Átalakította a vizsgáztatást a professzor, mert az AI megoldja a feladatokat
Christian Kästner professzor átalakította a „Machine Learning in Production” kurzus értékelési gyakorlatát, mivel az AI-ügynökök már minden otthoni feladatot képesek megoldani. A tanár szerint ez aláássa az alacsony tétű, visszajelzésalapú értékelési módszereket.
A kurzus célja a mérnöki kompromisszumok, kockázatkezelés és csapatmunka elsajátítása, nem pedig a kódírás vagy specifikus eszközök használata. Kästner szerint ezek a készségek továbbra is értékesek, még akkor is, ha némelyik szimulálható vagy leosztható egy modellre. A hallgatók minden feladatban szabadon használhatják az AI-t, kivéve az írásbeli és szóbeli vizsgákat, mivel a tanár szerint az AI használatának ellenőrzése nem kivitelezhető, és a hallgatóknak felelős használatot kell tanulniuk. (Hacker News)
Írásbeli feladatok helyett élő interakciók
Kästner feladta az összes olyan feladatrészt, amely írásbeli válaszadást igényelt. Jelentéseket továbbra is kér, de ezek inkább a megoldás navigálására szolgálnak, és elfogadja az AI által generált dokumentumokat. Az olyan reflexiós feladatok, mint a „Mi volt a legnehezebb rész?” vagy „Hogyan javítanád a csapatmunkát?”, értelmüket vesztették, és teljes mértékben delegálhatók. A tanár szerint ezeket LLM-ek tökéletesen el tudják végezni, kivéve, ha a kiértékelési szempontokat nem teszik közzé.
Az írásbeli reflexiók helyett most minden hallgatónak 15 perces megbeszélést kell tartania egy oktatósegéddel (TA) minden feladat után. Ezek a találkozók az értékelés 20%-át teszik ki, és passz/fail alapon minősítik. A hallgatók megismételhetik az ellenőrzést, ha megbuktak, és a TA-k szigorúak, gyakran megbuktatnak néhány diákot az első próbálkozásra. Ez a megközelítés a TA-k szigorúságát időbeli költséggé teszi a hallgatók számára, de nem pontok elvesztésével jár.
Az olvasmányok pontszám nélkül
Az olvasmányokhoz kapcsolódó online kvízeket is feladta a professzor, mivel úgy érezte, hogy az in-class, papír alapú tesztek stresszt és szükségtelen memorizálást okoznának. Bár továbbra is kijelöl olvasmányokat, ezek pontszám nélkül szerepelnek, és a tanár inkább az órai megbeszélésekbe próbálja beépíteni a tanulságokat. A hallgatók többsége továbbra sem olvassa el az anyagokat, és inkább LLM-eket használ, amikor az adott témához érnek az órán.
A kurzus jelenleg 20:1 hallgató-TA aránnyal működik, ami heti 10 óra munkát jelent a TA-k számára. Az ellenőrző megbeszélések TA-nként körülbelül 300 percet vesznek igénybe kéthetente, ami kezelhetőnek bizonyul. A professzor hangsúlyozza, hogy bár vannak hátrányai ennek a rendszernek, az előnyök, mint a méltányosság és a szakmai kommunikáció fejlesztése, ellensúlyozzák azokat. A hallgatók 2026 márciusában kapnak végső értékelést a kurzusról.