הרגולטור הבריטי לאוניברסיטאות: לחזור למבחנים בלי AI, או להסתכן בסנקציות

ה-Office for Students (OfS), הרגולטור של ההשכלה הגבוהה באנגליה, קובע שבינה מלאכותית הפכה את הערכת העבודות שסטודנטים כותבים בבית ל"כמעט בלתי אפשרית". לכן הוא קורא לאוניברסיטאות לחזור למבחנים מסורתיים ולמצגות פנים אל פנים. לפי דיווח ב-The Decoder, שמתבסס על ה-Guardian, הרגולטור מזהיר שמוסדות שלא יפתחו שיטות הערכה אמינות עלולים לספוג סנקציות.

מה גילה הסקר

האזהרה נשענת על סקר משותף של ה-OfS ושל Advance HE, ארגון בריטי שעוסק בקידום ההוראה באקדמיה. השתתפו בו יותר מ-300 משיבים מ-127 מוסדות. לפי הממצאים, סטודנטים משתמשים ב-AI באופן נרחב בכתיבת עבודות ועבודות גמר, ולעיתים קרובות השימוש לא מתגלה. הנתון הבעייתי ביותר הוא שהם מקבלים ציונים דומים לאלה של סטודנטים שעובדים בלי AI. במילים אחרות, הציון כבר לא מבחין בין מי שלמד את החומר למי שלא.

הדוח מתאר גם מקרים קיצוניים: סטודנטים שכתבו עבודות שלמות ב-ChatGPT ולא הצליחו לזכור אחר כך את התוכן הבסיסי שלהן. מרצים מספרים על ערימות של עבודות אחידות, עם אותם מקורות ואותו סגנון כתיבה.

"סיכון דורי"

ג'וש פלמינג, מנהל האסטרטגיה ב-OfS, כינה את המצב "סיכון דורי" ואמר שהוא מאיים על האמינות של התארים האקדמיים. הוא דרש "שימוש נרחב הרבה יותר בהערכה נטולת AI".

גם הממשלה הבריטית מצטרפת. משרד החינוך הבריטי מצפה מהאוניברסיטאות "להתייחס לסוגיה ברצינות", ומבקש מה-OfS לוודא שמסגרת הרגולציה שלו תהיה "מפורשת, חזקה ועמידה בכל הנוגע לשימוש ב-AI".

האוניברסיטאות כבר מחפשות פתרונות

לפי הדיווח, אוניברסיטאות רבות כבר עוברות לשיטות הערכה חלופיות: בחינות בעל פה, הערכה שבודקת את תהליך העבודה ולא רק את התוצר הסופי, ומטלות שבהן הסטודנטים צריכים לבקר ולתקן טקסט שכתב AI.

הכיוון האחרון מעניין במיוחד. במקום לנסות לחסום את הכלים, המטלה משתמשת בהם כחומר גלם ובודקת את מה שהמודל לא יכול לעשות במקום הסטודנט: לזהות טעויות, להפעיל שיקול דעת ולהבין את החומר לעומק.

למה זה חשוב

הדיון באקדמיה על AI נמשך מאז ש-ChatGPT הושק בסוף 2022, אבל עד עכשיו הוא התנהל בעיקר ברמת המוסד הבודד או המרצה הבודד. החידוש כאן הוא שרגולטור לאומי מאיים בסנקציות. המשמעות ככל הנראה היא שהאחריות להבטיח שהתואר משקף ידע אמיתי עוברת מהמרצים, שמנסים לזהות עבודות שנכתבו ב-AI, אל המוסדות עצמם, שיצטרכו לשנות את שיטות ההערכה מהיסוד.

יש לזה גם מחיר. מבחנים בכיתה ובחינות בעל פה דורשים יותר כוח אדם, יותר זמן ויותר תשתית מבדיקת עבודות שהוגשו בבית, ומוסדות יצטרכו ככל הנראה להקצות לכך משאבים. במקביל, החזרה לפורמטים ישנים מעוררת שאלה רחבה יותר: אם בשוק העבודה משתמשים בכלי AI כדבר שבשגרה, מה בדיוק אמורה ההערכה האקדמית למדוד?

הצעד הבריטי עשוי לשמש מקרה בוחן גם למערכות השכלה גבוהה במדינות אחרות, שמתמודדות עם אותה בעיה.