Was können wir lernen, wenn KIs Prüfungen bestehen können?

Die Debatte über künstliche Intelligenz und die traditionellen Methoden zur Prüfung akademischer Fähigkeiten, wie Prüfungen, wurde schnell zur Realität. Forscher am Illinois Institute of Technology und der Stanford University hat GPT-4 eingereicht, ein im Frühjahr 2023 von OpenAI entwickeltes KI-Modell.

Der Roboter hat fast 761 TP3T Multiple-Choice-Fragen beantwortet. Das sind 71 TP3T mehr als der durchschnittliche Kandidat. Sie haben sowohl bei Multiple-Choice-Fragen als auch beim Verfassen argumentativer Antworten gute Leistungen gezeigt.

Dies ist ein Sondertest.

Alle Universitätsfachrichtungen sind betroffen

Forscher gingen intuitiv davon aus, dass algorithmische Modelle besser geeignet seien, um Erkenntnisse aus wissenschaftlichen Bereichen zu integrieren.

Die Wissenschaftler der Ecole Polytechnique Federale de Lausanne haben einen Bericht veröffentlicht (Neues Fenster) Ende November 2024 über die Anwendung generativer KI in den Prüfungen der 50 EPFL-Kurse, hauptsächlich in Informatik, Mathematik, Biologie, Physik oder Materialwissenschaften. Es handelt sich um einen Test zum Erwerb eines Bachelor-Abschlusses (Bac+3) oder eines Master-Abschlusses (Bac+4).

Lernen wie ein Student

Als erster Schritt musste die KI mit Informationen aus Universitätskursen, vergangenen Prüfungen und Bewertungsmodellen trainiert werden. Es war notwendig, die Informationen zu sammeln, die ein ernsthafter Student suchen würde, um für eine Prüfung zu lernen. Es ist Zeit, Wissen zu erwerben.

Nachdem die Autoren ihre Studie abgeschlossen hatten, begannen sie darüber nachzudenken, wie sie die KI am besten befragen könnten. Um die besten Antworten zu erhalten, wurden die „Prompts“, also schriftliche Anweisungen, verwendet.

Forscher haben herausgefunden, dass „Eingabeaufforderungen“ bei der Interaktion mit KI am effektivsten sind.

Wissenschaftler fanden heraus, dass die einfachsten Formulierungen (d. h. Wissenschaftler haben herausgefunden, dass die grundlegendsten Formulierungen, d. h. Sobald die Verfasser von Aufforderungen mehr Wissen über das Thema haben, steigt die Punktzahl auf 85%.

Eine Chance, den Unterricht neu zu überdenken

Diese Ergebnisse sind nicht einfach nur ein Beweis dafür, dass Maschinen Prüfungen bestehen können. Sie sind ein großartiges Symbol für die Entwicklung der Technologie, aber für uns ist es nicht sehr nützlich.

Vor allem geht es darum, die Technologie optimal zu nutzen.

Dies ist eine Chance, unsere Lehrmethoden zu überdenken. Studierende, die sich bei ihren Aufgaben zu sehr auf KI-generierte Tools verlassen, erwerben nicht das erforderliche Grundwissen.

Nur mit dieser Art von Fachwissen können Sie von den Besten lernen.

Die Art von Argumentation, die später eine komplexere unterstützen kann. Es mag wie eine zeitsparende Maßnahme erscheinen, kann aber tatsächlich dazu führen, dass der Schüler komplexere Konzepte schlechter versteht. Dies führt zu einem Verlust von Fähigkeiten. KI-Modelle werden sich nur verbessern und spezialisierter werden. Und so zu kompetenteren Assistenten werden.

Wertschätzung der Besonderheit des menschlichen Geistes

In einer Welt der künstlichen Intelligenz ist dies eine großartige Gelegenheit, hervorzuheben, was den menschlichen Geist so besonders macht. Es geht um die Fähigkeit, verschiedene Arten von Informationen zu nutzen, um ein Problem zu lösen. Dies wird wahrscheinlich bedeuten, dass die Art und Weise, wie Fähigkeiten in der Bildung gemessen werden, überdacht werden muss.

Die Prüfungsthemen bestehen nicht mehr nur aus dem bloßen Aufsagen von Informationen aus den theoretischen Kursen. Sie gleichen eher der Arbeit an Projekten, bei denen Sie auf eine Vielzahl von Ideen und Fähigkeiten zurückgreifen müssen.

Das bedeutet, dass wir uns im Projektmodus befinden.

Die Universitäten müssen ihre eigenen Lehrmethoden überdenken. Sie müssen sich fragen, welche Fächer und Bereiche in den Lehrplan aufgenommen werden sollten. Sie müssen sich mit überarbeiteten Formen der Wissensbewertung befassen und Wege finden, verschiedenes Know-how wechselseitig zu nutzen.

Taschenrechner können ein großartiges Hilfsmittel für Schüler sein, wenn sie richtig eingesetzt werden. Das Gleiche sollte mit KI geschehen. Wir sollten das Gleiche mit KI tun.

Aufgaben rationalisieren Verwenden von OpenAI und Python