新冠肺炎疫情的发生加速了大学对人工智能技术的应用 。 因为在线课程规模太大 ， 教师无法很好地进行管理 ， 许多大学越来越多地使用人工智能给学生评分 。
南新罕布什尔大学不仅用人工智能技术给学生评分 ， 还负责教学工作 。 该校研发部门执行主任法比·加涅表示 ， 学校一直在尝试使用人工智能技术监视例如学生的语音、动作 ， 或者学生对视频课程的反应速度 ， 并利用这些信息评价学生的成绩 。
另外一个被高校使用较多的人工智能工具叫Turnitin ， 它以检查论文剽窃而闻名 。 该工具的作用是将书面作业分类 ， 以使教师不需要反复强调、批改相同的错误 。 研发该工具的公司说 ， 教师通过检查以验证机器是否做了正确的评估 ， 并以此减少重复的工作 ， 这样他们将有更多的时间来教学 。
硬币的两面
人工智能 利弊共生
随着人工智能技术在校园运用的增多 ， 人们对它的担忧也越来越多 。 一些研究表明 ， 人工智能工具可能会出错 ， 使用人工智能工具甚至像是一场“赌博” 。 麻省理工学院的一个团队使用计算机创建了一篇基本上毫无意义但包含了人工智能论文读者搜索使用的所有关键信息 。 人工智能工具竟然评了高分 。
在西班牙 ， 一个名为Lola的人工智能机器人回答了38700多个学生的问题 ， 准确率达到91.7% ， 但这同时意味着它给出了至少3200个错误或不完整的答案 。
“单靠人工智能并不能很好地判断人类的行为或意图 。 ”ProctorU创始人兼首席战略官贾罗德·摩根说 。 我们发现 ， 人们在这方面更全面 ， 比机器更擅长 。
明尼苏达州的圣托马斯大学说 ， 它测试了一个人工智能系统 ， 该系统可以扫描和分析学生的面部表情 ， 以确定他们是否真正参与其中或理解材料 。 该系统会立即告诉教授或其他人哪些学生感到无聊 ， 或哪些点在讲座中需要重复或加以强调 。 但最终 ， 该校并没有部署该系统 。
加州大学圣巴巴拉分校的研究人员研究了学生是否能从动画中获得比现实生活中的教师更多的情感强化 ， 发现虽然学生在面对真实的人和动画形式呈现的教师时都能感知到情感 ， 但当教师是真实的人时 ， 他们对“快乐”和“沮丧”等情绪有更强烈、更准确的感知 。
【人工智能|高校大变样！它正在“渗透”大学】得克萨斯大学奥斯汀分校计算机科学研究生项目构建和使用了名为GRADE的人工智能评估系统 。 据介绍 ， GRADE会根据审查委员会录取的可能性审查申请并进行评分 ， 目标是减少人工审查的时间成本 ， 而且GRADE做到了 ， 将审查时间缩短了74% 。 但该大学2020年放弃了GRADE ， 学校认为它在评分过程中存在重复、肤浅、偏见的风险——给一些申请者评高分并不是因为他们很好 ， 而是因为他们看起来像过去通过的申请者 。
总而言之 ， 人工智能技术的发展有助于降低人工成本 ， 减少各个环节人类的参与程度 ， 但同时 ， 由于其设计依托于人 ， 人都具有一定的主观性和价值判断 ， 使用其进行评判时难免落入“延续偏见”的坑 。 因此 ， 在使用人工智能工具进行高校管理时需要保持理性 ， 特别是作出重要决策时 ， 不能对其过度依赖 。
主要参考文献：
Derek Newton. How AI Is Infiltrating Higher Education[EB/OL]. UNDARK, 2021-08-15.
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