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大學線上測驗防止學生作弊?老師們應該要注意的弦外之音
作者: 謝昆霖
2020-04-13

 


大學線上測驗防止學生作弊?老師們應該要注意的弦外之音

 
謝昆霖致力於促進高等教育的教學創新。 圖/UniHub

 

最近疫情關係,各級學校開始把教學線上化。看到蠻多高教圈的夥伴在討論「線上測驗如何避免學生作弊」這個問題。個人曾任大學教師、曾經在網路上進行非同步線上測驗,僅分享一些想法給高教圈的夥伴們。

 

先講結論:線上測驗要以整合性的作答為主,並且發展新的評量尺規。

 

#圖靈測試(Turing test)也是線上測驗,只是它測的是機器

 

在往下聊之前,我想談談另一種線上測驗:「圖靈測試」。

 

人工智慧之父圖靈於1950年提出「判斷機器是否能夠思考」的著名實驗,這篇論文預言了「具有真正智慧的機器」的可能性。由於注意到「具有智慧的機器」這個概念難以明確定義,他提出了著名的圖靈測試:「如果一台機器能夠透過網路與人類展開對話,而人類無法分辨別出其機器身分,那麼稱這台機器具有智慧。」

 


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艾倫·圖靈 (Alan Mathison Turing),被譽為計算機科學與人工智慧之父。 圖/維基百科

 

這個「判斷機器是否具有智慧」的〝線上測驗〞成為後來開發 AI 的聖杯。我想指出的是,1950年圖靈的哲學世界裡想探討的是「當機器可以像人類一樣具有創造力、聯想力、決策能力……的時候」該怎樣為它設下一個明確的操作型定義;相反來說,「機器是否具有無窮計算能力、回答無窮精準知識的能力」已經不是他關心的問題。

 

這個時代,人類開發的 AI 已經可以逐漸接近那個「具有智慧的機器」了。人類是否需要跟機器競爭「計算能力」和「記頌知識」的能力,甚至對人類進行比「圖靈測驗」低階的考試?

 

人類的訓練是否要更著重於機器目前還不擅長的「程序性知識」(procedural knowledge),例如:「整合」、「決策」、「協調」、「溝通」、「創造」、「聯想」、「感受」…?這個時代,拿機器最擅長的「陳述性知識」(declarative knowledge) 測試學生並擔憂學生會參考網路上的資料,這個想法是不是已經過時了?

 

我再從其他角度探討「線上測驗防止作弊」的技術性、文化性問題。

 

#使用網路本身就是參考資料的行為

 

任何一筆資料出現在網路上極可能永遠不會消失,是由於網路的本質就是一種分散式的儲存裝置。現代的人使用網路的模式是「上傳資料」、「查找資料」、「應用資料」,這是一種「適應網路本質的生活型態」。換言之,「開Browser找/看資料」就跟「進咖啡店喝咖啡 」一樣平常和自然。

 

而發展 AI 依賴大量的網路資料對接、搜索與訓練,現在的 AI 之所以強大,正是因為它隨時連網、隨時更新最新資訊、隨時訓練成最新模式。在線上測驗人類的智慧,但是要求他們不參考網路上的資料、禁止他們從網路得到訓練,不但違反當前使用習慣、也讓限制了學生大腦與 AI 競爭的機會。

 

#連上網路本身就是OpenBook

 

過去的考場規範都是規定考生不可以帶參考書、不可以帶手機、不可以帶電腦。考試的目的是為了了解〝已經裝在考生腦袋裡〞的陳述性知識,並且透過完整的「表達能力」證明自己的認知程度。在過去,考場規範禁止在考試的當下翻書、上網以增加陳述性知識,因此「我考你記得多少」是學習成效評估的指標之一。(雖然我覺得這個思維有爭議,後面會討論)。

 

但現代,任何人連上網路後,陳述性知識都可以被擴充。就像唐鳳曾在受訪時說,在這個時代「高IQ天才」已經不具備任何意義,因為任何人只要能連上網路都可以成為天才。而現代的工作環境,陳述性知識已經不是重點,上網找就好;真正的工作重點是,當你找到資料之後,你是否真的具備理解資料的所有知識、是否具備整合資料的所有知識,如何形成一個有意義的解決方案?

 

#從技術觀點,任何網路技術限制都會被破解

 

個人從大學時期就擔任系上的 IT 人員,後來也順勢當了公司的 IT 長工,雖不是資工專家,但也於資工圈略知一二。

 

從文化面來說,「破解技術限制」是網路文化的一環,每年各大軟體公司舉辦黑客松活動、提供數百萬獎金吸引人才公開攻擊和破解  (用幾分鐘破解Tesla Model 3漏洞 2名黑客袋近3百萬元獎金) 。這個文化促進了資訊安全的發展、也加速了網路相關科技的演進,而「匿名性」這個網路特質是關鍵。

 

「在網際網路上,沒人知道你是一隻狗」(On the Internet, nobody knows you're a dog.),1993年7月5日彼得·施泰納(Peter Steiner)在報紙上刊登這則漫畫引起大量討論,匿名就是網路最廣為人知的特性。


On the Internet, nobody knows you're a dog. 圖/維基百科

 

在這個時代,班上一位同學寫出一個AI讓每個同學拿來考試也不令人意外。網路上以「專家系統」為基礎的AI開發平台非常多,也有很多人在學習、學習門檻不高。以作答的流程進行技術破解的話,「在遠端打開網頁或指定軟體,用滑鼠移動指標、用鍵盤在指定格子內輸入資料」,上述流程已經可很簡單用python寫完指令,網路亦有相關的程式教學。後端再接上一個答題AI,用考古題訓練這個AI,就可以有一個可以幫忙回答考卷的專家系統。

 

大企業花大錢建立的防盜機制都會有人破解,更何況是一堂課的考試。不如積極思維、超前部署,一開始就思考〝沒有嚴格的防盜機制下〞,該如何測出學生的學習狀態?由於網路的匿名性,教育者在網路上教學必需盡力回歸教學本質,直視學生的學習動機:面對它、解決它、放下它。讓學生心甘情願自主接受測驗,必需重新設計整個教學流程,這才是治本之道。

 

 

。。。

 

反思完「防止線上測驗作弊」的各種問題,我接下來想用積極意義去探討線上教學與測驗真正的價值:

 

#我們的教學目標是什麼?

 

在大學開課,有時候是因為系上要求、升等要求、又或是自己本身就有興趣,不論是什麼原因,它都逼使我們站上講台當上老師。但我們是否認真想過開這堂課的目的是什麼?你開這堂課對學生/對社會的意義在哪裡?為什麼教?希望學生在「聽課前 / 聽課後」有什麼具體的差別?為什麼希望學生跟 AI 競爭陳述型知識?

 

回到教學的本質,似乎就可以重新理解「網路時代的高等教育,必需回到教學的本質重新思考教學目的、這一堂課存在的價值」甚至是思考「如何幫助學生擅用新時代機器,讓他們成為更好的人?」

 

#我們的教學理念是什麼?

 

在大學,「教學」與「研究」是每個老師的核心工作(行政、輔導…不在此討論),互為因果。透過研究,隨時更新最新的教學內容;透過教學,讓更多學生協助研究進行。教學必需是認真對待和思考的工作,老師面對學生時有一個堅定不移的核心理念,教學方式就可以隨時改變。

 

我的教學理念是「把社會當前遇到的重大議題當作學習/研究主軸,透過教學流程,協助學生探索議題、理解與整合相關知識,在這些議題上協作、共創,試圖為自己和社會的未來找到新的方向」。你的教學理念是什麼?也歡迎告訴我。

 

#這門學問真正的價值在哪裡?

 

從來沒人教我們怎麼教書,博士畢業後,就這樣站上了大學的講台,所以「之前我的教授怎麼教書、現在我就這麼教書。」但我們有沒有想過,之前我們的教授教書的環境,不像現在有豐富的網路、學生也沒有AI可以輔助、當時也沒有這麼厲害的手機、這麼多神奇的軟體(而且都不用下載)。

 

時空條件完全不同了,我們教的學問「對學生、對社會、對未來的人類」真正的價值在哪裡,或許是我們應該先釐清的事情。把每一個學問的價值確實連結好,我們的教學就能把握核心,設定對他們有價值的教學目標。

 

把線下課程改到線上,說穿了就是針對網路的特性、學生學習場域的特性,誠懇地重擬教學策略、調整教學大綱、重新設計教案,盡力優化每一個線上學習體驗,讓學生學到有價值的學問。

 

#AI 人工智慧之於我們要教的學科是什麼關係?

 

回到一開頭講的「圖靈測試」。當資訊工程試努力讓機器表現的像人,大學的教學現場為什麼反而希望學生表現得像個機器?當 AI 為了回答人類的問題努力連結網路上的巨大資料庫,大學的學科測驗為什麼要規定學生不可以運用網路上的巨大資料庫?

 

AI 人工智慧已經存在了,那些好用的小軟體背後都是 AI。我們教的學科,除了「陳述性知識」,通常也有「整合」、「決策」、「協調」、「溝通」、「創造」、「聯想」、「感受」... 這些關鍵的程序性知識。學生學會這些關鍵的程序性知識,才能好好地運用 AI;沒有正確理解陳述性知識,也無法正確運用AI。

 

#用程序性知識測驗學生對陳述性知識的理解,是重要的教學實踐研究

 

課堂上即時的小測驗,用 Kahoot!、Zuvio 都沒有問題。但是我們如何測驗程序性知識?

 

在大學,不論理工農文法商史哲藝,每一門學問一定多少都會涉及到「調查」、「分析」、「觀察」、「整合」、「研究」、「決策」、「協調」、「溝通」、「創造」、「聯想」、「感受」、「提出解決方案」……,而這些「程序性知識」必然連結「定義」、「條件」、「公式」、「文獻」……等「陳述性知識」。

 

一個情境式、開放式的待解決問題,可以測量「調查、分析、觀察、研究、判斷」;作答的完整性、解決方案描述、引用的文獻與知識,可以測量「整合、溝通、決策、解決方案」;用發表的型態作為測驗,把找外部群體來作為reviewer可以測量「溝通、整合、協調」,這些都是學習評量的方法之一,而且也可以線上測驗。可以要求學生作答的格式,藉此方便老師用尺規評量,甚至同步把尺規下放給學生讓他們互評。也是個好主意。

 

考學生「程序性知識」吧,從他們的回答就能知道他們真的學懂多少。透過學生的作答,評量他們引用的知識和整合程度,才是他們真正的程度。建議老師們重新設計線上評量尺規,同時也誠實地面對自己的教學策略和教案設計!我們必需承認,當我們的學生無法在開放性的環境下運用知識解決問題,就代表他們還學不會,也趁這個機會回到初衷,認真調整我們的教學內容。

 

#感謝流行病提供改革的契機

 

武漢肺炎給全球的高等教育一個重要的反思契機,所有的高教老師必需回來面對殘酷的事實:當學生的肉體不必被約束在教室裡,不必為了學分必需乖乖被我們點名,剩下的,就是「如何說服學生我們教你的知識對他們的未來真的有價值」的直球對決。

 

高等教育要做好線上學習,不能從線下學習的模式直接轉換。我個人的想法是 #需要砍掉重練。回到教育的本質,重新思考 學校、教師、知識、學生、研究、社會需求 六個角色的關係,先把過去的關係解構、再連結,「線上測驗如何防止學生作弊」這個問題答案再明顯不過了。

 

至於,全球高教發展線上教學之後,學校的角色也會被重新審視,這是另一個話題了。

 

作者 謝昆霖 ,UniHub / 孵大學 創辦人,致力於協助高等教育教學創新,整合高等知識,協助人們共學共創,解決重大的社會議題。

 


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