GPT-3.5 發布至今已有半年，對于美國的學生而言，無疑是一場「狂歡」。學生們迅速了解并上手使用大模型來完成作業，對于目前尚未構建好人工智能檢測和防范機制的校園來說，這無疑會造成一系列負面影響。在 ChatGPT 和老師之間，一場「戰爭」也就此打響，為了防止作業更難被這項新技術玩弄于股掌之間，美國老師正在嘗試對作業要求做出新改變。
但是，正如一些教師所稱，要完成 「作業大變身」并非易事，而且根據學科和作業類型的不同，可行的方法也大相徑庭。
EdSurge 采訪了來自不同學科的教授，了解他們在教授暑期課程或為秋季課程做準備時的新改變。在教育工作者努力防止即將到來的學期演變成一位教授所說的 「家庭作業啟示錄」時，一場「人 vs 人工智能」的競賽即將打響。
大量 K-12 階段的老師和大學教授已經決定，在完成作業時命令禁止使用 ChatGPT 、等新型人工智能聊天機器人。其中一些教師正在使用能夠辨別是否為機器人寫作文本的工具，如 GPTZero 和 Turnitin 等。但是，即使是這些產品的開發者也承認，鑒別并不常常奏效，甚至會發生謬誤，將人類寫的作業「誤傷」判別為人工智能生成的文本。一些學校試圖從學校網絡和設備中封殺大模型的使用，但專家表示，這樣做非常不現實。因為學生可以很容易地從智能手機上訪問相關的技術，或者通過許多接入大模型但不在被禁工具名單上的服務網站來進行訪問。
與此同時，一個有趣的事情是，這場「戰斗」并非是「殊死搏斗」。事實上，很多教育工作者都有意愿去嘗試與人工智能合作，而不是簡單地封殺它。最近，一項針對 1000 名 K-12 教師的調查發現，有61%的教師對 ChatGPT 在教育的未來應用報以期望。調查預測到， ChatGPT 將有 「人們不容忽視的合法的教育之用」。
南加州 Vanguard 大學教學院長 Bonni Stachowiak 在最近的 EdSurge Podcast 上指出，一些教學專家認為，人工智能激勵了教師在布置作業方面的創新，他們正在努力讓作業更有趣、更 「真實 」。
不過，當蒂姆 · 巴杰凱維奇（Tim Bajkiewicz）聽到這番話時，他認為自己受到了不公平的批評——因為對他來說，「大模型激發教師授課靈感」這一想法，實際落地會比許多人想象的要難得多。首先，身為弗吉尼亞聯邦大學廣播新聞學教授，Bajkiewicz 每堂課要教授 200 多名學生。而且他的這些課程都是在線異步教學，也就是說，學生們按照自己的進度學習教材，而不是在同一時間和地點上課。換句話說，他們甚至沒有一個聚集在一起的中型教室。
所有這一切都使他在了解學生方面面臨挑戰，而如果他親自授課，比如一次教 20 個學生，了解學生就會容易得多。而且，他不能把作業變成與學生一對一的討論，以了解學生是否跟上了教材的進度，甚至不能讓學生在課堂上寫作，而他可以在一旁觀察他們的作業。Bajkiewicz 說，他正在花時間嘗試為他教授的大眾傳播入門課程調整作業，因為他相信他的一些學生已經使用 ChatGPT 來擺脫大學作業的束縛。
例如，在最近的一次作業中，有些文本看起來不像是他所熟悉的「學生式」的創作。于是，他用人工智能檢測工具對文本進行了分析，結果發現這些作業很可能是機器人寫的。
他說：「學生習作向來是一種可靠的評估方式——甚至有可能是最重要的。然而，大學教師現在必須認真地審問自己，什么時候讓學生寫作才會有意義？」
作為回應，Bajkiewicz 讓學生選擇使用校園準許使用的工具，以錄音的形式上交作業，希望這樣能增加「作業游戲」的難度，也更容易分辨學生是否在做自己的作業。
作業的內容是一部指定的電影——1922 年的先鋒紀錄片《北方的納努克》——進行總結和剖析。由于這是一部經典作品，ChatGPT 和其他工具都存有海量的相關信息，因為大模型的數據很多都是根據網絡數據投喂訓練而來的。
Bajkiewicz 談到他收到的音頻作業時說：「有些聽起來真的是照本宣科。」他想知道有些學生是否只是要求聊天機器人給出一個答案，然后自己人聲朗讀出來。「這是人工智能的產物嗎？我不知道。」他補充道。
換句話說，旨在提高真實性的作業在某些方面更難通過人工智能檢測工具進行檢查。
許多大學課程的設計都是為了訓練學生寫作能力，也就是說，這些課程旨在培養學生以書面形式表達自己的想法，部分是為了讓他們為在工作場所交流做好準備。
德里克 · 布魯夫（Derek Bruff）是密西西比大學卓越教學中心（Center for Excellence in Teaching and Learning）的顧問和客座副主任，他最近在博客上寫道，他嘗試更新寫作課的一項作業，以應對 ChatGPT 的出現。(Bruff 在觀看電視節目《Extreme Makeover：家庭版》）。
他修改的作業來自他在 2012 年教授的一門關于數學史和密碼學的課程，這門課程滿足了校園寫作的要求。在這項作業中，他要求學生自選一個代碼或密碼系統，寫出其起源和影響，將答案寫成博文，發表在學術博客 「奇跡與奇觀」（Wonders & Marvels）上，并將博文提交給該博客，以便發表。當時，他告訴學生們 「博文的技術部分是你們最接近數學家寫作的部分，所以一定要清晰、準確、簡潔」。
不過，看著今天學生們在博客上傳的作業，他意識到技術寫作是 ChatGPT 和其他人工智能工具特別擅長的事情。他還注意到，學生們甚至可以按照他的要求，裝模作樣地向他提交草稿，這些草稿并不是學生在反復修改和潤色文章的留痕，而是因工具經多輪提示之后逐步深入反饋的過程。
他認為，讓學生自主選擇他們想寫的密碼學工具這一事實，給了他們一些內在動力，讓他們真正依靠自己完成作業。但是，對于想要輕松完成作業的學生來說，人工智能無疑提供了大好的機會。
布魯夫在最近接受 EdSurge 采訪時說，通過嘗試對作業進行改造以及與同事的交流，他發現了一件令人驚訝的事情，那就是他在給出作業指導方面所做的額外努力——解釋他要求學生完成什么樣的作業才能獲得好成績——可能會讓學生在這個 ChatGPT 時代更容易作弊。給出明確的評分標準和期望是為了讓評分更透明、更公平，包括 「學習與教學透明化 」項目在內的一些團體都在倡導這一理念。但是，布魯夫說，「我的作業描述越明確，要求越多，學生就越容易把描述粘貼到 ChatGPT 中，讓它幫你完成作業。這很諷刺」。
他認為，一種可行的改造方法是，要求學生在谷歌文檔等工具中撰寫作業，然后與教授共享文檔，這樣教授就可以查看修改歷史，了解作業是一次性撰寫還是簡單粘貼的。
但他說，這種方法也有代價，包括學生隱私問題。此外，他還補充說：「如果我知道我的教授正在我身后盯著我寫作，我當然會很不舒服」。
在這場博弈中，最具挑戰性的作業改造，也許將「花落」在計算機編碼課上。
今年秋天，即將在加州大學圣迭戈分校擔任數據科學助教的 Sam Lau 對大模型感到興奮，但他承認，教授計算入門課程將變得「相當艱難」。
為做好充分的教學準備，他最近為 O'Reilly 的 Radar 博客共同撰寫了一篇關于 「ChatGPT 時代的編程教學」的文章。在這篇文章中，他和一位同事采訪了 20 位計算機教授，聽聽他們是如何對作業要求進行改造的。
他說，他知道程序員越來越多地使用 Github Copilot 等人工智能工具讓機器人編寫代碼。但他不禁要問，如果學生自己都不學編碼，他們怎么能學會代碼的基礎知識呢？
不過，Lau 還是很樂觀。他認為，即使學生使用工具來幫助他們編寫代碼，他們仍然可以通過為作業編寫代碼和 「思考需要編程的內容 」來學習基礎知識。
盡管如此，他知道有些計算機科學教授希望他們的入門學生在沒有人工智能支持的情況下學習代碼。對于這些學生，他推薦了一項從哈維穆德學院計算機科學教授扎卡里 · 多茲（Zachary Dodds）那里了解到的作業。
這項作業要求學生編寫沿數字線隨機 「行走 」的計算機代碼。然后，要求學生編寫第二個隨機 「行走 」器的程序，該「行走」器將與第一個隨機「行走 」器相撞。作業的一部分是讓學生編一個關于這兩個角色的故事，以及他們為什么會在這條路上走。例如，學生可以說它們是木頭上的兩只螞蟻，其中一只正在告訴另一只食物在哪里，或者說它們是試圖去雜貨店的兩個朋友。這樣做的目的是為原本平淡無奇的編碼任務注入游戲元素。
人工智能是否可以同時編造故事和代碼？
「可以，」Lau 承認，「作為一名教師，在某些時候，預判學生會為了作弊而耗費多少功夫是一門學問。如果他們愿意為了完成作業而處心積慮地濫用工具，我們認為，也不應該花時間讓這些學生完成作業」。
因此，教師所能做的最好的事情或許就是讓作業變得有趣或不尋常，即使學生可以作弊，也需要付出更多的努力。畢竟，可以想象大多數房屋的鎖都可以被撬開，但在某種程度上，我們需要在房主進入房屋的難易程度和壞人闖入的難度之間取得平衡。
賓夕法尼亞大學管理學副教授伊桑-莫利克（Ethan Mollick）是 「家庭作業啟示錄（homework apocalypse）」一詞的創造者。他的主要建議之一就是嘗試翻轉課堂，讓學生通過視頻觀看講座，把課堂時間花在主動學習練習上。
他在自己的時事通訊《一件有用的事》（One Useful Thing）中寫道：「對于教育工作者來說，人工智能隧道的盡頭是光明的，但這需要實驗和調整。與此同時，我們需要實事求是地認識到，在不久的將來會有多少事情發生變化，現在就開始計劃如何應對家庭作業啟示錄。」
教學顧問布魯夫說，他對任何教師的建議都是，不要對學生抱有 「我們反對他們 」的心態。相反，他建議，教師應該承認，他們也仍在摸索新的人工智能工具的策略和界限，應該與學生一起制定基本規則，規定可以使用多少或少用 ChatGPT 等工具來完成家庭作業。
那學生們怎么看？
約翰尼 · 張（Johnny Chang）是斯坦福大學即將入學的一名研究生，他即將組織一次關于教育領域人工智能的在線會議，希望在有關教學和人工智能的對話中注入更多學生的聲音。
他建議，無論教師如何布置作業以適應 ChatGPT 和其他工具，他們都應該征求學生的意見，并做好不斷修改作業的準備，因為技術的發展是如此之快。
他說：「老師設計的作業可能會過時，因為設題總比解題難。」
原文作者：Jeffrey R. Young
原標題：Instructors Rush to Do ‘Assignment Makeovers’ to Respond to ChatGPT
