43 人工智能、作业与考试等

        支持人工智能在教育领域大放异彩的一个热门观点是，AI能够帮我们管理考试。

       截至2022年12月，人工智能帮助教师管理考试的一些方法包括：

1. 自动化文本评估
2. 监控考试中的学生活动：这称为监考。网络摄像头和其他传感器被用来监控考试过程。COVID-19疫情期间，提供这类服务的公司迅速增多。然而，电子监考的使用引发了争议，有研究指出这种技术可能侵犯隐私、导致种族歧视，并且效果不佳^1,2。
3. 检测抄袭。在线工具可以将学生的作文与大量文本数据库进行对比，检测抄袭。即使大部分工作不是AI完成的，但也有工具专门用于检测近似抄袭的情况，即论文被部分的重写。Turnitin就是这样一个常用工具，多大学都在使用它或类似工具。有时候，大学还会制定使用这些工具的策略，明确学生在此事项上的权利。
4. 自动设置个性化问题。这项技术已经应用多年，可以在流行的学习管理系统中找到，例如Moodle³。

     作业至少遵循三个逻辑原则⁴：

1. 在某些情况下，它是一种总结性评估：成绩取决于多种结果的综合；一些教师认为，要求学生在家以自己的节奏学习可能会减少压力。通常情况下，如果评价活动不在课堂时间内进行，老师们往往没有足够的时间去完成整个教学大纲。
2. 在其他情况下，作业是为了加深在课堂上构建的知识基础。
3. 在第三种情况下，家庭作业是为了应对下周即将到来的考试，学生需要做好准备。有时候老师会提供一些练习和活动；而有时候，则需要学生付出记忆上的努力。

        对于家庭作业，不同文化有着不同的看法。因为这些观点千差万别，我们在此不做评论。

        如果学生不清楚家庭作业的真正目的，他们会尽可能地不完成作业。

AI能够揭露在家庭作业中作弊的学生：

• 在数学中，像Photomath 这样的应用可以让学生拍下等式的照片，然后直接提供解答。
• 同样在数学中，现在我们有了 ChatGPT 和其他生成式 AI 工具，它们能够解决一些简单的数学题目。
• 在语言学习中，自动翻译工具，如Deepl和Google Translate，经常在学生做作业时被使用；
• 在文学和社会科学中，新工具正在出现。通过 AI 工具生成的论文有可能欺骗老师。

我们的目的不是覆盖所有内容。关于这些议题的新文章每天都在不断产生。并没有现成的解决方案。我们希望能够提升公众意识，并激励实践社区开始思考这个问题。在讨论可能的解决办法之前，我们先来看看在国际象棋领域作弊是如何成为一个问题的。

国际象棋

       棋类游戏不仅是一种智力游戏，它也与教育和人工智能有着紧密的联系⁵。一些学校将棋类游戏引入教学中。下棋和玩其他游戏需要运用推理能力，适合所有年龄段。也有倡议使用桥牌游戏进行教育⁶。

国际象棋为人工智能提供了两个主要的里程碑。1997年，Gary Kasparov被Deep Blue7⁷击败。2016年，Alphazero以相当大的优势击败了所有先进的AI系统。在第一种情况下，AI不包含任何机器学习成分，完全基于人类设计的规则。而在第二种情况中，神经网络和强化学习变得至关重要。1997年，AI是基于成千上万场人类棋局设计的；但到了2016年，所有这些人类的知识都被抛弃，仅保留了棋盘游戏本身的规则。

2022年，国际象棋因众多有关作弊的争议而显得更加引人关注。在Covid-19大流行期间，大多数国际象棋比赛都在线上进行，很明显存在作弊行为。在网络棋盘上作弊实在太过简单了。仅仅使用智能手机，就能知道AI所推荐的最佳走法。这引发了一个问题——我们如何判定一个棋手是否作弊？专家们设计了一种比对方法，通过将棋手的走法与AI程序中的建议进行比较。因为AI系统的棋力远胜人类，因此人们得出结论：如果某位棋手的走法与AI推荐的一致，那么他可能就是作弊了。公平地说，这种推理比我们自身对一个成绩平平的学生突然在考试中取得优异成绩时的反应要复杂。但这种情况不禁让我们联想到这个例子。

作弊

        在国际象棋上成立的事实，似乎也适用于课堂。有两个原因可以解释为什么玩家（或是学生）会选择使用AI软件而非自己去完成任务：

1. AI软件简单易用
2. AI软件被认为优于人类的智力

        国际象棋棋手很清楚，AI提供的走法超越了他们的水平。但这样的诱惑很难抵挡。正如一些老师所言：“即使是表现较好的学生也会使用自动翻译工具。他们不借助工具完成作业后，反而会检查并发现AI给出的答案更为精确。”

但一个问题仍然存在——这算作弊吗？如果按照游戏规则来说，是的。但如果任务只是简单地把一边的砖头搬到另一边而已。规则里禁止使用手推车，但手推车就放在那里而且你觉得没人注意到。虽然规则里说不许用，但利用它不就能更高效完成任务吗？

教师参与

        从上面的分析我们可以看出，作弊的机会正在变得无所不在。至少目前来看，想说服学生不去使用这些越来越便捷的工具，似乎不太可能。核心问题是，我们能否找到方法来区分课堂活动和家庭作业？我们是否能够接受家庭作业在AI的帮助下完成呢？

在这篇文章中，Arvind Narayanan用丰富的常识对这个现象进行了分析，并提出了一些建议，帮助教师设计出有趣的家庭作业，减少甚至消除作弊现象。

¹ Brown 2020; Brown L. X. Z. (2020), How automated test proctoring software discriminates against disabled students, Center for Democracy & Technology, available at https://cdt.org/insights/how-automated-test-proctoring-software-discriminates-against-disabled-students/.

² Conijn R. et al. (2022), The fear of big brother: the potential negative side-effects of proctored exams, Journal of Computer Assisted Learning, pp. 1-14, available at https://doi.org/10.1111/jcal.12651.

³ Moodle is an open and collaborative project. Many extensions and plug-ins have been built and are shared to help teachers with grading. You can start your search here: https://edwiser.org/blog/grading-in-moodle/.

⁴ There are a lot of positions about homework to be read on the internet. Some in favour, some against. Furthermore, the different European countries may have different rules concerning these questions. One interesting, but US based, discussion can be found here: https://www.procon.org/headlines/homework-pros-cons-procon-org/.

⁵ The FIDE is the body in charge of chess worldwide. It has specialists working on the issue of chess in education: https://edu.fide.com/.

⁶ Nukkai is a French AI company whose AI software Nook has beaten, in March 2022, teams of world champions at Bridge. They are also working on a version of Bridge which can teach logics to children. https://nukk.ai/.

⁷ There are many references covering the story of Deep Blue’s victory over Gary Kasparov. IBM’s view is obviously biased but worth reading as IBM will insist on the computer winning rather than the algorithm. https://www.ibm.com/ibm/history/ibm100/us/en/icons/deepblue/.