Güney Kore: Birçok öğrenci yapay zeka kullanarak kopya çekiyor.

Bu gerçeklik, çevrimiçi sınavların düzenlenmesindeki sınırlılıkları ve yükseköğretimde yapay zekanın kullanımına yönelik net bir yönetim çerçevesi geliştirmenin acil ihtiyacını vurgulamaktadır.

Güney Kore'nin önde gelen üniversitelerinden ikisi olan Seul Ulusal Üniversitesi ve Yonsei Üniversitesi, çevrimiçi sınavlarda yapay zekâ kullanarak kopya çeken öğrenci sayısında önemli bir artış gözlemlediklerini açıkladı.

Özellikle Seul Ulusal Üniversitesi'nde, Fen Bilimleri Fakültesi tarafından verilen genel eğitim dersinin final sınavı, 36 öğrencinin %50'sinin kopya çektiğinin tespit edilmesinin ardından iptal edildi. Bu, zorunlu askerlik hizmetini yerine getirmek için geçici olarak eğitimlerine ara veren öğrenciler için özel olarak tasarlanmış çevrimiçi bir dersti. Tüm öğretim ve değerlendirme uzaktan gerçekleştirildi.

Kopya çekmeyi önlemek için, dersin çevrimiçi sınav sistemi, adayların sınav ekranının dışında herhangi bir pencere açtıklarında tüm etkinlikleri kaydeden bir işlevle donatılmıştı. Ancak, sınav sonrası yapılan bir inceleme, alışılmadık derecede çok sayıda erişim kaydı ortaya çıkardı ve bu da öğretim görevlilerinin ve öğretim asistanlarının yaygın kopya çekme olasılığını göz ardı etmelerini imkansız hale getirdi.

Ancak, toplanan veriler öğrencilerin hangi içeriğe eriştiğini doğru bir şekilde belirlemek için yeterince ayrıntılı değildi; bu da bireysel disiplin önlemleri uygulamayı zorlaştırdı.

Bu durum karşısında öğretim görevlisi, her öğrenciyi ayrı ayrı cezalandırmak yerine, sınavın tamamını iptal edip yerine başka bir ödev vermeye karar verdi. Bu karar, öğretim görevlisi ve üniversitenin akademik dürüstlüğü sağlama gerekliliği ile doğrulanabilir kanıtlara dayalı adil yargılarda bulunma yükümlülüğü arasında denge kurma konusunda karşılaştığı ikilemi yansıtmaktadır.

Seul Ulusal Üniversitesi, şüpheli faaliyetin ölçeğinin yüksek oranda kopya çekme olasılığını gösterdiğini kabul etti ve çevrimiçi sınavlardaki "yaygın kopya çekme" sorununu ele almak için üniversite genelinde önlemler geliştirdiğini doğruladı.

Okullar gelecekte yüz yüze sınavları varsayılan seçenek olarak değerlendirebilirken, uzaktan sınav yapılması kaçınılmaz olduğunda açık kitap sınavları gibi alternatif değerlendirme yöntemlerini genişletebilir, soruları analitik düşünmeyi değerlendirecek şekilde yeniden tasarlayabilir veya ödev ve projelere dayalı notlandırma yapabilirler.

Buna paralel olarak, Seul Ulusal Üniversitesi de yapay zekanın öğrenme ve sınavlarda kullanımıyla ilgili birleşik bir kılavuz seti geliştiriyor. Taslak, öğrencilerin sınırlamaları ve beklentileri baştan anlamalarına yardımcı olmak için öğretim görevlilerinin yapay zeka ile ilgili politikalarını ders müfredatlarında açıkça belirtmelerini gerektiriyor.

Bu adımlar, Ekim ayında Güney Kore akademik dünyasını sarsan, giriş niteliğindeki istatistik uygulama dersinin ara sınavında yapay zekanın kullanıldığı bir kopya skandalı da dahil olmak üzere önceki olayların ardından atıldı.

Birçok gözlemci, üniversitelerin kopya çekme vakalarını tespit ettikten sonra sürekli olarak sınavları iptal etmek veya değerlendirme yöntemlerini değiştirmek zorunda kalmasının, önleyici bir yaklaşımdan ziyade tepkisel bir yaklaşımı gösterdiğini savunuyor.

Sınav tasarımının, teknoloji kullanım yönergelerinin ve akademik dürüstlük kültürünün geliştirilmesinin temel nedenlerine değinilmeden, bu geçici önlemler öğrenciler ve yönetim arasında şüpheciliği ve güvensizliği artırma riskini taşımaktadır.

Yonsei Üniversitesi'nde, yaklaşık 200 öğrencinin katıldığı çevrimiçi bir sınavda kopya çekme olayı tekrar yaşandı. Üniversite, bazı sınav katılımcılarının anonim sohbet odaları aracılığıyla soru ve cevap alışverişinde bulunduğunu ve Google Docs gibi işbirlikçi platformlar kullanarak sınav içeriğini gerçek zamanlı olarak paylaştığını tespit etti. Bu, daha önce bir ara sınav sırasında yaşanan büyük çaplı kopya çekme skandalıyla aynı konu.

Korea Times'a göre

Kaynak: https://giaoducthoidai.vn/han-quoc-nhieu-sinh-vien-gian-lan-bang-ai-post761762.html