教育における AI 時代の丸 2 年目において、学術リーダーたちは、AI の進化において独自の時点にいることを実感しています。 AI に関する会話は事実上、「すべきか?」から移行しています。 「どうすれば正しくできるのか？」

2 年以上にわたってこの問題に取り組んだ後、Grammarly は新製品 Grammarly Authorship を導入しました。この製品は、教育リーダーが学問の誠実さ、学生の学習、教育全体の信頼を維持しながら、AI を活用したイノベーションに対するより思慮深いアプローチを開発できるように設計されています。キャンパス。それについては後ほど詳しく説明します。

しかしまず、これを読んでいるあなたは、AI が消滅するわけではなく、実際に学界全体で普及が進んでいることをご存知でしょう。 Digital Education Councilが実施した調査によると、学生の 86% が学習で定期的に AI を使用しており、54% が毎週 AI を使用しています。教員の利用状況は依然として学生に遅れをとっていますが、教員ですら過去 18 か月で AI の利用が増加しており、タイトン パートナーズの最新調査「授業時間」によると、3 分の 1 以上が毎月 AI ツールを使用しています。

ほとんどの教育教員にとって、AI の使用は懸念事項ではありません。AI が学問の誠実さに与える影響です。講師のほぼ 70% が、 AI が学問の誠実さに悪影響を及ぼしていると率直に述べています。この仮定は、生成 AI を使用すると不正行為が容易であることを公に認めている学生のほぼ半数 (47%) によって検証されています。こうした懸念により、キャンパス全体で誠実性違反が着実に増加しており、代表的な機関の 1 つであるシドニー大学では、過去 1 年間で不正行為違反が 10 倍に増加したことが記録されています。

高等教育の信頼問題

これまで、高等教育では、検出を通じて AI と学問的誠実性のバランスを取る試みが行われてきました。検出テクノロジーはベンダーによって異なりますが、すべてのソリューションに共通しているのは、テキストがパターン認識に基づいて AI によって生成された可能性を推定する独自のアルゴリズムに依存していることです。その結果、検出を広範囲に展開すると、次のようないくつかの問題が発生します。

1. テキストにフラグを付けるアルゴリズムの性質は、アルゴリズムを使用する教員にとっても、フラグが付けられた学生にとっても謎であり、特定のテキストにフラグが付けられた理由についての透明性と洞察が欠如しています。
2. これらのアルゴリズムは本質的に予測的であり、事後のテキスト分析に基づいているため、何を行うか、またはフラグを立てないかが不正確になる可能性があります。研究によると、検出器は英語を母国語としない作家や神経質に多様性のある学習者に対して偏りがある可能性があり、生徒を罰するために使用すると公平性の格差が拡大する可能性があることが示されています。
3. 最後に、これらのアルゴリズムは、大規模言語モデル (LLM) プロバイダーによって推進されるイノベーションに常に後れをとります。現実には、探知機は人間の思考や文字を模倣する速度が向上し続ける進化し続けるテクノロジーとの軍拡競争にさらされています。ペンシルベニア大学は最近、最新の検出モデルであっても、最新モデルから AI によって生成されたテキストを正確に識別できないことが多いことを示す研究を発表しました。

こうした現実にもかかわらず、AI 検出器は依然として教育プロセスにおいて大きな役割を果たしています。そして、それらの使用は、生産的な学習に必要な生徒と教育者の間の関係に悪影響を及ぼしています。

多くの機関は現在、一般的な信託赤字の中で運営されています。学生からは、教員が期待やフィードバックについて明確かつ透明性を持って対応してくれるという信頼が不足しています。 AI のような強力なテクノロジーにアクセスできる場合、生徒がそれを倫理的で学習を最適化する方法で使用するかどうかについて、講師からの信頼が不足しています。

善意で課題に全力を注ぐ生徒にとって、これは恐怖の状態を生み出し、自分の仕事が不正行為としてマークされるかどうか様子見することしかできない状態になります。教員にとっては、教育するために雇用された主題に関する専門知識を提供するのではなく、不正確なテクノロジーによる AI の使用を取り締まることに、より多くの時間を費やすことが求められています。

AI 時代に効果的に教えるために、教員は検出を超えたツールと戦略を必要とし、AI を巧みに責任を持って使用する方法を指導しながら、学生を教育するという目標を忠実に守ることができます。

Grammarly Authorship による検出から透明性まで

AIによる検出は、AIによる学術不正行為に対する懸念に対処するために必要な一時しのぎだった可能性がある。ただし、これらのツールは洞察を提供できますが、AI がどのように使用され、なぜ使用されたかというニュアンスが見逃されることがよくあります。 AI が生成したテキストにフラグを付けるだけでは、生徒の作品のどれだけが本当に自分自身のものであるか、または生徒の思考を強化するために AI ツールがどのように使用されたかは明らかになりません。

Grammarly Authorship はこれを超えたものになります。 AI によって生成されたコンテンツを事後的に検出しようとするのではなく、執筆と編集のプロセス全体への窓を提供します。 Authorship は、AI ツールで入力、貼り付け、または編集されたかどうかにかかわらず、テキストの出所を追跡することで、学生と AI のコラボレーション プロセス全体で課題がどのように作成されたかについて、明確で検証可能な情報を教員に提供します。

仕組み

Grammarly Authorship は現在 Google Docs でのみベータ版として利用可能で、Grammarly のブラウザ内、そして最終的にはデバイス上のプレゼンスを活用して、コピーおよび入力されたテキストがユーザーのブラウザ ウィンドウからクリップボード、ドキュメントに移動する際に属性を付与します。 Grammarly は 500,000 を超えるアプリケーションや Web サイトで利用できるため、ユーザーが文書本文にテキストを取り込んだときを独自に識別し、そのテキストがどこから来たのかを知ることができます。ベータ段階で適用される唯一のアルゴリズム ロジックは、特定の Web サイトを生成 AI として分類することに関するものです。

Authorship ベータ版では、テキストが Grammarly、ChatGPT、Gemini、Claude、または CoPilot からのものである場合、テキストを生成 AI として分類できます。 Authorship は、ユーザーが Google ドキュメントの本文で実行した Grammarly 固有のテキスト アクションも分類します。これには、Grammarly の LLM で変更された生成テキストや、Grammarly の従来の機械学習モデルで編集された生成テキストも含まれます。これらの区別は AI 時代において非常に重要であり、教員が特定の作文課題で何が許容され、何が許容されないかをより明確にするのに役立ちます。たとえば、教授は、学生が自分の単語を書き、Grammarly の LLM を使用してその単語を言い換えることはOKですが、学生が Grammarly または ChatGPT を使用してテキストを生成し、それを文書に組み込むことは OK ではない場合があります。 Authorship はこれらの区別を明確に示し、学生が提出前に教育者のガイドラインに従っているかどうかをリアルタイム データで確認できるようにします。

Authorship は、学生の同意がなければ何も追跡しないことに注意することが重要です。学生は、データや分析情報が収集される前に、空の Google ドキュメントを開いたときに追跡を積極的に有効にする必要があります。また、クリップボードへのアクセスを許可する必要もあります。そうしないと、Grammarly 以外のブラウザベースのテキストは「既知のソースからコピーされた」ものとみなされます。これは設計によるもので、学生が盗作の冤罪から身を守るために追跡を有効にする権限を与えられていると感じてもらい、最高の成果を上げるために著者シップが学生の利益になることを保証したいと考えています。最終的に、著者シップ レポートを教員と共有する責任は学生にあり、執筆課題を提出する準備ができたときに共有することができます。

特に、これは、学生が課題を提出した後に主に教員や教育機関によって導入される今日の AI 検出とは大きく異なります。 Authorship を使用すると、AI 検出に暗黙的に含まれる疑惑や不確実性がなく、これまで一方的だったデータが両面的で透明性があり、実用的なものになります。

教員は Grammarly Authorship をどのように使用すべきですか?

Authorship は学生を第一に考えて設計されていますが、個々の教員には当然のことながら、課題で使用するものを学生に推奨する多くの自主性があることを私たちは知っています。また、学生たちは、卒業後に待ち受ける複雑な世界で批判的に考え、効果的な意思決定を下す準​​備を整える実際の学習という形で、教育への投資から真の利益を得たいと考えていると私たちは考えています。最後に、アカデミックライティングからプロのライティングに至るまで、AI 時代のライティングは AI とのコラボレーションになると考えており、執筆者の文脈を評価し、それに応じて AI の使用を調整する能力に依存します。状況によっては、AI をまったく使用すべきではない可能性があります。実際のテキスト生成を AI にアウトソーシングすることが完全に理にかなっている場合もあります。必要なのは、優れた文章とはどのようなものかを理解し、AI に頼るべきかどうかについて適切な判断を下す能力です。

そのために、学生と教育者の両方が AI 時代のライティングに適応するのに役立つ学習ツールとして、学生にオーサーシップを有効にし、完了したライティング課題とともにオーサーシップ レポートを提出することを教員に推奨します。

Grammarly Authorship を最大限に活用するために、教員はこれを使用して、AI 検出器に頼ることなく、学生の課題で使用されるテキスト ソースを客観的かつ明確に把握できます。このツールは、学生がどのように作品を作成したかについてより深い洞察を提供し、コースレベルでの傾向を迅速に特定し、主要な指導領域を正確に特定するのに役立ちます。 Grammarly Authorship は、教員と学生の両方に同じ情報を提供することで、課題に対するライティングの選択に関するより実質的な議論を促進します。また、オーサーシップの再生を通じて個々の生徒の改善すべき領域を正確に特定できるため、生徒の編集および製図スキルを向上させるためのより個別化された指導が可能になります。さらに、学生が課題と一致しないソースを使用した可能性がある時期を迅速に特定し、これらの問題に早期に対処し、潜在的な学術的誠実性違反を学習の機会に変えることができます。

Grammarly は、学生の学習に根ざした実質的な会話を妨げるような方法で、学生の仕事を取り締まる手段として教員が著者権限を使用することを推奨していません。言い換えれば、著者シップは、AI の使用が多すぎるか少なすぎるかについて学生の作品を選別する方法として、または AI の不適切な使用に対して学生を罰するために使用される単一のデータ ポイントとして使用されるべきではありません。

教員が AI でイノベーションを実現できるようにする

Grammarly Authorship は、学術的な誠実さを維持しながら AI を導入したいと考えている教員にとって、ゲームチェンジャーです。 Authorship は執筆プロセスに透明性を提供することで、教育者が懲罰的措置を超えて、課題における AI に対する協力的で建設的なアプローチに移行できるようにします。この変化は教育の質を維持するだけでなく、AI主導の世界で成功するために必要なスキルを学生に提供します。

AI が教育の未来を作り変え続ける中、Grammarly Authorship は責任あるイノベーションへのロードマップを提供します。教員は AI を学習ツールとして活用できるようになり、学生が自分たちの知的貢献を置き換えるのではなく、強化するために AI を使用していると確信できます。このアプローチは、信頼を築き、イノベーションを促進し、学問の誠実さが高等教育の中心であり続けることを保証するための鍵となります。