విద్యార్థులు కొత్త రకమైన academic integrity వివాదంలోకి ప్రవేశిస్తున్నారు
generative AI విస్తరణ పాఠశాలల కోసం ఒక స్పష్టమైన సవాలు తీసుకొచ్చింది: విద్యార్థులు chatbotలకు అసైన్మెంట్లను అప్పగించడం ఎలా ఆపాలి? కానీ దానికి సమాంతరంగా మరొక సమస్యను విస్మరించడం కష్టం అవుతోంది. కొందరు విద్యార్థులు AI-assisted cheating ఆరోపణలు ఎదుర్కొంటున్నారు, వారు పని తామే చేశామని చెప్పినా, నిర్దోషిత్వాన్ని నిరూపించడం ఊహించని విధంగా కష్టం కావచ్చు.
ఏప్రిల్ 27న ప్రచురితమైన Mashable నివేదిక, ఈ కొత్త వాస్తవాన్ని ఆరోపణలు ఎదుర్కొంటున్న విద్యార్థులకు ఇచ్చే నిపుణుల సలహాల ద్వారా చూపిస్తుంది. ఆ వ్యాసం స్వరం ప్రాక్టికల్గా ఉంది, కానీ underlying story విధానపరంగా మాత్రమే కాదు, సాంస్కృతికంగానూ ఉంది. విద్యాసంస్థలు పాత integrity systemsను కొత్త technology వాతావరణానికి అన్వయించడానికి ప్రయత్నిస్తున్నాయి, అక్కడ authorship నిర్ధారించడం కష్టం, detection tools వివాదాస్పదంగానే ఉన్నాయి, మరియు చాలామంది విద్యార్థులకు cheating అంటే నిజంగా ఏమిటో స్పష్టంగా లేదు.
ఆధార భారం అసౌకర్యంగా మారింది
ఇచ్చిన source textలో అత్యంత గమనార్హమైన అంశాల్లో ఒకటి, నిర్దోషి విద్యార్థి తన పేరు శుభ్రం చేసుకోవడం ఎంత కష్టమో. Mashable, computer forensics స్థాయికి చేరేంత బలమైన ఆధారం లేకపోతే acquittal దాదాపు అసాధ్యమవుతుందని experts చెబుతున్నారని పేర్కొంది. ఇది సాధారణ విద్యా జీవితానికి అసాధారణమైన ప్రమాణం.
సాంప్రదాయంగా plagiarism వివాదాలు copied passages, unauthorized collaboration, లేదా mismatched sources చుట్టూ తిరిగేవి. Generative AI ఇవన్నీ సంక్లిష్టం చేస్తుంది. ఒక chatbot అవసరమైనప్పుడు originalలా కనిపించే proseను రూపొందించగలదు. ఒక విద్యార్థి స్వయంగా రాసిన proseను కూడా ఒక instructor suspiciously polished లేదా genericగా భావించవచ్చు. అలాంటి వాతావరణంలో uncertainty స్వయంగా evidenceలా మారుతుంది, ఇది ప్రమాదకరమైన మార్పు.
University of Texas at Austinకు చెందిన Julie Schellను articleలో ఉటంకిస్తూ, నిర్దోషి విద్యార్థులు ఆరోపణలు ఎదుర్కొన్నప్పుడు “real bind”లో ఉంటారని చెప్పారు. ఆ మాట తేటతెల్లంగా ఉంది. సమస్య విద్యార్థులు cheat చేశారా లేదా అన్నది మాత్రమే కాదు. certainty తక్కువగా, technology విస్తృతంగా ఉన్నప్పుడు సంస్థలు న్యాయమైన investigation standardsను రూపొందించాయా అన్నదే.
