Dacă AI poate trece examenele universitare, nu cumva testăm greșit?

Inteligența artificială generativă – instrumente precum ChatGPT, Copilot sau Gemini – a devenit rapid parte din viața universitară. Studenții o folosesc pentru a rezuma articole, a genera eseuri sau a primi explicații instantanee. Pentru mulți profesori, acest lucru sună alarma: plagiat, lipsă de integritate academică, evaluări compromise.

Dar dacă problema reală nu este AI-ul?
Dacă, de fapt, inteligența artificială scoate la iveală o slăbiciune mai veche a universităților: modul în care evaluăm învățarea?

AI nu „trişează” – doar face foarte bine ceea ce cerem

Multe forme tradiționale de evaluare din învățământul superior sunt încă centrate pe memorare, reproducerea informației și explicații standard. Exact aceste sarcini sunt punctele forte ale AI-ului.

Un eseu generic? AI îl poate scrie.
Un test de tip grilă? AI răspunde rapid și corect.
Un rezumat al unui capitol? AI îl oferă în câteva secunde.

Așadar, întrebarea-cheie este:
dacă o sarcină poate fi realizată ușor de un algoritm, ce măsoară ea cu adevărat?

Ce ne spune Bloom despre gândire (și despre limitele AI)

În educație, gândirea este adesea analizată prin prisma taxonomiei lui Bloom, care organizează competențele cognitive de la simplu la complex:

• Memorare

• Înțelegere

• Aplicare

• Analiză

• Evaluare

• Creare

Cercetările recente arată clar:

• AI excelează la nivelurile inferioare (memorare, înțelegere).

• AI întâmpină dificultăți reale la nivelurile superioare (evaluare, judecată critică, creație contextuală).

Cu alte cuvinte, AI poate oferi răspunsuri, dar nu poate evalua sensul, contextul sau valoarea acestora în mod autentic.

Aici apare oportunitatea pentru universități.

De la „verificarea cunoștințelor” la gândire autentică

În loc să ne concentrăm pe detectarea folosirii AI, am putea regândi evaluările astfel încât folosirea AI să devină parte din procesul de învățare, nu o amenințare.

De exemplu:

În loc de:
„Scrie un eseu de 2.000 de cuvinte despre politica climatică.”

Am putea cere:
„Analizează un răspuns generat de AI despre politica climatică. Identifică limitele, presupunerile ascunse și lipsa de context. Rescrie apoi textul pentru realitatea locală.”

Această abordare nu doar că reduce riscul de plagiat, dar dezvoltă competențe esențiale: analiză, evaluare, adaptare și reflecție.

AI ca partener de învățare, nu ca inamic

Studiile arată că AI poate deveni un partener educațional valoros, dacă este utilizat corect:

• pentru a genera întrebări de exersare

• pentru feedback preliminar

• pentru stimularea dialogului și reflecției

Însă cheia este gândirea critică. Studenții trebuie să învețe nu doar cum să folosească AI, ci mai ales când să nu aibă încredere în el.

Gândirea critică în era AI înseamnă:

• să recunoști bias-ul

• să verifici sursele

• să pui sub semnul întrebării răspunsurile „prea perfecte”

Rolul profesorului se schimbă

Inteligența artificială poate reduce timpul petrecut pe corectarea sarcinilor repetitive. Astfel, profesorii pot investi mai mult în:

• proiectarea evaluărilor autentice

• ghidarea procesului de învățare

• dezvoltarea autonomiei studenților

Aceasta susține învățarea autodirijată: capacitatea studenților de a-și stabili obiective, de a reflecta asupra progresului și de a-și evalua propriile rezultate.

Nu concurăm cu mașinile – devenim mai umani

Scopul educației universitare nu este să producă absolvenți care concurează cu algoritmi, ci gânditori independențicapabili să judece, să creeze sens și să ia decizii responsabile într-o lume complexă.

Poate că AI nu distruge universitatea.
Poate că ne obligă, în sfârșit, să ne punem întrebarea corectă: Ce înseamnă, cu adevărat, să gândești?

Sursă – articol original https://theconversation.com/universities-can-turn-ai-from-a-threat-to-an-opportunity-by-teaching-critical-thinking-266187

Imagine UVT

Facem aceeași greșeală și când ne referim la folosirea AI în companii?