Разработка оценок для эры ИИ

Как оценить обучение студентов, когда ИИ-коммуникатор может генерировать эссе, код и ответы за считанные секунды? Преподаватели должны развивать свои методы оценки, чтобы обеспечить академическую целостность, используя при этом мощь современных технологий. Этот курс, основанный только на тексте, поможет вам изменить структуру ваших оценок, чтобы они были направлены на глубокое понимание, а не на запоминание. Изучая, как работают модели ИИ, вы сможете разрабатывать оценки, которые поощряют критическое мышление и подлинное участие студентов. Что вы узнаете: 1. Понимание того, как инструменты ИИ для общения обрабатывают информацию и генерируют ответы. 2. Определение традиционных типов заданий, которые очень уязвимы для генерации ИИ. 3. 4. Применяйте базовую инженерию быстрого реагирования для тестирования своих собственных заданий на возможности ИИ. 5. Установите четкие, этические правила и рекомендации по использованию ИИ для своих обучающихся. 6. Создавайте совместные и рефлексивные мероприятия, которые ИИ не может легко воспроизвести. Курс начинается с основной терминологии и основных механик генеративного ИИ, устанавливая четкую исходную линию перед переходом к практическим стратегиям перепроектирования. Вы прочитаете реальные сценарии, проанализируете переработанные подсказки заданий и изучите основы современной оценки. Этот курс предназначен для преподавателей, инструкторов и администраторов учебных заведений, которые ищут практические способы обновления своих методов преподавания. Не требуется предварительного технического образования или опыта работы с искусственным интеллектом. Начните обновлять свои стратегии оценки сегодня, чтобы создать более устойчивую и привлекательную среду обучения.