這標誌著我們通過AI網(wǎng)絡研討會系列負責任的教學的第二部分。對於標題為“機器人”的會議？將媒體和AI素養(yǎng)嵌入高等教育教學策略中，我們很榮幸能在韋伯州立大學的居住地接待數(shù)字流利教師Stephanie Speicher。她的見解既具有啟發(fā)性又可行動，尤其是她將AI和媒體素養(yǎng)融入高等教育的五種具體策略。在下面，我們將她提煉出最有影響力的外賣。

關於演講者：斯蒂芬妮·斯佩切爾（Stephanie Speicher）

該會議由韋伯州立大學敬業(yè)的教育者和創(chuàng)新者斯蒂芬妮·斯佩切爾（Stephanie Speicher ）主持。作為居住的數(shù)字流利學院，她專注於製定動態(tài)，以人為中心的學習體驗，這些學習體驗深思熟慮地融入了技術。她設計有意義的課程的背景使她成為討論人工智能時代媒體素養(yǎng)的理想聲音。

2025年是真實的？

Speicher開頭一個有力的問題：什麼是真實的？屏幕上有兩張AI生成的圖像，其中一張描繪了特朗普的被捕，另一個描繪了一個平靜的老婦。要求與會者確定製造的跡象。反應包括“奇怪的手姿勢”，“扭曲的腿部解剖結構”和“只是不自然的四肢”。她強調，這種合成媒體現(xiàn)在很普遍。

為了說明AI生成的內容有多深入的日常生活，Speicher分享了一個個人故事：她曾經(jīng)收到了一個受信任的同事的夏季閱讀清單，只能發(fā)現(xiàn)列出的書中有75％的書不存在。她說：“該清單主要是AI幻覺?！?“這來自我信任的人?！彼赋?，這種經(jīng)歷反映了整個行業(yè)的更廣泛的趨勢：AI生成的錯誤信息不再罕見 - 這是常規(guī)的。

Speicher回想起她90年代的青年時期，描述了雜貨店結帳的小報頭條新聞，這是一種聳人聽聞的形式。如今，工具已經(jīng)發(fā)展，但是操縱更加複雜和深遠。她說：“現(xiàn)在的差異是規(guī)模和速度?！?/p>

對於Speicher而言，核心問題不僅僅是發(fā)現(xiàn)的好奇心。 “我們必須創(chuàng)建教室，讓學生感到安全地質疑，深入挖掘和尋求真相?！彼龍猿终J為，AI識字不是一種奢侈，這是導航現(xiàn)代現(xiàn)實的必要準備。

研究揭示了什麼

Speicher從最近的全球研究中提出了主要發(fā)現(xiàn)，涉及美國近4,000名參與者，包括K -12學習者，大學生，父母和教育工作者。結果證實了一種預期的趨勢：“使用Chatgpt和其他AI工具只會在未來五年內增長。”

然而，更令人擔憂的是“ AI真空”的概念，這是一種普遍缺乏指導AI使用的機構政策。她說：“學生正在使用這些工具，但通常沒有適當?shù)闹笇Щ蚺幸庾R?！边@一差距強調了高等教育的迫切需求，以介入並帶領AI素養(yǎng)融入教學實踐中。

然後，她提到了世界經(jīng)濟論壇的未來工作報告，向觀眾提出了一個問題：“您認為到2025年將是最重要的技能？”她透露了前10名：

值得注意的是，AI和大數(shù)據(jù)素養(yǎng)是增長最快的技能領域之一。但是Speicher強調說，僅技術流利度是不夠的。 “真正的準備就需要識字 - 媒體識字，全球素養(yǎng)和AI素養(yǎng) - 都共同努力?！边@些能力現(xiàn)在是學生如何與世界解釋和互動的核心。

在她的機構和專業(yè)討論中，一個主題始終出現(xiàn)：批判性思維的衰落（或至少是挑戰(zhàn)）。她說：“如果我們希望我們的學生瀏覽當今復雜的媒體景觀，我們必須積極培養(yǎng)他們的批判性思考能力?！?/p>

Speicher自1994年以來反思了她的教學生涯，儘管某些教學方法仍然有效，但當今的信息環(huán)境始終是前所未有的。學生每天生成的數(shù)據(jù)的2.5億（！）字節(jié)，學生面臨不斷接觸合成內容和算法過濾。

這就是為什麼她倡導像gptzero這樣的工具，而不是作為看門人，而是對詢問的支持。她的現(xiàn)代批判性思維框架是：

傳統(tǒng)媒體素養(yǎng)AI理解算法意識=現(xiàn)代批判性思維

您今天可以使用五種可操作的策略

Speicher提供了五種適應性的策略，以將媒體和AI素養(yǎng)編織到學術指導中。

1. 映射信息生態(tài)系統(tǒng)

幫助學生意識到媒體飲食。將它們分配到通過gptzero從各種來源運行短文樣本。目標：評估他們的日常內容可能是AI生成的。及時反思：“ AI如何塑造我閱讀和相信的內容？”

2. 反向工程師內容創(chuàng)建

讓學生生產(chǎn)兩個版本的同一任務 - 一個完全由他們撰寫，一個在AI協(xié)助下。然後，兩者都穿過gptzero。討論重點：“該工具可以拾取什麼？AI如何影響音調，結構或原創(chuàng)性？”

3. 建立驗證庫

將上課時間用於驗證練習。學生按照結構化協(xié)議使用GPTZERO：運行文本，解釋分數(shù)，與其他工具或來源進行交叉檢查，並得出基於證據(jù)的結論。關鍵課程：AI檢測工具提供線索，而不是最終判斷。

4. 研究算法偏差

挑戰(zhàn)學生探索AI輸出中的偏見。使用AI工俱生成敏感主題（例如種族，性別，政治）的內容，然後通過GPTZERO分析可檢測性。調查：“有偏見的敘述更容易或更難檢測？檢測準確性在身份或觀點之間會有所不同嗎？”

5. 發(fā)展視覺素養(yǎng)和AI圖像檢測技能

訓練學生髮現(xiàn)AI生成的視覺效果。當前使用照明，手部結構和背景異常等標準的真實和合成圖像和指南分析。合併反向圖像搜索和元數(shù)據(jù)檢查。目標：建立對深層和視覺操縱技術的認識。

Speicher敦促教育工作者： “有意，戰(zhàn)略性和反思。”用她的話：

“仔細考慮如何將這些掃盲技能編織到您現(xiàn)有的課程中。是的，工具是新的，學科正在發(fā)展，但是有無數(shù)方法可以將這些想法整合到您已經(jīng)在教學中的內容中?！?/p>

她以反思性的提示結束了：“您可以做出一個小小的變化，以幫助學生變得更加敏銳的消費者和受AI影響的內容的負責任的創(chuàng)造者？”

她的最終信息強調了兩個優(yōu)先事項：教學學生提出更尖銳的問題，更周到的問題，並幫助他們認識到所有媒體都是構建的。包括的內容以及所省略的內容塑造了信息。

最重要的是，她提醒我們：“教育工作者必須積極反思我們希望AI在生活和學習空間中扮演的角色。學校，大學和大學是轉型開始的地方。”

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