대학교 교수가 학생들의 추천서 작성을 돕기 위해 ChatGPT를 "훔쳤습니다"! 캠브리지 장학금을 성공적으로 받았습니다

ChatGPT는 교육계에서 엇갈린 평판을 가지고 있습니다. 교사는 AI가 숙제를 무의미하게 만든다고 믿는 반면, 학생들은 시간을 절약하기 위해 AI가 무의미한 숙제를 작성하게 하는 것이 더 낫다고 믿습니다.

그러나 최근에는 상황이 반전되었을 수도 있지만, 이야기의 주인공은 '학생의 부정 행위'에서 '교수님의 업무 효율성 향상'으로 바뀌었습니다.

최근 세인트 루이스에 있는 워싱턴 대학교 컴퓨터 과학 및 공학부의 교수이자 작가이자 게임 디자이너인 Ian Bogost는 많은 대학 교수들을 인터뷰한 후 ChatGPT가 실제로 생산성 도구라는 사실을 발견했습니다. 추천서를 작성하고 강좌 개요를 작성하면 절반의 노력으로 두 배의 결과를 얻을 수 있습니다.

교수님도 ChatGPT가 작성한 추천서 템플릿을 활용하고 뒤집어서 '가장 인간적인 추천서'를 작성했고, 그 학생이 캠브리지 장학금을 받을 수 있도록 도왔습니다.

그런데 추천서 문제와 관련해 일부 네티즌들은 이미 해결했고 AI가 조치를 취할 필요는 없다는 메시지를 남겼습니다.

ChatGPT 비판이 2회 만에 반전

ChatGPT 탄생 이후 주요 대학들은 마치 교육계에 먹구름이 드리운 듯 ChatGPT를 상대로 잇따라 파트와 명령을 내렸고, ""라는 루머까지 끊이지 않고 있습니다. 대학 에세이는 죽었다”, “고교 영어의 종말”, “모든 학생의 숙제는 AI가 쓴다” 등 부정적인 주장이 많다.

일부 대학에서는 ChatGPT에 대한 조사를 시작하고 강의 계획서에 학문적 청렴성 경고를 업데이트했으며 이에 대해 논의하기 위한 특별 과정도 시작했습니다.

그런데 ChatGPT의 단점이 점차 드러나면서 이 교수들은 더 이상 "부정행위 문제"에 관심을 두지 않고 ChatGPT를 사용하여 자동으로 작업을 완료하는 방법에 대해 더 많이 생각하고 있습니까?

대형 언어 모델은 "정확한 사실과 지식"을 생성하는 데는 꽤 쓸모가 없을 수 있지만 작업 출력과 관련되지 않은 작업을 해결하는 데는 매우 능숙하며 매우 합리적인 출력을 제공할 수 있습니다.

매우 반복적이고 중요하지 않은 작업에서 ChatGPT는 학생과 교사 팀을 같은 전선에서 통합합니다.

"추천서"를 예로 들면 ChatGPT는 교수가 특정 역할에 특정 후보자를 추천하는 이유(또는 추천하지 않는 이유)를 설명할 수 없지만 몇 가지 핵심 사항만 수정하면 됩니다. 정보는 충분합니다.

익명을 유지하고자 하는 텍사스 대학의 한 교수는 "강의를 하기"나 "추천서를 쓰기" ​​전에 매번 ChatGPT를 사용하여 초안을 작성합니다. 그는 이러한 현상이 매우 흔하다고 생각하지만 이 바로가기는 어쩌면 그럴 수도 있습니다. 일을 기피하는 것처럼 보이지만 해야 할 중요한 일이 너무 많아서 추천서 작성은 확실히 우선순위가 높지 않으며 ChatGPT는 편지 작성 시간을 절반으로 줄일 수 있습니다.

AI 글쓰기 도구를 사용하는 또 다른 학자인 빅토리아 대학교 도서관의 고급 연구 서비스 책임자인 Matt Huculak은 학계에는 숨겨진 비밀이 있다고 믿습니다. 대부분의 교수들은 '탁월함'과 '좋음'이라는 기준을 따릅니다.” (좋음)과 “보통”은 문자를 분류하는 데 사용되며, 특정 상황에 따라 미세 조정되어 재사용됩니다.

하지만 Huculak은 ChatGPT의 등장으로 이러한 현상이 종식될 수 있는지, 특히 템플릿으로 정의할 수 없는 "우수" 학생들에게 도움이 될 수 있는지 알고 싶어서 실험을 진행하고 ChatGPT에게 우수한 학생들에게 추천서를 써달라고 요청했지만, 이를 템플릿으로 사용하는 대신 Huculak은 ChatGPT의 출력을 부정적인 교육 자료로 사용했으며 Huculak은 완전히 다른 공식에 반대되는 추천서를 작성하기 시작했습니다.

Huculak은 글쓰기 과정이 오랫동안 경험하지 못한 감정이었다고 말했습니다. 이 학생도 추천서로 케임브리지 대학에서 장학금을 성공적으로 받았습니다.

이 성공적인 경험을 바탕으로 Huculak은 자신의 작업에 ChatGPT를 사용하기 시작했고 그 결과를 바탕으로 반공식 텍스트를 다시 작성했습니다. 그는 "자료를 재배치하는 것"의 느낌이 매우 편안하다고 느꼈고 더 이상 그렇지 않았습니다. 공백을 두려워합니다.

George Mason University의 강사인 Stephanie Kane도 ChatGPT가 "모든 것이 처음에는 어렵다"는 문제를 완벽하게 해결한다고 믿습니다.

Kane은 새로운 과정의 강의 계획서를 개발하기 시작할 때마다 ChatGPT에 아이디어를 요청합니다. "ChatGPT는 대답하는 고무 오리와 같습니다." (작은 노란 오리에게 코드와 문서를 설명함으로써 영감을 얻고 모순을 발견할 수 있습니다.)

하지만 케인은 곧 ChatGPT가 현실에 존재하는 관련 서적, 논문 등 실제 독서 자료를 제공할 수는 없고, 관련된 정보만 제공할 수 있다는 것을 알게 되었습니다. 주제나 개념.

동료에게 물어보는 것보다 최소한 동료에게 부담을 주지 않고, 준비 없이 질문할 걱정 없이 ChatGPT가 더 낫다고 생각합니다.

ChatGPT를 사용하는 Huculak과 Kane의 목적은 정형화된 템플릿에서 벗어나는 것이지만, 산업계와 학계를 넘나들며 영화 제작자인 Hank Blumenthal은 ChatGPT를 통해 세속적인 통찰력(진부한 표현)을 얻기를 희망합니다.

자신의 분야에서 학술적 일자리를 제안받은 적이 없는 블루멘탈은 다양성, 형평성, 포용성에 관해 자신이 요청한 입장 성명이 학문적 취향에 비해 너무 특이한 것은 아닌지 궁금했습니다.

그는 "나의 다양성 선언문은 내가 만든 모든 영화에 관한 것입니다. 나는 흑인, 아시아인, 여성, 다양한 제작진, 감독 및 배우를 고용했지만 학교는 뭔가 다른 것을 원하는 것 같습니다."

구체적으로 말하자면, Blumenthal은 ChatGPT가 자체 다원적 입장에 기반하지 않고 예상되는 텍스트를 작성하는 데 도움이 되는 능력을 가지고 있다고 믿습니다.

또 다른 익명의 미국 대학 교수는 ChatGPT를 사용하여 현재 과정 및 학위 지원의 일부인 공식적인 "평가 기준"을 생성했다고 인정했습니다.

교수님이 말씀하신 것은 연구가 훌륭하고, 해당 분야에 대한 지식이 없는 사람이 강의를 평가할 때 듣고 싶어할 것 같은 소리라는 것이었습니다. 생성된 자료는 실제 제안서가 될 만큼 훌륭했습니다.

대규모 언어 모델에 대한 일반적인 후회는 ChatGPT가 기존 자료 더미에 대한 교육을 받은 후 독창성을 제공하지 않는다는 것입니다.

하지만 교수들은 정말 새로운 것을 생각해내라는 요청을 자주 받지 않으며, 그들이 매일 하는 대부분의 일은 편지 쓰기, 양식 처리, 보고서 작성과 같은 사무이며 인공 지능은 이런 종류의 노동을 완벽하게 수행할 수 있습니다. , 또는 적어도 AI 이상의 우월감을 제공하십시오. ㅋㅋㅋ

학생들은 먼저 대학 경험을 쌓고, 두 번째로 배우고 자격증을 취득하기 위해 대학에 옵니다.

대학 강사는 수업 과제를 챗봇 개입으로 인해 오염될 수 있는 순수한 상품으로 볼 수 있습니다. 학생들은 이러한 과제를 실제 하고 있는 일에 집중하지 못하게 하는 방해 요소로 볼 것입니다.

그러므로 이러한 영역에서 AI는 성가신 장애물을 제거하여 우리 모두가 정말 중요한 일을 계속할 수 있도록 도와줍니다.

참고자료:

https://www.php.cn/link/cfa3a0bc94975cb9c346a585ccb3ad9e

https://www.php.cn/link/be16d5d77fc088f250f94227280ec528

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