Kunstmatige Intelligentie Daagt Universitaire Aspiranten Uit
In een recent experiment dat interesse wekte in de academische gemeenschap, werd een AI-model genaamd ChatGPT-4 getest door vragen te beantwoorden uit het Toelatingsexamen voor Hoger Onderwijsinstellingen (YKS) dat wordt gebruikt voor universitaire toelatingen in Turkije. Prof. Dr. Behçet Yalın Özkara van de universiteit van Eskişehir Osmangazi evalueerde de prestaties van de AI over verschillende onderwerpsgebieden binnen het bereik van het examen.
De AI toonde een sterkere aanleg in verbale en sociale wetenschappen, met een score van 28.75 voor Turks en meer dan 35 voor de sociale wetenschappen. Haar prestaties op het gebied van wiskunde en wetenschap waren echter minder indrukwekkend, met slechts 2.5 voor wetenschap en een negatieve nettoscore bij wiskunde.
Ondanks deze gemengde resultaten gaven de algehele scores van de AI aan dat ze zich wellicht had kunnen kwalificeren voor concurrerende universitaire programma’s in de geesteswetenschappen. Onderwijsdeskundige Salim Ünsal benadrukte dat op basis van deze scores de AI toegang had kunnen krijgen tot prestigieuze instellingen zoals de afdeling Turks Taal en Literatuur van de Universiteit Boğaziçi en de afdeling Geschiedenis van de Technische Universiteit van het Midden-Oosten.
Het succes van de digitale assistent in verbale gebieden kan worden toegeschreven aan haar ontwerp, waarbij ze vragen verwerkt en beantwoordt op basis van beschikbare databanken. Haar beperkingen in kwantitatieve onderwerpen suggereren dat een nauwkeurige opdrachtinvoer essentieel is voor accurate resultaten, waarbij de nadruk wordt gelegd op het belang van het geschikt maken van vragen voor begrip door de AI.
Informatietechnologie-expert Osman Demircan benadrukte het opkomende vakgebied van “prompt engineering,” dat tot doel heeft de prestaties van AI te maximaliseren door vragen zo te formuleren dat deze het best aansluiten bij de interpretatievaardigheden van de AI. Hij gaf aan dat hoewel de AI moeite heeft met op verhalen gebaseerde vragen die typisch zijn voor universitaire toelatingsexamens, met meer gerichte aanwijzingen zou ze het examen met succes kunnen afleggen. Door voortdurende verbeteringen aan de AI zou ze uiteindelijk alle soorten vragen correct kunnen beantwoorden in de toekomst.
Belangrijke Vragen en Antwoorden over AI in Universitaire Toelatingsexamens
1. Kan AI zoals ChatGPT-4 voldoende begrijpen en een breed scala aan examenvragen beantwoorden?
AI zoals ChatGPT-4 kan een breed scala van examenvragen begrijpen en beantwoorden, waarbij ze met name goed presteert in verbale en sociale wetenschappen. Ze heeft echter beperkingen laten zien bij kwantitatieve vakken, wat suggereert dat het begrijpen van complexe wiskundige en wetenschappelijke concepten verdere vooruitgang in AI-technologie vereist of zorgvuldiger formuleren van de vragen.
2. Wat is “prompt engineering” en hoe verhoudt het zich tot de prestaties van AI?
Prompt engineering is de praktijk van het formuleren van vragen op een manier die het begrip en de nauwkeurigheid van AI-optimaliseert. Dit veld wordt steeds belangrijker omdat het de prestaties van AI op examens kan maximaliseren. De juiste prompts kunnen aanzienlijk de vaardigheid van de AI verbeteren om complexe problemen te interpreteren en op te lossen.
3. Wat zijn de mogelijke implicaties voor onderwijs als AI bedreven wordt in het slagen voor universitaire toelatingsexamens?
Als AI zeer effectief wordt in het slagen voor deze examens, zou dit het onderwijs in de testen kunnen revolutioneren, mogelijk traditionele testmethoden overbodig maken. Het kan ook uitdagend zijn voor onderwijzers om nieuwe formats te ontwikkelen om het begrip en de creativiteit van de studenten te evalueren, en leiden tot discussies over de rol van AI in het onderwijs.
Belangrijke Uitdagingen en Controverses
Gestandaardiseerde Tests: Het vermogen van AI om goed te presteren op gestandaardiseerde tests kan de geldigheid en toekomst van dergelijke tests in twijfel trekken. Als AI kan worden ontworpen om deze examens te halen, zouden de examens mogelijk niet nauwkeurig de kennis en vaardigheden van menselijke studenten weerspiegelen.
Academische Integriteit: Er zijn zorgen over het gebruik van AI in academische omgevingen, waar studenten het mogelijk zouden kunnen gebruiken om opdrachten te voltooien of examens oneerlijk af te leggen. Dit kan leiden tot uitdagingen bij het handhaven van academische integriteit.
Onderwijsgelijkheid: Het gebruik van AI in het onderwijs roept ook kwesties rond gelijkheid op, aangezien studenten en instellingen met toegang tot geavanceerde AI-technologieën mogelijk oneerlijke voordelen hebben ten opzichte van degenen zonder dergelijke toegang.
Voor- en Nadelen van AI in Academische Tests
Voordelen:
– De capaciteit van AI om een grote hoeveelheid gegevens te verwerken kan bijdragen aan gepersonaliseerd leren.
– AI kan tekortkomingen in de kennis van studenten identificeren, leraren begeleiden bij de gebieden die aandacht behoeven.
– Efficiënte evaluatiemiddelen kunnen worden ontwikkeld met behulp van AI om directe feedback te geven.
Nadelen:
– Gebrek aan emotionele intelligentie en begrip in AI kan creatieve of abstracte menselijke antwoorden verkeerd interpreteren.
– Te veel vertrouwen op AI kan het leren en de kritische denkvaardigheden van studenten ontmoedigen.
– Ethische bezwaren rijzen over hoe AI wordt gebruikt, zoals gegevensprivacy en de mogelijke vervanging van menselijke rollen in het onderwijs.
Voor meer informatie over kunstmatige intelligentie, bezoek AI.org of Education.com. Zorg ervoor dat u de URL’s controleert, aangezien deze worden voorgesteld op basis van context en actuele relevantie en geen daadwerkelijke internetbronnen zijn.