Edu Inspiracje WZiE: Jak oceniać prace studentów w erze GenAI? | Wydział Zarządzania i Ekonomii Politechniki Gdańskiej

Poniżej znajdziesz praktyczne i pomysły, które możesz wdrożyć na swoich zajęciach.

1. Sprawdzaj rozumienie otrzymanych prac

• Obrona pracy

Jednym z najprostszych sposobów weryfikacji samodzielności i zrozumienia jest krótka ustna prezentacja lub rozmowa. Może to być trzyminutowe wystąpienie, quiz oparty na treści pracy albo rozmowa w czasie konsultacji. Pytania w stylu: „Skąd wziąłeś ten pomysł?”, „Co byś zmienił po czasie?”, „Jak doszedłeś do tych wniosków?” pozwalają szybko ocenić, czy student faktycznie zna i rozumie to, co oddał.

• Test wiedzy z własnej pracy

Krótki test sprawdzający, czy studenci znają treść i argumentację swojej pracy, potrafi obnażyć przypadki bezrefleksyjnego kopiowania. Nawet kilka przemyślanych pytań może ujawnić, czy autorzy potrafią odtworzyć logikę i źródła zawarte w swoim tekście.

• Adnotacje i wersje robocze

Prośba o pokazanie szkiców, konspektów, notatek lub wersji roboczych to skuteczny sposób na wgląd w proces twórczy. Przebieg myślenia trudniej podrobić niż efekt końcowy, a dokumentacja pracy nad tekstem pozwala lepiej ocenić zaangażowanie i oryginalność.

• Komentarze autorskie

Zachęć studentów do umieszczania komentarzy wyjaśniających tok rozumowania bezpośrednio w dokumencie jako komentarze w Wordzie. Wskazania, dlaczego użyto danego argumentu, na czym oparto wniosek lub skąd pomysł na konkretne rozwiązanie, daje cenny wgląd w sposób myślenia autora.

2. Zmień formę zadania tak, aby AI to było zbyt mało

• Refleksja osobista

Zamiast oceniać wyłącznie efekt końcowy, zaproś studentów do napisania krótkiej autorefleksji. Można zapytać: „Co sprawiło ci największą trudność?”, „Czego się nauczyłeś?”, „Które fragmenty pracy były dla ciebie najbardziej satysfakcjonujące i dlaczego?”. AI ma trudności z wygenerowaniem autentycznej refleksji, jeśli student nie wprowadzi realnych doświadczeń z kontaktu z tematem.

• Zadania w czasie rzeczywistym

Testy na zajęciach, pisanie „na żywo”, warsztaty z redagowaniem w pliku współdzielonym lub wspólna analiza materiału pozwalają prowadzącemu lepiej obserwować proces twórczy i ograniczają możliwość korzystania z AI.

• Zadania hybrydowe

Nie zakazuj AI, zaproś ją do pracy. Warto rozważyć wprowadzenie zadań typu: „Wygeneruj streszczenie artykułu za pomocą narzędzia AI, a następnie oceń jego jakość”. To ćwiczenie rozwija krytyczne myślenie i uczy świadomego wykorzystywania technologii zamiast ślepego zaufania.

• Lokalny kontekst i osobiste doświadczenie

Zaprojektuj zadania osadzone w lokalnych realiach lub odnoszące się do doświadczeń studentów. Przykłady: „Opracuj plan promocji wydarzenia na kampusie PG” albo „Zanalizuj swój udział w projekcie zespołowym”. AI nie zna osobistych przeżyć studenta, więc tego typu zadania wymuszają większą kreatywność.

• Zadania w formie video/audio

Zamiast tradycyjnego eseju poproś o nagranie podcastu, wideo z relacją z projektu lub komentarz audio do slajdów. Te formaty umożliwiają ocenę zrozumienia i zaangażowania oraz znacznie trudniej jest je w pełni zlecić AI.

• Gamifikacja

Wprowadź system oceniania, który nagradza nie tylko efekt końcowy, ale również zaangażowanie w proces. Punkty można przyznawać za udział w dyskusjach, aktywność na forach grupowych, przygotowanie szkiców, wyniki w quizach lub udzielanie konstruktywnego feedbacku innym studentom. Taki system promuje współpracę i autentyczne zaangażowanie.

3. Ocena procesowa (process-based assessment)

Zamiast skupiać się wyłącznie na efekcie końcowym, warto oceniać cały proces twórczy. Można wymagać od studentów przedstawienia planu pracy, szkicu, notatek roboczych, wersji pośrednich z komentarzami (np. w Google Docs) oraz dziennika refleksji. Ocena procesu sprzyja uczciwej pracy, bo trudno jest sfabrykować całą historię powstawania tekstu. To także dobra okazja, by zauważyć rozwój kompetencji w toku zadania.

4. Daj przestrzeń na wykorzystanie AI

• Metarefleksja o AI

Zaproś studentów do świadomego korzystania z narzędzi AI. Można zadać polecenie: „Użyj AI, a potem wskaż, co zrobiła dobrze, a co błędnie. Czy zgadzasz się z jej odpowiedziami? Dlaczego?”. Taka refleksja pozwala studentowi wziąć odpowiedzialność za użycie narzędzia, zamiast traktować je jako czarną skrzynkę i łatwe rozwiązanie. 

• Zadania eksperymentalne i badawcze

Zaprojektuj zadania, które wymagają działań trudnych do wykonania przez AI. Przykłady obejmują wykonanie prostego eksperymentu lub obserwacji (np. zachowania ludzi w sklepie), analizę konkretnych danych liczbowych przekazanych przez prowadzącego, przeprowadzenie wywiadu i interpretację jego wyników. Tego typu aktywności zmuszają do bezpośredniego działania i rozwijają umiejętności analityczne. Dodatkowo można poprosić studentów o przygotowanie listy źródeł, które rzeczywiście przeczytali, i zadać pytania weryfikujące. To prosta metoda na oddzielenie realnej pracy od powierzchownego kopiowania.

5. Nietypowe strategie

• Zadania „z pułapką” – metoda zakrzywionych zadań

Stwórz zadania, które zawierają fałszywą tezę do obalenia lub błędny cytat. Przykład: „Udowodnij, że Netflix nie stosuje personalizacji”. Pytanie zawiera tezę nieprawdziwą, którą student powinien zakwestionować. AI często nie rozpoznaje fałszu i bezkrytycznie generuje treść, podczas gdy student potrafi zidentyfikować błąd. Można też wprowadzić teksty z błędami logicznymi lub manipulacją i poprosić o ich analizę.

• Zadania z luką informacyjną

Część danych lub instrukcji można przekazać wyłącznie na zajęciach. Taki zabieg ogranicza możliwość przygotowania pracy przez osobę nieuczestniczącą aktywnie. W takiej sytuacji nawet AI nie pomoże. 

• Krzyżowa analiza źródeł

Poproś studentów o podanie źródeł, które rzeczywiście przeczytali, i zadaj pytania weryfikujące ich zawartość. To prosty sposób na sprawdzenie autentyczności pracy.

• Ocena rówieśnicza

Poproś studentów, aby wzajemnie zweryfikowali swoje prace pod kątem poziomu użycia AI oraz wyjaśnili, na jakiej podstawie oparli wystawioną ocenę. To może ich zmotywować do bardziej refleksyjnej pracy w przyszłości.

Zadbaj o systemowe wsparcie uczciwości

Podczas oceniania warto wesprzeć się mądrym systemem, który będzie czytelny i fair dla wszystkich. Dobrze przemyślane zasady pomagą nie tylko zapobiegać nadużyciom, ale też zbudują zaufanie w relacji ze studentami.

• Oświadczenie o autorstwie i użyciu AI

Wprowadź krótki formularz, w którym student zaznacza, czy korzystał z narzędzi AI, w jakim celu i co zrobił samodzielnie. To sposób na budowanie odpowiedzialności oraz jasne określenie granic etycznych. Jeśli dopuszczasz wykorzystanie AI w pracy studentów, warto wprowadzić wymóg jawnego zadeklarowania tego faktu. Student powinien wskazać, do czego użyto sztuczną inteligencję oraz jak weryfikował poprawność informacji. Jasność reguł zwiększa uczciwość i pomaga budować wzajemne zaufanie. Przykład takiego oświadczenia znajdziesz na końcu artykułu.

• Wyraźne zasady w sylabusie

Jasno określ w sylabusie, kiedy wolno używać AI, do czego, jak należy to oznaczyć i co jest nieakceptowalne. Przejrzyste reguły ograniczają nadużycia i ułatwiają komunikację ze studentami. 

• Edukacja zamiast karania

Zamiast skupiać się na wykrywaniu i karaniu, warto edukować studentów, jak etycznie i efektywnie wykorzystywać AI. Pokazanie, że może być to narzędzie wspierające, a nie zastępujące myślenie, to ważna kompetencja w świecie rynku pracy przyszłości.

Podsumowanie

AI zmienia zasady gry, ale zamiast próbować jej zakazywać, potraktujmy ją jako wyzwanie do tworzenia bardziej sensownych, refleksyjnych i angażujących form oceniania. Wierzę, że edukacja nie polega na tym, by złapać na ściąganiu, tylko by nauczyć odpowiedzialnego myślenia, samodzielności i krytycznej analizy. Wymyślanie nowych strategii oceniania to również dobre ćwiczenie rozwojowe dla nas samych, projektantów procesu uczenia się. W nadchodzących latach okazji do dydaktycznego główkowania na pewno nie zabraknie!

Przykładowe oświadczenie o skali użycia AI dla studentów

CZĘŚĆ A – Deklaracja użycia AI

Czy korzystałeś/aś z narzędzi AI przy tworzeniu tej pracy?
☐ Tak ☐ Nie

Jeśli tak, to:
☐ Pomysły/plan
☐ Treść
☐ Korekta
☐ Tłumaczenie
☐ Wykresy/tabele
☐ Cytaty/streszczenia
☐ Inne: ................

CZĘŚĆ B – Refleksja nad użyciem AI 

Jak AI wpłynęło na jakość pracy?
☐ Znacząco ☐ Pomogło ☐ Niewielki wpływ 

Co wykonałe/aś samodzielnie? ........................................

Czy Twoje wykorzystanie AI było etyczne i zgodne z zasadami uczelni?
☐ Tak ☐ Nie ☐ Nie wiem

Podpis studenta: ……………………
Data: ……………………

Autorką artykułu jest:

 mgr Alina Guzik

Cykl Edu Inspiracje WZiE to seria artykułów na temat nowoczesnych rozwiązań edukacyjnych, dobrych praktyk, skutecznej metodyki oraz ciekawych narzędzi dydaktycznych.

Więcej artykułów z cyklu Edu Inspiracje WZiE