डिजाइन द्वारा शैक्षणिक अखंडता
MISSimulation एआई को ब्लॉक करने या उसका पता लगाने की कोशिश नहीं करता है। यह एक ऐसा वातावरण बनाता है जहाँ एआई सहायता सीखने को दरकिनार नहीं करती है।
MISSimulation एआई को ब्लॉक करने या उसका पता लगाने की कोशिश नहीं करता है। यह एक ऐसा वातावरण बनाता है जहाँ एआई सहायता सीखने को दरकिनार नहीं करती है।
आपने शायद इसका अनुभव किया होगा: एआई डिटेक्शन टूल जो निर्दोष छात्रों को चिह्नित करते हैं, परिष्कृत एआई उपयोग को मिस करते हैं, और आपकी कक्षा में प्रतिकूल गतिशीलता पैदा करते हैं।
तथ्य के बाद धोखेबाजों को पकड़ने की कोशिश करने के बजाय, ऐसे असाइनमेंट डिजाइन करें जिन्हें एआई पहले स्थान पर पूरा नहीं कर सके।
जब एआई काम नहीं कर सकता, तो पहचान अप्रासंगिक हो जाती है।
ईमानदार रहें: एआई छात्रों की कुछ तरीकों से मदद कर सकता है, और यह वास्तव में ठीक है:
पेशेवर इस तरह एआई का उपयोग करते हैं
समझ में तेजी लाने और संचार में सुधार करने के लिए। सिमुलेशन अभी भी छात्रों को अद्वितीय डेटा के साथ जुड़ने, वास्तविक निर्णय लेने और वास्तविक परिणामों का अनुभव करने की आवश्यकता है। एआई सहायता सीखने का संक्षिप्त रास्ता नहीं है। यह इसका समर्थन करती है।
MISSimulation को केवल प्रभावी के रूप में विपणन नहीं किया गया है - इसे सहकर्मी-समीक्षित शोध में मान्य किया गया है।
द जर्नल ऑफ स्टैटिस्टिक्स एंड डेटा साइंस एजुकेशन (2022) ने निष्कर्ष प्रकाशित किए जो दर्शाते हैं:
शामिल हों 35+ प्रमुख विश्वविद्यालयों के प्रशिक्षक जिन्होंने MISSimulation के साथ अपने MIS पाठ्यक्रमों को बदल दिया है।