សាកលវិទ្យាល័យដ៏ធំបំផុតរបស់ម៉ិកស៊ិកកំពុងបង្ខំបេក្ខជនប្រហែល 58,000 ឱ្យប្រឡងចូលដោយខ្លួនឯងវិញ បន្ទាប់ពីការធ្វើតេស្តដែលគ្រប់គ្រងដោយ AI ពីចម្ងាយបានធ្វើឱ្យមានការកើនគួរឱ្យសង្ស័យនៅក្នុងពិន្ទុខ្ពស់ និងការចោទប្រកាន់យ៉ាងទូលំទូលាយអំពីការក្លែងបន្លំ។ ការសម្រេចចិត្តរបស់សាកលវិទ្យាល័យជាតិស្វយ័តម៉ិកស៊ិកដែលត្រូវបានគេស្គាល់ថា UNAM គឺជាករណីមួយក្នុងចំណោមករណីដែលគួរឱ្យភ្ញាក់ផ្អើលបំផុតដែលមិនទាន់បានមកពីការអនុម័តយ៉ាងឆាប់រហ័សនៃការឃ្លាំមើលការប្រឡងដែលដំណើរការដោយ AI នៅក្នុងការអប់រំឧត្តមសិក្សា។

ករណីនេះបង្ហាញពីភាពតានតឹងកាន់តែខ្លាំងឡើងរវាងស្ថាប័នដែលប្រញាប់ប្រញាល់ក្នុងការអនុម័តប្រព័ន្ធការពារដោយស្វ័យប្រវត្តិ និងការពិតដែលប្រព័ន្ធត្រួតពិនិត្យ AI អាចជៀសផុត។ សម្រាប់ព័ត៌មានបន្ថែមអំពីរបៀបដែល AI កំពុងកែទម្រង់ស្ថាប័ន សូមមើល [ព័ត៌មានថ្មីៗ AI] (https://aibuzzwire.news) របស់យើង។

តើមានអ្វីខុស

នៅដើមរដូវក្តៅនេះ បេក្ខជនជិត 160,000 នាក់បានប្រឡងចូលរបស់ UNAM ពីចម្ងាយទាំងស្រុង ដែលជាលើកទីមួយសម្រាប់ស្ថាប័ននេះ។ ក្នុងរយៈពេលជាច្រើនសប្តាហ៍ចាប់ពីចុងខែឧសភា រហូតដល់ដើមខែមិថុនា ឆ្នាំ 2026 សិស្សបានបញ្ចប់ការសាកល្បង 120 សំណួរពីផ្ទះដោយប្រើកម្មវិធីរុករក "ចាក់សោរ" និងកម្មវិធីគ្រប់គ្រងគេហទំព័រដែលដំណើរការដោយ AI ។

លទ្ធផល​មាន​លក្ខណៈ​ស្រដៀង​គ្នា​នឹង​ឆ្នាំ​កន្លង​ទៅ​តិច​តួច។ ចន្លោះឆ្នាំ 2021 និង 2025 អ្នកធ្វើតេស្ត 3.5 ភាគរយបានពិន្ទុ 100 ឬច្រើនជាងនេះនៅលើការប្រឡង។ នៅឆ្នាំនេះ 16.3 ភាគរយបានធ្វើដូច្នេះ។ ការកើនឡើងនេះគឺកាន់តែច្បាស់នៅកំពូល៖ ចន្លោះឆ្នាំ 2021 និង 2025 បេក្ខជនត្រឹមតែ 0.9 ភាគរយប៉ុណ្ណោះ ទទួលបានពិន្ទុ 110 ឬខ្ពស់ជាងនេះ ប៉ុន្តែនៅឆ្នាំនេះ 5.5 ភាគរយឈានដល់សញ្ញានោះ។ ជា​លទ្ធផល ពិន្ទុ​កំពូល​ប្រហែល​ជា​ច្រើន​រាប់​សិប។

ភាពមិនប្រក្រតីនៃស្ថិតិនោះបានបង្កឱ្យមានការចោទប្រកាន់ពីការក្លែងបន្លំយ៉ាងទូលំទូលាយ និងបានជំរុញឱ្យ UNAM កោះប្រជុំគណៈកម្មការជំនាញដើម្បីស៊ើបអង្កេត។ ឥឡូវនេះ បន្ទះបានបញ្ជូនការណែនាំរបស់ខ្លួន។

ការប្រឡងត្រួតពិនិត្យ

ការសន្និដ្ឋានរបស់គណៈកម្មាការគឺមិនច្បាស់លាស់៖ មធ្យោបាយតែមួយគត់ដើម្បីស្តារទំនុកចិត្តឡើងវិញគឺតម្រូវឱ្យបេក្ខជនអង្គុយសម្រាប់ការធ្វើតេស្តថ្មីដោយផ្ទាល់។ UNAM នឹងគ្រប់គ្រងនូវអ្វីដែលហៅថា "ការប្រឡងត្រួតពិនិត្យ" ហើយវានឹងអនុវត្តមិនត្រឹមតែចំពោះអ្នកដែលទទួលបានកន្លែងផ្អែកលើលទ្ធផលនៅឆ្នាំនេះប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែថែមទាំងចំពោះអ្នកគ្រប់គ្នាដែលនឹងត្រូវបានទទួលយកដោយផ្អែកលើពិន្ទុជោគជ័យអប្បបរមាចាប់តាំងពីឆ្នាំ 2021។ មនុស្សប្រហែល 58,000 នាក់អាចរងផលប៉ះពាល់។

យោងទៅតាម Gaceta UNAM ដែលជាការបោះពុម្ភផ្លូវការរបស់សាកលវិទ្យាល័យ សាកលវិទ្យាធិការបានសុំទោសចំពោះបេក្ខជនស្មោះត្រង់ ដែលឥឡូវនេះនឹងត្រូវរៀបចំខ្លួន និងធ្វើតេស្តម្តងទៀត ទោះបីជាមិនបានធ្វើអ្វីខុសក៏ដោយ។ ទោះបីជាយ៉ាងណាក៏ដោយ សាកលវិទ្យាធិការបានការពារការផ្លាស់ប្តូរនេះ ដោយហៅការប្រឡងត្រួតពិនិត្យថា "ចាំបាច់ដើម្បីផ្តល់ភាពប្រាកដប្រជា និងធានាសមធម៌ក្នុងការចូលប្រើប្រាស់"។

បន្ទាត់ពេលវេលាគឺតឹង។ ថ្នាក់បច្ចុប្បន្នត្រូវបានកំណត់ថានឹងចាប់ផ្តើមនៅថ្ងៃទី 10 ខែសីហា ឆ្នាំ 2026 មានន័យថា សាកលវិទ្យាល័យនឹងត្រូវរៀបចំ និងចាត់ថ្នាក់ការប្រឡងដោយផ្ទាល់សម្រាប់បេក្ខជនរាប់ម៉ឺននាក់ក្នុងរយៈពេលប៉ុន្មានថ្ងៃ ឬផ្សេងទៀតពន្យារពេលការចាប់ផ្តើមនៃរយៈពេលសិក្សា។

តើ​ការ​ទទួល​រង​បរាជ័យ​ដោយ​របៀប​ណា

ការ​ប្រឡង​ពី​ចម្ងាយ​ពឹង​ផ្អែក​លើ​ស្រទាប់​សុវត្ថិភាព​ពីរ។ យោងតាមការរាយការណ៍ដោយ El País ការធ្វើតេស្តនេះទាមទារកម្មវិធីរុករក LockDown ពី Respondus ដែលបិទបរិយាកាសសាកល្បងដោយការពារការបោះពុម្ព ការចម្លង ការរុករកគេហទំព័រ និងការចូលទៅកាន់កម្មវិធីផ្សេងទៀតអំឡុងពេលប្រឡង។

UNAM ក៏បានដាក់ពង្រាយប្រព័ន្ធ proctoring ពី Territorium ដែលប្រើ AI algorithms ដើម្បីត្រួតពិនិត្យ webcam របស់អ្នកសាកល្បងនីមួយៗ។ ប្រព័ន្ធនេះត្រូវបានរចនាឡើងដើម្បីរកមើលនៅពេលដែលមនុស្សម្នាក់ផ្សេងទៀតបានយកកន្លែងរបស់អ្នកដាក់ពាក្យ នៅពេលដែលទូរស័ព្ទដៃ ឬកាសស្តាប់ត្រចៀកកំពុងប្រើប្រាស់ ឬនៅពេលដែលអ្នកដាក់ពាក្យចាកចេញពីស៊ុមកាមេរ៉ា។ ការប្រឡងនីមួយៗក៏មានអ្នកមើលការខុសត្រូវម្នាក់ផងដែរសម្រាប់បេក្ខជន 150 នាក់ ដែលបានទទួលការជូនដំណឹងដោយស្វ័យប្រវត្តិ និងអាចបង្ហាញភាពមិនប្រក្រតី។

វិធានការទាំងនេះមិនដំណើរការល្អគ្រប់គ្រាន់ទេ។ UNAM នៅទីបំផុតបានលុបចោលជិត 2 ភាគរយនៃការប្រឡងសរុបសម្រាប់បញ្ហាការប្រព្រឹត្តដែលមិនបានបញ្ជាក់ ប៉ុន្តែភាគច្រើននៃការសង្ស័យថាការក្លែងបន្លំហាក់ដូចជាបានឆ្លងកាត់។

របៀបដែលសិស្សចោទប្រកាន់ថាបោក

របាយការណ៍មួយនៅក្នុងកាសែត The New York Times កាលពីសប្តាហ៍មុនបានរៀបរាប់លម្អិតអំពីវិធីសាស្រ្តដែលសិស្សត្រូវបានគេរាយការណ៍ថាបានប្រើដើម្បីកម្ចាត់ការត្រួតពិនិត្យ។ យោងតាមកាសែត Times គន្លឹះបន្លំត្រូវបានផ្សព្វផ្សាយយ៉ាងទូលំទូលាយ មុនពេលការធ្វើតេស្តបន្តផ្ទាល់។ គណនីអនឡាញបានណែនាំសិស្សឱ្យដាក់ម៉ូនីទ័រនៅខាងក្រៅស៊ុមរបស់ webcam ដែលពួកគេអាចចូលប្រើ ChatGPT ឬម៉ូដែល AI ផ្សេងទៀត។ អ្នក​ខ្លះ​ទៀត​បាន​ស្នើ​ឱ្យ​លាក់​កាស​ស្តាប់​ត្រចៀក​ក្រោម​សក់​របស់​ពួក​គេ ឬ​ជួល​អ្នក​ផ្សេង​ឱ្យ​ចូល​ប្រឡង​ដោយ​បិទ​កាមេរ៉ា។

ដោយសារការប្រឡងមានជម្រើសច្រើនជាជាងការសរសេរអត្ថបទ វាពិបាកក្នុងការរកឃើញសញ្ញាប្រាប់ពីជំនួយ AI ដូចជាចម្លើយពេញលេញដែលត្រូវបានបិទភ្ជាប់ទៅក្នុងប្រអប់អត្ថបទក្នុងពេលតែមួយ។ សិស្សក៏អាចពឹងផ្អែកលើសន្លឹកបន្លំ សំណួរលេចធ្លាយ និងវិធីសាស្រ្តប្រពៃណីផ្សេងទៀតនៃភាពមិនស្មោះត្រង់ក្នុងការសិក្សា។

រឿងនិទានប្រុងប្រយ័ត្នសម្រាប់ AI proctoring

វគ្គ UNAM ទំនង​ជា​រំកិល​ហួស​ពី​ម៉ិកស៊ិក។ សាកលវិទ្យាល័យ និងស្ថាប័នវិញ្ញាបនប័ត្រទូទាំងពិភពលោកបានបណ្តាក់ទុនយ៉ាងច្រើននៅក្នុង AI-powered proctoring ពីចម្ងាយ ដែលត្រូវបានទីផ្សារជាមធ្យោបាយដែលអាចធ្វើមាត្រដ្ឋានបានដើម្បីរក្សាភាពត្រឹមត្រូវនៃការប្រឡងអំឡុងពេលធ្វើតេស្តតាមអ៊ីនធឺណិត និងកូនកាត់។ បច្ចេកវិជ្ជាសន្យាថានឹងជំនួសអ្នកត្រួតពិនិត្យមនុស្សជាមួយនឹងការឃ្លាំមើលតាមវិធីដោះស្រាយជានិច្ច ប៉ុន្តែករណី UNAM បង្ហាញថា អ្នកធ្វើតេស្តដែលបានកំណត់នៅតែអាចរកឃើញចន្លោះប្រហោង។

ឧបទ្ទវហេតុ​នេះ​ក៏​ចោទ​ជា​សំណួរ​មិន​ស្រួល​អំពី​យុត្តិធម៌​ដែរ។ បេក្ខជនស្មោះត្រង់ដែលបានអនុវត្តតាមច្បាប់ឥឡូវនេះប្រឈមមុខនឹងបន្ទុកនៃការប្រឡងឡើងវិញ ខណៈពេលដែលសាកលវិទ្យាល័យត្រូវស្រូបយកថ្លៃដឹកជញ្ជូន និងការខូចខាតកេរ្តិ៍ឈ្មោះនៃការដាក់ឱ្យដំណើរការសាកល្បងដែលខូច។ UNAM បានទទួលស្គាល់នូវអ្វីដែលវាហៅថាប្រូបាប៊ីលីតេដែលទម្រង់ពីចម្ងាយត្រូវបានសម្របសម្រួល ហើយឥឡូវនេះស្ថាប័នកំពុងបង់ថ្លៃសម្រាប់ផ្តល់ភាពងាយស្រួលជាអាទិភាពលើភាពអាចជឿជាក់បាននៃការវាយតម្លៃដោយផ្ទាល់។

សម្រាប់ស្ថាប័នដែលមានទម្ងន់ប្រហាក់ប្រហែលនឹងកម្មវិធីធ្វើតេស្តពីចម្ងាយ មេរៀនពីទីក្រុងម៉ិកស៊ិកគឺមានភាពស្រពិចស្រពិល៖ ការរៀបចំ AI ប្រហែលជាចាំបាច់ ប៉ុន្តែជាការធានាដោយឯកឯងនៃសុចរិតភាព វានៅឆ្ងាយពីគ្រប់គ្រាន់។

នាំមុខ AI

ករណី UNAM គឺជាពេលវេលាកំណត់ក្នុងការជជែកដេញដោលលើ AI ក្នុងវិស័យអប់រំ។ អានបន្ថែម ការគ្របដណ្តប់ឧស្សាហកម្ម AI និង អានព័ត៌មាន AI បន្ថែមទៀត →