, 教学音色, co-learning机会. 通过自己使用或将其嵌入到课程中，尝试下面的程序，然后反思你的发现，以帮助你确定优势, 缺陷, 以及在你自己的课程中使用GAI的可能性.