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미국 대학들이 AI 탐지 소프트웨어를 쓰지 않는 쪽으로 돌아서고 있습니다. 탐지기가 오탐을 자주 내서 교수와 학생 사이의 신뢰를 해친다는 이유입니다. AI가 과제를 대신 써 줄 수 있는 환경에서 학생이 실제로 무엇을 배웠는지는 어떻게 측정해야 할까요? 지식 추적으로 학습을 측정하자는 구상에도 영향이 있을까요?
내가 이를 위해 준비하려는 기술은 Knowledge Tracing이라는 방법론이 정형화된 문제 풀이 기록을 넘어 다양한 맥락과 상호작용의 종류에 대응할 수 있도록 확장하는 방법론이다.
인용한 자료
- Grappling with 'homework scams,' US universities shun AI detectors
But studies show AI text detectors are often unreliable, generating false positives that can erode trust between instructors and students and forcing teachers to devise innovative methods to detect cheating and evaluate assignments.
Doni의 답변
서로 마주보면서 구술시험을 하는 것이 아주 효과적일 것 같습니다. 저도 Knowledge Tracing이 그런 종류의 진단을 객관적인 통계적 안정성과 함께 수행할 수 있도록 기반을 마련하고 있고요.
원격 환경이라면 치팅 방지 펌웨어를 설치한 VR 기기를 씌워서 시험을 보게 하면 될 것 같네요. 저는 EPFL에서 oral exam하는 방식이 아주 흥미롭고 인상적이었습니다.