概念化基因使用

建立你对人工智能趋势的倾向

反思你自己对人工智能的偏见和先入之见，并考虑这些感觉的来源。保持开放的心态，认为人工智能是一种工具，而不是教师或学生参与的替代品。

以平衡的方式研究不同的工具（生成和检测工具）

探索人工智能驱动的内容生成器、抄袭检测器、预测分析等工具，并了解每种工具的局限性和优势。

探索人工智能使用的更广泛背景

• 在你的领域：人工智能如何重塑研究方法、发现或教学方法？
• 学术界内部：是否有领先的大学或教师开创了人工智能驱动的方法？
• 在私营部门：企业如何使用人工智能来完成与你的学科相关的任务？
• 在日常使用中：熟悉一般的人工智能应用程序，如智能助手，以了解其普遍性。

进一步探索它在你的学科和课程中的应用

如上所述，人工智能对不同学科的影响是不同的。评估一项特定技术的价值或挑战的一部分包括了解教师和学生如何在课堂或实验室环境中使用它。生成式人工智能与通过互联网或其他支持服务和项目向学生提供的人工智能有何不同？它如何支持你的教学？

反思你目前对教与学和/或学术诚信的关注

从教学的角度来看，这项新技术让你担心或兴奋的是什么？列出ChatGPT之类的东西的积极和消极影响将会很有帮助。例如，如果你最关心的是学术诚信，你可能想检查你的评分活动和易感性评估。如果你对生成人工智能应用程序如何用于评估学生写作的各个方面感到兴奋，那么你如何将其应用到作业中呢？

确定学生可能利用人工智能的当前作业和评估

根据您目前计划的活动、作业和评估，可能影响学生学习方式的新技术值得考虑。认真考虑在你的教学方法中减少和整合AI之间的平衡方法。根据你调查人工智能工具的第一手经验，在你的课程中制定一个使用人工智能的政策。想想那些可能会有效地整合人工智能的任务，或者因为人工智能而变得不那么有影响力的任务。

• 你在讨论板上提出的问题是否容易被生成式AU回答？它们值得保留吗？
• 生成式人工智能或其他程序能非常准确地回答选择题吗？如果是这样，你是在要求学生死记硬背一套基本的、模式化的知识吗？如果是这样的话，你应该如何最好地测试它？
• 你教编程吗？生成式人工智能如何影响特定的任务？

最后，考虑人工智能如何帮助你开发一些课程材料/活动。

在你选择做出的调整中要有策略和透明

你在安排作业、考试或其他评分活动时越透明，学生参与这些活动的就越多。CTLA推荐学习和教学透明度（TILT）框架，以支持学生有意义地参与教学活动和最有效地利用技术。

考虑学生的需求

学生是否具备使用人工智能工具的素养（信息素养、技术素养、道德素养）？人工智能会如何改变你的学生的就业前景？他们有适应环境的能力吗？

考虑如何在学术上为学生提供与人工智能使用相关的各种素养。

让学生参与围绕新技术的对话和课程设计

询问学生在学习中使用人工智能的情况。它如何帮助他们学习？它是如何阻碍他们的学习的？他们和他们的同事是如何使用ChatGPT的？他们是否担心道德使用或学术诚信？对于如何调整或改进教学策略以支持他们的学习，学生可能是最好的反馈资源。

保持更新和协作

人工智能领域正在迅速发展，所以请关注有关它的新故事。参与人工智能社区，参加会议或加入跨学科团队。与同事合作，分享发现，方法和资源，并谈论您的经验和开发有关人工智能的教学法。

开发有关人工智能的道德最佳实践

要意识到人工智能的伦理影响，特别是在数据收集、偏见和可访问性方面，并帮助学生培养他们在大学和工作中使用人工智能的伦理观点。在你的课程中讨论这些影响，以培养批判性思维。

评估新政策和教学实践的有效性

如果你对教学策略或任务做了重大改变，考虑一下你将如何评估其有效性。为了收集学生对他们的经历或课程政策变化的反馈，在作业结束时做一个简短的调查或问题可能会提供有价值的信息。也许学生们在论文作业或一组测试问题上的表现会有所不同。CTLA一直在这里帮助您制定策略，如何最好地评估教学变化对学生学习的影响。

认识到ChatGPT和AI检测充其量是具有挑战性的

目前支持检测人工智能生成文本的应用程序不太可靠。最好的检测方法是避免检测生成AI的使用。

考虑短期、中期和长期的教学发展

• 短期：研究人工智能工具。实验。头脑风暴。参加有关人工智能基础知识的研讨会、课程或网络研讨会。制定课程政策。
• 期中：在一到两门课程中整合AI工具并收集反馈。开发活动。
• 长期：考虑教学方法的全面转变。你会如何根据你对人工智能的了解来修改课程？