طراحی تکالیف ضدتقلب و معنادار در دوران دسترسی آزاد به هوش مصنوعی

دسترسی همگانی به ابزارهای هوش مصنوعی مولد، به ویژه مدل های زبان بزرگ (مانند GPT)، پارادایم های سنتی آموزش و ارزیابی را با چالشی بی سابقه مواجه کرده است. این ابزارها، در حالی که قابلیت های یادگیری و خلاقیت را افزایش می دهند، پتانسیل بالایی برای تسهیل تقلب در انجام تکالیف نوشتاری استاندارد دارند. هدف این مقاله، تبیین ضرورت بازنگری در شیوه طراحی تکالیف و ارائه راهکارهای عملی برای خلق تکالیفی است که در عین معنادار بودن برای دانش آموزان/دانشجویان، در برابر استفاده صرف از هوش مصنوعی مقاوم باشند (رضایی و نوروزی، ۱۴۰۳). راهبرد اصلی، حرکت از تکالیف مبتنی بر بازیابی اطلاعات به سمت تکالیف مبتنی بر تولید دانش، کاربرد در بافتار محلی، و بازتاب شخصی است. این مقاله با تشریح مبانی فلسفی تکالیف معنادار، رویکردهایی چون ارزیابی فرآیند محور، استفاده از داده های بومی و جاری، و ترکیب ابزارهای هوش مصنوعی با شواهد عینی از تجربه زیسته فرد را بررسی می کند. در نهایت، بر نقش حیاتی معلم به عنوان «طراح تجربه یادگیری» تاکید می شود که باید محیط هایی را خلق کند که در آن، تقلب نه تنها بی اثر، بلکه فرصت یادگیری ارزشمندتری را از بین می برد. نتیجه گیری نشان می دهد که آینده ارزیابی نه در محدود کردن دسترسی به هوش مصنوعی، بلکه در هم زیستی هوشمندانه با آن و توسعه مهارت های فراشناختی و اخلاقی دانش آموزان نهفته است.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی در آموزش ، تکالیف ضدتقلب ، ارزیابی معنادار ، طراحی آموزشی ، سواد دیجیتال.