Transcription
Durée de la vidéo : 1:05
Je m’appelle Yang Jiang.
Je suis chercheur scientifique à l’ETS.
Avec le développement rapide de grands modèles de langage tels que ChatGPT,
Chercheurs et enseignants ont exprimé des inquiétudes concernant l’utilisation de ces outils par les élèves
tricher et ses menaces à la sécurité des tests et à l’intégrité académique.
Dans notre étude,
nous avons développé des modèles d’apprentissage automatique pour détecter automatiquement les produits générés par ChatGPT
essais au GRE, une évaluation éducative à grande échelle.
Nos détecteurs ont pu identifier
Des essais générés par IA avec une précision proche de 100 %.
Nous explorons plus en détail l’équité de ces éléments
détecteurs lorsqu’ils sont appliqués à des essais écrits par des anglophones natifs comme
opposé à l’écriture écrite par des anglophones non natifs.
Nos résultats fournissent des lignes directrices
pour le développement de modèles d’IA performants et équitables en éducation