W związku z rozpoczęciem nowego roku akademickiego „Rzeczpospolita” zapytała władze odpowiedzialne za szkolnictwo wyższe i uczelnie o granice korzystania z generatywnej sztucznej inteligencji. Dyskusje na ten temat dotyczą głównie samodzielności pracy studentów, jednak coraz ważniejsze jest nie tylko określenie dopuszczalnego zakresu pomocy AI, ale również sprawdzenie, czy studenci potrafią uzasadnić przedstawione przez siebie treści.
MNiSW: Kluczowa jest autonomia uczelni
Ministerstwo Nauki i Szkolnictwa Wyższego w odpowiedzi na pytania „Rzeczpospolitej” informuje, że uczelnie sygnalizują rosnącą skalę wykorzystywania AI przez studentów podczas przygotowywania prac dyplomowych.
„Rozwój technologii generatywnej niesie ze sobą nie tylko nowe możliwości, ale również wyzwania związane z zachowaniem standardów rzetelności i uczciwości akademickiej. Ministerstwo nie prowadzi obecnie prac nad przygotowaniem ogólnopolskich wytycznych lub rekomendacji określających dopuszczalne wykorzystanie narzędzi AI przez studentów i pracowników naukowo-dydaktycznych” – zaznacza MNiSW.
Resort przypomina przy tym o zapisanej w prawie o szkolnictwie wyższym i nauce autonomii uczelni i podkreśla, że „to właśnie one są odpowiedzialne za weryfikację efektów uczenia się uzyskanych przez studentów i zapewnianie jakości kształcenia”.
„Samo korzystanie ze sztucznej inteligencji nie jest działaniem niewłaściwym. AI może stanowić wartościowe wsparcie w pracy studentów i naukowców, pomagając w redakcji tekstów, analizie danych czy organizacji pracy badawczej” – dodaje resort. Podkreśla jednak, że kontrowersje budzi przede wszystkim przedstawianie pracy wygenerowanej w całości lub znacznej części jako własnego, samodzielnego opracowania.
Na autonomię uczelni zwraca uwagę również Polska Komisja Akredytacyjna, która ocenia jakość kształcenia. PKA nie przyjęła odrębnych kryteriów dotyczących AI, ale w ramach obecnych ocen sprawdza wiarygodność weryfikacji osiągnięć studentów oraz reakcje uczelni na nowe ryzyka.
– Z perspektywy PKA kluczowe znaczenie ma to, aby uczelnia posiadała skutecznie działający wewnętrzny system zapewniania jakości kształcenia, który umożliwia rzetelną ocenę osiągnięcia przez studentów zakładanych efektów uczenia się, niezależnie od wykorzystywanych nowych technologii – podkreśla dla „Rz” przewodniczący PKA dr hab. inż. Janusz Uriasz.
Z kolei Konferencja Rektorów Akademickich Szkół Polskich przypomina rekomendacje jeszcze z 2023 r. i podkreśla, że AI powinna wspomagać pracę studenta, nauczyciela akademickiego i naukowca.
– Korzystanie z generatywnej AI nie może zwalniać użytkownika z odpowiedzialności za rzetelność, prawdziwość i zgodność z zasadami etyki przedstawianych treści – zwraca uwagę „Rz” Wojciech Dąbrówka, rzecznik KRASP. Dodaje też, że zasady i rekomendacje wymagają bieżącej refleksji wraz ze zmianami technologicznymi i prawnymi.
Granice pomocy AI zależą od zadania
O potrzebie dostosowania szczegółowych rozwiązań do specyfiki kształcenia mówią też nauczyciele akademiccy.
– Samodzielność studenta inaczej przejawia się w matematyce, inaczej w informatyce, a jeszcze inaczej w historii, prawie czy naukach społecznych. Dlatego zasady muszą uwzględniać charakter kierunku i rodzaj pracy – zauważa dr hab. Tymoteusz Doligalski ze Szkoły Głównej Handlowej w Warszawie.
Na niektórych swoich zajęciach doktor Doligalski, który jest badaczem m.in. gospodarki cyfrowej i sztucznej inteligencji, zachęca studentów do korzystania z generatywnej AI w poszukiwaniu odpowiedzi.
– Muszą spośród uzyskanych odpowiedzi wybrać te najlepsze i uzasadnić, dlaczego właśnie je uznali za właściwe. W ten sposób uczę ich korzystania z generatywnej AI, a nie bezrefleksyjnego polegania na niej. Chodzi o to, żeby narzędzie pomagało w pracy, ale nie zastępowało osądu studenta, krytycznej selekcji informacji i czy też wartościowania otrzymanych treści – wyjaśnia.
Czytaj więcej
Chociaż jesteśmy dopiero na początkowym etapie rozwoju sztucznej inteligencji, już widać, że wkrótce stanie się ona częścią naszego zawodowego życi...
Zgodnie z przyjętymi w SGH zasadami można użyć AI np. przy korekcie językowej czy porządkowaniu tekstu pod względem jego stylu czy jasności. Nie wolno natomiast generować jego pierwszej wersji, nawet jeśli później miałaby być ona samodzielnie przeredagowywana, a także rozszerzać treści poleceniami typu „dopisz dwa zdania do akapitu”. Wykluczone jest również generowanie interpretacji wyników lub wniosków. Ponadto SGH wymaga gromadzenia promptów, czyli poleceń kierowanych do AI, oraz otrzymanych odpowiedzi, a promotor może zażądać ich udostępnienia – wyjątki w tym obszarze dotyczą ideacji, czyli tzw. burzy mózgów i poszukiwania pomysłów, i operacji na tekście.
System antyplagiatowy nie rozstrzyga o samodzielności pracy
Uczelnie w dalszym ciągu korzystają z Jednolitego Systemu Antyplagiatowego (JSA), czyli narzędzia wspierającego ocenę oryginalności prac. Problemu użycia AI nie da się jednak sprowadzić do plagiatu, czyli przypisywania sobie autorstwa cudzej twórczości, ponieważ wygenerowany tekst może nie zawierać zapożyczeń z istniejących tekstów, a mimo to nie być samodzielnym opracowaniem. Obecnie JSA ma również możliwość wskazywania fragmentów, które mogły powstać przy użyciu AI, ale detekcja ta nie jest pewna i wynik nie rozstrzyga o naruszeniu zasad.
Do tego rodzaju analizy JSA wykorzystuje Politechnika Warszawska.
– Od 2025 r. każda praca dyplomowa, która powstanie na Politechnice Warszawskiej, jest sprawdzana pod kątem użycia narzędzi AI – informuje Agnieszka Kapela, zastępca rzecznika prasowego uczelni. MNiSW zastrzega jednak, że obecnie żadne rozwiązanie nie daje stuprocentowej pewności rozpoznania tekstu wygenerowanego przez AI. „JSA jest wyłącznie narzędziem wspomagającym pracę promotora, a ostateczna decyzja zawsze należy do człowieka” – podkreśla resort.
Czytaj więcej
Za czarnymi skrzynkami AI stoją ludzie, dlatego odpowiedzialności za ich działanie nie można przerzucać na samą technologię – mówi dla „Rzeczpospol...
Dr Paweł Pyrka, który na Uniwersytecie SWPS odpowiada za innowacje cyfrowe w edukacji, ocenia, że regulacja przypisująca rozstrzygające znaczenie określonemu wynikowi procentowemu detektora nie miałaby sensu ze względu na ograniczoną sprawność takich narzędzi.
– Poza tym narzędzia sztucznej inteligencji i detektory prowadzą swego rodzaju wyścig zbrojeń, który często porównuję do prowadzonej na większą skalę wersji wyścigu sprzed lat: między tym, jak można pilnować na egzaminie, a tym, jak można próbować ściągać. Jeżeli ktoś będzie chciał postąpić nieuczciwie, wszystko oczywiście zależy od tego, jak sprawnie będzie się posługiwał konkretnymi narzędziami i do jakich będzie miał dostęp – ocenia ekspert.
Nacisk na egzaminy ustne
Dobrze napisane prace – jak wynika z odpowiedzi udzielonych „Rz” przez szkoły wyższe – nie wystarczają już do potwierdzenia wiedzy studentów, natomiast coraz bardziej potrzebne jest sprawdzanie, jak powstawały, a przede wszystkim, czy ich autorzy je rozumieją i potrafią uzasadnić. Tak to ujmuje np. Akademia Górniczo-Hutnicza w zaleceniach dla kadry dydaktycznej: „Ogranicz weryfikowanie wiedzy i umiejętności na podstawie treści generowanych w domu (raporty, sprawozdania) na rzecz metod weryfikacji efektów uczenia się, które wspierają autentyczne zaangażowanie i są niezależne od korzystania z AI (np. egzaminy i zaliczenia ustne, prezentacje na żywo, prace wymagające dokumentacji procesu, projekty zespołowe, dyskusje w trakcie zajęć)”.
Czytaj więcej
Panel otwierający XXXV Forum Ekonomiczne w Karpaczu miał odpowiedzieć na pytanie, kto będzie liderem jutra. Dyskusja zaczęła się jednak od zakwesti...
Podobnie postępują inne uczelnie. Uniwersytet Jagielloński zobowiązuje promotora do regularnego kontrolowania postępów, prowadzenia konsultacji i weryfikowania kolejnych fragmentów lub wersji pracy. Z kolei Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu przygotowuje rozwiązania zwiększające znaczenie sprawdzania rozumienia, argumentacji i samodzielności studentów. Podobne działania podejmują uczelnie prywatne i tak np. Akademia Leona Koźmińskiego podkreśla potrzebę oceny całego procesu powstawania pracy oraz rozmowy ze studentem.
– Szczególne znaczenie ma regularna współpraca z promotorem lub prowadzącym, ponieważ łatwiej ocenić samodzielność wtedy, gdy widoczny jest cały proces pracy, a nie tylko jej końcowy rezultat – przekonuje dr Jolanta Tkaczyk, prorektorka ds. studentów i jakości kształcenia tej uczelni.
Podobne podejście ma dr Pyrka z USWPS.
– W wielu przypadkach może to również oznaczać konieczność przesunięcia ciężaru z produktu końcowego na sam proces (...). Chodzi o ocenianie etapowe, iteracyjne, połączone z dokumentowaniem całego procesu przygotowania, nawet jeżeli dopuszczono wykorzystanie narzędzi sztucznej inteligencji – wyjaśnia ekspert. Jak dodaje, studenci mają dokumentować, jakie konkretne czynności wykonali za pomocą poszczególnych narzędzi AI.
Przy szybko zmieniających się możliwościach AI trudno przesądzić, jak będzie wyglądało ocenianie studentów w przyszłości, natomiast obecnie z całą pewnością to po stronie uczelni jest określanie reguł w tym obszarze. Wciąż otwarte pozostaje pytanie, czy wraz z tempem rozwoju AI będą one potrafiły wykazać, że przyjęte zasady pozwalają odróżnić kompetencje studentów od możliwości narzędzi AI, którymi się posługują.
