Austraalia ülikoolid otsivad viise, kuidas kasutada tehisintellekti õppetöös ja hindamises. Samal ajal hoiatavad õppejõud, et tudengitööde hindamise osaline automatiseerimine võib viia olukorrani, kus tudengid esitavad tehisintellekti loodud töid ning õppejõud lasevad neid omakorda tehisintellektil hinnata.

Seda võimalikku nõiaringi on nimetatud „slop-tsükliks“. Arutelu keskmes pole üksnes tehnoloogia täpsus, vaid ka küsimus, millist väärtust pakub kõrgharidus juhul, kui nii tööde kirjutamine kui ka nende hindamine liiguvad järjest enam masinate kätte.

Ülikoolide seisukohad erinevad

Western Sydney University õppejõud Armin Alimardani peab teemat väga tundlikuks. Tema hinnangul võib tehisintellekti kasutamine hindamisel kujuneda kõrgharidusele tõsiseks ohuks, kui tehnoloogia kasutuselevõttu ei hinnata aeglaselt ja põhjalikult.

Mitmes Austraalia ülikoolis on töötajatel lubatud kasutada tehisintellekti hindamise või tagasiside teatud osades. Samas on tingimused erinevad. Newcastle’i ülikool annab tudengitele võimaluse sellisest kasutusest loobuda. Deakini ülikool lubab tehnoloogiat kasutada tõhususe parandamiseks ja haldusülesannete toetamiseks, kuid mitte hinnete määramiseks.

Western Sydney University rõhutab, et hinnete, punktide ja tagasiside eest peab alati vastutama õppejõud. Tehisintellekt võib toetada hindamise mõnda etappi, kuid akadeemiline otsus peab jääma inimesele.

„Teine silmapaar“ või kontrolli kadumine?

Alimardani möönab, et tehisintellekt võiks aidata leida inimhindamises ebakõlasid ja toimida omamoodi teise silmapaarina. See lubadus on eriti ahvatlev olukorras, kus õppejõudude töökoormus on suur ning hindamine võtab märkimisväärse osa nende ajast.

Samas peab ta tehnoloogia kasulikkust hindamisel praegu suuresti tõendamata väiteks. Ta kirjeldab riski, mida nimetab „kontrolli hajumiseks“: kui õppejõud näevad korduvalt näiliselt korralikke tehisintellekti hinnanguid, võivad nad muutuda vähem tähelepanelikuks. Nii võivad süsteemi vead või väljamõeldud väited jääda märkamata.

Kriitikute hinnangul võiksid sellised vead kahjustada ülikoolide mainet ja tekitada tudengites ebaõigluse tunnet. See omakorda võib vähendada usaldust nii saadud tagasiside kui ka kõrghariduse väärtuse vastu.

Õppejõud kardavad ka töökohtade pärast

Mõnes ülikoolis on tehisintellekti kasutamine hindamisel endiselt välistatud, kuigi seda lubatakse teistes õppetöö osades. Samal ajal töötavad mitmed kõrgkoolid välja uusi hindamise ja õppetöö korralduse mudeleid, mille täpne mõju pole veel selge.

Queenslandi tehnikaülikool on käivitanud hindamise arendamise projekti, mille eesmärk on muuta hindamine autentseks, usaldusväärseks ja skaleeritavaks tehisintellekti üha suurema kasutuse tingimustes. Osa õppejõude on aga väljendanud muret, et ebaselge sõnastus võib tähendada inimhindamise vähendamist.

See puudutab ka töökorraldust. Mõne akadeemiku sõnul sõltuvad sessioonõppejõud hindamisest olulise sissetulekuallikana ning automatiseerimine võib nende töövajadust vähendada. Lisaks tõstatub eetiline küsimus: kui tudengitele räägitakse tehisintellekti kasutamisega seotud akadeemilise aususe probleemidest, siis millise sõnumi annab samal ajal tehnoloogia kasutamine nende tööde hindamisel?

Miks see on oluline ka AI kasutajale?

Ülikoolides toimuv arutelu peegeldab laiemat küsimust, mis tekib igas organisatsioonis, kus tehisintellekt hakkab tegema kvaliteeti ja otsuseid mõjutavat tööd. Tööriista kasutamine ei tähenda automaatselt vastutuse kadumist, kuid eeldab selgeid reegleid, inimlikku järelevalvet ja arusaama sellest, milliseid ülesandeid ei saa usaldusväärselt täielikult automatiseerida.

Tudengi vaatenurgast on keskne küsimus tagasiside kvaliteet. Kui hindamisprotsess muutub läbipaistmatuks või ebajärjekindlaks, võib kannatada usaldus kogu süsteemi vastu. Austraalia ülikoolide näitel ei ole tegu veel ühtse lahendusega, vaid erinevate lubade, piirangute ja alles kujundatavate poliitikatega.

Mida edasi jälgida?

Jälgida tasub seda, kas ülikoolid suudavad määratleda selged piirid tehisintellekti abistava ja otsustava rolli vahel ning kuidas mõjutavad uued praktikad hindamise täpsust, õppejõudude tööd ja tudengite usaldust.

Algallikas: The Guardian AI