Kurzy psaní jsou o psaní, nikoli o produkci s umělou inteligencí

Výzvou generativní umělé inteligence ve vzdělávání je zásadně určit co záležitosti.

Myslím, že na psaní záleží. Zde je důvod:

• Pokud chceme, aby se studenti naučili psát, musí psát.

• Vědět, jak psát, je v podstatě vědět, jak myslet. Důležité je myšlení.
• Tvorba syntaxe je vedlejším produktem psaní, ale ne všechna tvorba syntaxe pochází z aktu psaní.
• Víme, že jsme v přítomnosti psaní, když text vytvořila jedinečná inteligence, která záměrně sděluje zprávu, která plní účel a uspokojuje potřeby konkrétního publika.
• Protože fungují na pravděpodobnostních vzorcích a bez schopnosti myslet, cítit nebo komunikovat se záměrem, velké jazykové modely nepíší – vytvářejí syntaxi.
• Automatizovaná tvorba syntaxe by mohla mít ve světě mnoho užitečných aplikací.

• Vyzvat studenty, aby používali LLM jako součást tvorby textu v kurzu psaní, dělá z tohoto kurzu nikoli kurz psaní, ale kurz tvorby dokumentů.
• Kurz tvorby dokumentů by mohl být pro studenty užitečnou zkušeností. Od chvíle, kdy se objevil ChatGPT, jsem strávil dost času přemýšlením o dokumentech, které jsem musel v rámci svých různých profesních kapacit vytvořit, a seznam věcí, které bych si přál za pomoc LLM, je dlouhý: zpráva o činnosti fakulty, přepisy rozhovorů, standardní grafy, které jsem musel dělat každé čtvrtletí pro studii sledování trhu, ale předstíral, že e-mail o pokroku se zdá být lepší než jeho dohlížet na práci podřízených… Seznam by mohl pokračovat dál a dál.
• Jedním z důvodů, proč mě napadají případy, kdy by byla automatizace produkce dokumentů užitečná, je ten, že moje schopnost psát mi umožňuje rozlišovat, kdy je psaní nezbytné nebo kdy lze produkci textu odlehčit. Naučil jsem se to tím, že jsem hodně četl a psal bez automatizované technologie výroby/zpracování textu.
• Mnoho studentů přichází na vysokou školu, kteří nikdy nezažili psaní (definice viz výše) v kontextu školy.
• Tito studenti byli primárně požádáni, aby vytvořili simulace týkající se psaní za účelem omezených hodnocení, často oddělených od čehokoli, jako je autentická situace psaní vyžadující práci jedinečné inteligence.

• Tento vzorec studentů produkujících simulace psaní dlouho předcházel vzhled ChatGPT. (Viz: Warner, John, Proč nemohou psát: Zabít esej o pěti odstavcích a další nezbytnostiJHUP 2018.)
• LLM umožňují vytvářet tyto simulace bez jakéhokoli úsilí nebo zapojení studentů.
• Pokud student zažil pouze simulaci, to, že mu říkám, že je důležité, aby se naučil skutečně „psát“, bude mít jen omezený dopad, protože nemá pevnou představu o skutečném zážitku, ke kterému je nabádám.
• Když řekneme studentům, aby něco „napsali“, a máme na mysli výše uvedenou definici, ale oni si představují něco jiného – např. vytvoření dokumentu pro ročník – někteří studenti se nevyhnutelně rozhodnou použít LLM k outsourcingu výroby textu.
• Umožnit studentům odevzdat produkci syntaxe LLM a získat kredit v kurzu, který je určen k rozvoji jejich psaní, není přijatelné. Vysmívá se domnělé výchovné práci.
• Důvody, proč studenti učiní tuto nepřijatelnou volbu, jsou různé a zahrnují, ale nejsou omezeny na, následující (blízké parafráze z diskusí z první ruky se studenty):

• To je ten poslední, co mě zabíjí. Jaký druh systému jsme vytvořili, kde si je student jistý, že simulace má větší hodnotu než cokoliv, co musí přispět?
• Základní výzvou tohoto dilematu je transakční model školy, která zdůrazňuje produkt, který lze klasifikovat jako důležitější než zkušenost z učení. A while learning nic má podstatně větší hodnotu než C, kde se studenti naučili něco, co potenciálně transformuje jejich vlastní myšlení.
• Transakční model předchází generativní AI o desítky let a největší rozdíl před a po ChatGPT spočívá v tom, že simulaci již nemůžeme věřit, protože mohla být generována automaticky. Jinými slovy, učení se dříve také nezbytně nedělo, ale z nějakého důvodu jsme našli útěchu, že studenti alespoň dělali simulaci sami.
• Společnosti s umělou inteligencí aktivně prodávají své produkty jako řešení „problému“ ve škole, kde lze všechny aktivity outsourcovat.
• Mnoho institucí je „partnerem“ se společnostmi, které aktivně prodávají nástroje pro podvádění studentům.
• Učení je důležité. Simulace předtím nic moc neznamenala; nyní to znamená ještě méně.
• Většina studentů se chce učit, ale v mnoha případech není studentům zřejmé, jak souvisí práce školy s učením. Ani já tímto způsobem nepřemýšlím, ale tato víra pochází z rozhovorů s tisíci studentů během několika desetiletí.
• Jakmile studenti uvidí skutečné potěšení (slovo, které nepoužívám na lehkou váhu) a výhody vlastního učení, je pravděpodobnější, že poznají hodnotu pokračování v těchto praktikách.
• Omezení hodnocení na zkušenosti, které lze přísně monitorovat a chránit, omezuje to, co se studenti mohou naučit ve jménu zvýšení „integrity“, jak stanoví subjekt pro certifikaci pověřovacích listin (učitel, instituce).
• Volba přísně sledovaného a chráněného hodnocení může být v některých případech žádoucí volbou.
• Studenti se jednoho dne dostanou do světa, kde nebudou přísně sledováni, kde budou muset při své práci posuzovat svá rozhodnutí. Bezúhonnost bude volbou, kterou budou muset udělat sami.
• Instruktor může věnovat neuvěřitelnou péči navrhování smysluplných písemných zážitků, přizpůsobení hodnocení důležitým výsledkům učení, transparentnímu sdělování důležitosti a hodnoty této zkušenosti a studenti se přesto rozhodnou zadat celou věc velkému jazykovému modelu.
• Tato volba přivede instruktora k šílenství, protože co jiného byste měli dělat?
• Nic. Nic jiného. Instruktor udělal všechno možné.
• Vzdělání nakonec patří studentovi.
• To nejlepší, co můžeme udělat, je dát jim návrh, který stojí za to přijmout, udělat něco těžkého, co vyžaduje hluboké uvážení a spoustu třenic (a dokonce frustrace), kde je odměnou samotná výzva a pokus o splnění výzvy v dobré víře je odměněn, protože v tomto pokusu došlo k učení.
• Abychom toho dosáhli, musíme učit psaní, ne tvorbu dokumentů.