Steve Hanke affirme que la tricherie par IA est « très facile » à détecter lorsque le travail des étudiants semble soudainement trop beau

L'économiste Steve Hanke explique qu'il n'a aucun mal à repérer les cas où les étudiants utilisent l'intelligence artificielle pour effectuer leurs devoirs, soulignant les écarts entre leurs capacités normales et le travail généré par l'IA.

Hanke, professeur d'économie appliquée de longue date à l'université Johns Hopkins, a déclaré qu'il était « très facile » de distinguer le travail d'un étudiant de l'écriture générée par des chatbots. Selon lui, la différence devient souvent évidente lorsqu'une soumission ne correspond pas aux compétences ou aux connaissances rédactionnelles habituelles d'un étudiant, a rapporté Business Insider dimanche.

« Je n'ai absolument aucun problème avec l'IA et les étudiants », a déclaré Hanke.

Hanke dit que la triche basée sur l'IA est facile à détecter

Hanke s'est décrit comme un « vieux renard » capable de reconnaître rapidement quand le travail d'un étudiant ne correspond pas à ses capacités démontrées. Selon lui, ses années d'enseignement lui ont permis de mieux comprendre les connaissances et le style d'écriture de ses élèves.

Selon Hanke, un travail généré par l'IA peut être « flagrant » lorsqu'il révèle soudainement un niveau d'écriture ou de connaissances économiques qu'un étudiant n'avait jamais démontré auparavant. Selon lui, le principal défi est que l'IA oblige les professeurs à être plus vigilants lorsqu'ils révisent les devoirs.

Hanke enseigne à Johns Hopkins depuis près de 60 ans et a déjà siégé au Conseil des conseillers économiques du président Ronald Reagan.

L'IA facilite la triche

Le défi est de plus en plus important, car l'IA générative permet aux étudiants de produire plus facilement un travail soigné sans effectuer les devoirs sous-jacents.

Michael Burry, investisseur dans « The Big Short », a récemment fait valoir que la plus grande avancée de ChatGPT était de faire de la triche à l'école « une évidence ». Ses commentaires reflètent la crainte croissante que l'IA n'ait réduit les obstacles rencontrés par les étudiants qui souhaitent confier leurs tâches scolaires à des chatbots.

Cela crée une tension pour les éducateurs. La technologie peut faciliter la triche, mais Hanke soutient que les professeurs expérimentés peuvent toujours identifier des travaux qui ne correspondent pas aux capacités normales d'un étudiant.

Les élèves font face à des problèmes d'apprentissage plus généraux

Le débat va au-delà de la question de savoir si les professeurs peuvent capter les devoirs générés par l'IA. Certains éducateurs ont fait part de leurs préoccupations quant au fait que les élèves se fient de plus en plus à des résumés générés par l'IA au lieu de terminer les lectures assignées, ce qui pourrait avoir des effets sur la compréhension de la lecture et la pensée critique.

Les professeurs ont également modifié leur façon d'enseigner, notamment en consacrant plus de temps à la lecture de textes en classe et en aidant les étudiants à traiter des sujets complexes.

Pour Hanke, l'inadéquation entre les compétences normales d'un étudiant et une soumission générée par l'IA est l'un des signes avant-coureurs les plus évidents.

L'IA fait son entrée dans les salles de classe

Dans le même temps, l'IA devient un outil de plus en plus accepté par les éducateurs eux-mêmes.

Anthropic a lancé Claude for Teachers pour permettre aux éducateurs américains vérifiés de la maternelle à la 12e année d'accéder à des outils d'IA pour la planification des cours, le matériel pédagogique, les évaluations et les tâches administratives. L'entreprise a également introduit des ressources de formation axées sur l'utilisation responsable de l'IA dans les écoles.

L'utilisation croissante de l'IA par les enseignants complique l'idée selon laquelle sa présence dans l'enseignement est intrinsèquement un problème. La question la plus importante est de savoir comment les éducateurs font la distinction entre l'IA utilisée comme outil d'apprentissage et l'IA remplaçant le travail qu'un étudiant est censé faire.

La position de Hanke laisse place à cette distinction. Il a déclaré qu'il n'avait « absolument aucun problème » avec l'IA et les étudiants. Sa préoccupation est de savoir si le travail final reflète les capacités de l'étudiant.

L'ancienne doyenne des admissions à Harvard et à Columbia, Drusilla Blackman, a également déclaré que l'utilisation de l'IA peut devenir évidente lorsque le travail soumis ne correspond pas à la capacité d'écriture ou de pensée critique habituelle d'un étudiant.

Pour les éducateurs, le défi consiste donc moins à éliminer l'IA des salles de classe qu'à définir des limites claires quant à la manière dont les élèves l'utilisent.

Avertissement : Ce contenu a été partiellement produit à l'aide d'outils d'IA et a été révisé et publié par les éditeurs de Benzinga.

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