Hoffai’r Uned Datblygu Dysgu ac Addysgu tynnu sylw at bedwar o welliannau i Hyfforddwyr yn Blackboard Learn Ultra ym mis Hydref.

1. Dosbarthiad awtomatig credyd rhannol ar gyfer atebion cywir i Gwestiynau Amlddewis

Mae cwestiynau amlddewis sydd â mwy nag un ateb cywir yn offer asesu gwerthfawr. Caiff y rhain eu hadnabod hefyd fel cwestiynau aml-ateb, mae’r cwestiynau hyn yn asesu dealltwriaeth gynhwysfawr. Maent hefyd yn hyrwyddo dysgu dyfnach a sgiliau meddwl lefel uwch.

Mae rhai hyfforddwyr eisiau dyfarnu credyd rhannol am y mathau hyn o gwestiynau. Mae’r arfer hwn yn gwobrwyo myfyrwyr sydd â dealltwriaeth rannol. Mae hefyd yn meithrin profiad dysgu cadarnhaol.

Yn y gorffennol, roedd yn rhaid i hyfforddwyr nodi gwerth am ganran credyd rhannol ar gyfer pob opsiwn. Nawr, bydd Blackboard yn dosbarthu credyd rhannol yn awtomatig ar draws y dewisiadau ateb cywir. Mae’r dosbarthiad hwn yn darparu effeithlonrwydd ac yn arbed amser hyfforddwyr. Os dymunir, gall hyfforddwyr olygu’r gwerthoedd os yw rhai opsiynau ateb cywir yn haeddu mwy neu lai o gredyd. Rhaid i’r gwerthoedd ar gyfer atebion cywir ddod i gyfanswm o 100%.

Llun isod: Mae credyd cwestiwn yn dosbarthu’n awtomatig ar draws y dewisiadau ateb cywir; gellir golygu gwerthoedd

2. Anfon nodyn atgoffa o’r rhestr llyfr graddau a gwedd grid

Efallai y bydd hyfforddwyr eisiau anfon nodyn atgoffa at fyfyrwyr neu grwpiau nad ydynt eto wedi cyflwyno cais ar gyfer asesiad. I wneud hyn yn hawdd, mae Blackboard wedi ychwanegu opsiwn “Anfon Nodyn Atgoffa” at eitemau yn y Llyfr Graddau.

Mae dwy wedd i’r Llyfr Graddau y gellir toglo rhyngddynt drwy ddefnyddio’r botwm. Gwedd rhestr a gwedd grid.

Llun isod: Defnyddiwch y botwm gwedd rhestr a gwedd grid i doglo rhwng gweddau.

O wedd rhestr y Llyfr Graddau, mae’r opsiwn i anfon nodyn atgoffa yn y ddewislen orlif (tri dot).;

Llun isod: Anfon opsiwn atgoffa o’r wedd rhestr

Gall hyfforddwyr gael mynediad i’r opsiwn “Anfon Nodyn Atgoffa” yn y wedd grid trwy ddewis pennawd colofn y Llyfr Graddau.

Llun isod: Opsiwn Anfon Nodyn Atgoffa o’r wedd grid

3. Dosbarthiad graddio dirprwyedig yn ôl aelodaeth grŵp

Weithiau mae hyfforddwyr yn dosbarthu’r llwyth gwaith graddio ar gyfer asesiad i sawl graddiwr. Mae hyn yn arfer poblogaidd mewn dosbarthiadau mwy. Gall hyfforddwyr glustnodi graddwyr i grwpiau o fyfyrwyr gyda’r opsiwn graddio dirprwyedig newydd. Bydd pob graddiwr ond yn gweld y cyflwyniadau a wneir gan fyfyrwyr yn y grŵp/grwpiau a neilltuwyd iddynt.

Gellir defnyddio Graddio Dirprwyedig gyda’r holl fathau o grwpiau sydd ar gael. Mae’r datganiad cyntaf hwn o Raddio Dirprwyedig yn cefnogi cyflwyniadau aseiniadau gan fyfyrwyr unigol. Nid yw profion, asesiadau grŵp a chyflwyniadau dienw yn cael eu cefnogi ar hyn o bryd. Bydd y rhain yn cael eu rhyddhau yn ddiweddarach.

Ar ôl dewis yr opsiwn Graddio Dirprwyedig, dewiswch y Set Grŵp priodol. Gall hyfforddwyr glustnodi un neu fwy o raddwyr i bob grŵp yn y set grwpiau. Os clustnodir nifer o raddwyr i’r un grŵp, byddant yn rhannu’r cyfrifoldeb graddio ar gyfer aelodau’r grŵp.

Bydd graddwyr sydd wedi’u clustnodi i grŵp o fyfyrwyr ond yn gweld cyflwyniadau ar gyfer y myfyrwyr hynny ar dudalen gyflwyno’r aseiniad. Gallant bostio graddau ar gyfer aelodau eu grŵp penodedig yn unig. Bydd unrhyw hyfforddwyr heb eu clustnodi sydd wedi cofrestru ar y cwrs yn holl gyflwyniadau’r myfyrwyr ar dudalen gyflwyno’r aseiniad. Maent hefyd yn postio graddau ar gyfer pob myfyriwr.

Nodwch: Rhaid i o leiaf un Set Grŵp ynghyd â Grwpiau fod yn bresennol yn y cwrs cyn defnyddio’r opsiwn Graddio Dirprwyedig.

Llun isod: Gwedd hyfforddwr o banel Gosodiadau asesiad gyda’r opsiwn Graddio Dirprwyedig wedi’i alluogi

4. Trefnu ar gyfer eitemau graddadwy wedi’u hychwanegu â llaw.

Mae rheolyddion didoli yn helpu hyfforddwyr i drefnu a dod o hyd i wybodaeth yn y llyfr graddau. Gall hyfforddwyr nawr ddefnyddio rheolyddion didoli ar y dudalen raddau ar gyfer eitemau a grëwyd â llaw. Mae’r rheolyddion didoli yn galluogi didoli mewn trefn esgynnol a disgynnol. Gall hyfforddwyr ddidoli’r wybodaeth ganlynol:

• Enw’r Myfyriwr
• Gradd
• Adborth
• Statws post

Mae’r drefn ddidoli sydd wedi’i gosod yn drefn dros dro a bydd yn ailosod pan fyddwch chi’n gadael y dudalen.

Nodwch: Gellir cymhwyso rheolyddion didoli i un golofn ar y tro. Pan fyddwch chi’n didoli colofn arall, bydd eitemau’n yn trefnu yn ôl y golofn a ddewiswyd.

Llun isod: Gwedd hyfforddwr o reolyddion didoli ar y dudalen raddau ar gyfer eitem raddadwy a ychwanegwyd â llaw

Anfonwyd y neges ebost isod at yr holl staff gan yr Athro Tim Woods, Dirprwy Is-Ganghellor Dysgu, Addysgu a Phrofiad y Myfyrwyr, ar 25 Medi.

“Annwyl Gyd-weithiwr

Fel y trafodwyd yn y Bwrdd Academaidd ar 13 Medi 2023, mae’r brifysgol wedi penderfynu diffodd yr adnodd Canfod Deallusrwydd Artiffisial (DA) yn Turnitin o 30 Medi 2023. Roedd y penderfyniad yn seiliedig ar brofiad o’r adnodd ledled y sector addysg uwch, ac yn enwedig felly ar ystadegau sy’n ymddangos fel pe baent yn dangos nifer uchel o ganlyniadau cadarnhaol ffug a’r pryder y mae hyn yn ei achosi i fyfyrwyr.

Mae DA Cynhyrchiol eisoes wedi dod yn hollbresennol. Mae’n cael ei gynnwys fwyfwy yn rhan o’r offer a ddarparwn ar gyfer staff a myfyrwyr megis Office 365 a Blackboard, yn ogystal ag offer fel Google sy’n cael eu defnyddio’n eang gan y cyhoedd yn gyffredinol. Nid yw’n ymarferol gwahardd defnyddio’r offer hyn, felly mae angen i ni ganfod ffyrdd o helpu myfyrwyr i ddefnyddio DA Cynhyrchiol mewn modd moesegol ac effeithiol er mwyn dysgu go iawn, yn hytrach na thwyllo.

Mae hyrwyddo’r gallu i ddefnyddio DA ymhlith staff a myfyrwyr wedi datblygu i fod yn agenda holl bwysig ledled y sector addysg uwch. Un o’r egwyddorion allweddol yw’r angen i staff fod yn agored gyda’u myfyrwyr ynghylch y rhesymau am yr asesiadau, sut maent yn helpu myfyrwyr i ddysgu, a’r hyn y mae’r staff yn ei ddisgwyl gan eu myfyrwyr. Dylai myfyrwyr, yn eu tro, ddefnyddio sgiliau meddwl beirniadol os ydynt yn defnyddio offer DA, a bod yn agored yn y gwaith cwrs y maent yn ei gyflwyno ynghylch sut ac ymhle y maent wedi defnyddio offer o’r fath. Mae hyn yn cynnwys defnyddio offer fel Grammarly neu Quillbot sydd, o bosibl, wedi’u hargymell ar gyfer myfyrwyr a chanddynt wahaniaethau dysgu penodol, er enghraifft.

Dylech annog eich myfyrwyr i ddarllen y canllaw LibGuide newydd a grëwyd gan y Tîm Cysylltiadau Academaidd yn y Gwasanaethau Gwybodaeth: Defnyddio Deallusrwydd Artiffisial yn y Llyfrgell: Canllaw i Fyfyrwyr: Beth yw Deallusrwydd Artiffisial? Cafodd y dudalen Deallusrwydd Artiffisial a’ch Astudiaethau yn y LibGuide ei chreu gan y Gweithgor DA Cynhyrchiol ac mae’n cynnwys clipiau fideo sy’n tynnu sylw at ganllawiau ymarferol ar ddefnyddio DA yn foesegol ac effeithiol. Bydd sesiwn ar Ddefnyddio DA er Lles yn cael ei chynnig ar 6 Tachwedd yn rhan o’r Ŵyl Sgiliau Digidol.

Gellir dod o hyd i ganllawiau ar gyfer staff ar dudalen deunyddiau gweithdy Deallusrwydd Artiffisial Cynhyrchiolyr Uned Datblygu Dysgu ac Addysgu, gyda chanllawiau a grëwyd gan y Gweithgor DA Cynhyrchiol a dolenni i rai ffynonellau awdurdodol. Bydd y ddogfen i staff yn cael ei diweddaru’n fuan gyda manylion ychwanegol ar ba rybuddion i chwilio amdanynt wrth farcio.

Mynnwch gip ar y dudalen archebu DPP i weld y  sesiynau hyfforddiant sydd i ddod i’r staff ar DA Cynhyrchiol, a’r fforymau trafod lle mae croeso i’r staff a’r myfyrwyr fel ei gilydd.

Os oes gennych unrhyw gwestiynau am ddeallusrwydd artiffisial o safbwynt marcio neu gynllunio dysgu, cysylltwch â’r Uned Datblygu Dysgu ac Addysgu.

Dymuniadau gorau

Tim”

Er mwyn ymateb i’r her hon, rydym wedi sefydlu Gweithgor Deallusrwydd Artiffisial Cynhyrchiol. Mae’r gweithgor wedi cyhoeddi  canllawiau i staff ym mis Mawrth ac wedi diweddau’r Rheoliadau ar Ymddygiad Academaidd Annerbyniol. Rydym yn cynnal sesiynau hyfforddi rheolaidd er mwyn rhoi arweiniad i staff ac rydym wedi cyfrannu fideos i fyfyrwyr (Deallusrwydd Artiffisial a’ch Astudiaethau) yn rhan o LibGuide y Tîm Cysylltiadau Academaidd Defnyddio Deallusrwydd Artiffisial yn y Llyfrgell: Canllaw Myfyriwr.

Mae arnom eisiau cynnwys mwy o leisiau yn y drafodaeth, felly rydym wedi sefydlu cyfres o fforymau Deallusrwydd Artiffisial Cynhyrchiol, sy’n agored i’r holl staff a myfyrwyr sydd â diddordeb. Rydym yn annog myfyrwyr yn arbennig i ddod i’r fforymau hyn. Gall staff gofrestru gan ddefnyddio ein System Archebu DPP. Gall myfyrwyr ymuno drwy e-bostio’r Uned Datblygu Dysgu ac Addysgu.

• 17-10-2023 15:00 – 16:00
• 14-11-2023 10:00 – 11:00
• 07-12-2023 16:00 – 17:00

Nod y Fforwm Trafod Deallusrwydd Artiffisial Cynhyrchiol yw cyfnewid profiadau am yr hyn sy’n digwydd ar lawr gwlad yn ein meysydd ein hunain, casglu awgrymiadau i’r Gweithgor eu hystyried, ac ateb unrhyw gwestiynau sydd gennych.

Sylwch nad sesiwn hyfforddi yw hon ond trafodaeth mewn grŵp, wedi’i hwyluso, lle gall pawb gyfnewid syniadau. Yn ystod y cyfarfod, byddwn yn gofyn i chi rannu eich profiadau, eich cwestiynau a’ch awgrymiadau. Edrychwn ymlaen at drafod yn eich cwmni!

Ysgrifennwyd y blogbost hwn gan aelodau’r Gweithgor Deallusrwydd Artiffisial Cynhyrchiol.

Mae tirwedd dysgu ac addysgu yn oes Deallusrwydd Artiffisial Cynhyrchiol wedi bod yn datblygu’n gyflym. Fel y mae’r staff yn ymwybodol, diweddarwyd y Rheoliad Ynghylch Ymddygiad Academaidd Annerbyniol  er mwyn mynd i’r afael â’r defnydd o Ddeallusrwydd Artiffisial wrth asesu myfyrwyr. Diweddarwyd y Ffurflen Ymddygiad Academaidd Annerbyniol a’r tabl cosbau i gynnwys ‘Cyflwyno gwaith a gynhyrchir gan ddeallusrwydd artiffisial fel eich gwaith eich hun’ (a gymeradwywyd gan y Bwrdd Academaidd ym mis Mawrth 2023).

• Rheoliad ynghylch Ymddygiad Annerbyniol
• Ffurflen Dempled: Gweler adran 3.13

Crëwyd y gweithgor Deallusrwydd Artiffisial, dan gadeiryddiaeth Mary Jacob, ym mis Ionawr 2023 i gydlynu ymdrechion y prifysgolion. Gweler Deallusrwydd Artiffisial Cynhyrchiol i gael canllawiau ac adnoddau cyfredol. Rydym wrthi’n cynllunio deunyddiau hyfforddi ar gyfer staff a myfyrwyr a fydd ar gael ymhell cyn y flwyddyn academaidd nesaf.

Cyngor ar farcio

Ar 3/4/2023, daeth offeryn canfod Deallusrwydd Artiffisial Turnitin yn weithredol. Ar hyn o bryd, mae’r Sgôr Deallusrwydd Artiffisial (AI Score) yn weladwy i staff ond nid i fyfyrwyr. Gallai hyn newid os bydd Turnitin yn diweddaru’r adnodd yn ddiweddarach yn y flwyddyn. Gweler Lansio Adnodd Turnitin i Ddatgelu Ysgrifennu drwy Ddeallusrwydd Artiffisial a ChatGPT | (aber.ac.uk) ar flog UDDA a Turnitin’s AI Writing Detection (Cynnwys allanol) gan Turnitin (sylwer y gall yr un darn gael ei adnabod fel cynnyrch Deallusrwydd Artiffisial ac fel darn sy’n cyfateb i ffynhonnell allanol).

Mae consensws clir ymhlith arbenigwyr yn y sector na all unrhyw offeryn canfod Deallusrwydd Artiffisial roi tystiolaeth bendant.

Daw hyn gan y QAA, y Ganolfan Genedlaethol ar gyfer Deallusrwydd Artiffisial mewn Addysg Drydyddol (a noddir gan Jisc), ac eraill. Cewch hyd i ddolenni i’r dystiolaeth hon ar dudalen Deallusrwydd artiffisial cynhyrchiol, gan gynnwys y recordiad QAA lle mae Michael Webb o’r Ganolfan Genedlaethol yn esbonio pam fod hyn yn wir.

Os ydych chi’n wynebu achos posib o ymddygiad academaidd annerbyniol, mae eich barn broffesiynol yn allweddol er mwyn gwneud y penderfyniad cywir. Dyma’r cyngor gorau y gallwn ei roi i adrannau:

1. Defnyddiwch offeryn canfod deallusrwydd artiffisial Turnitin ar y cyd â dangosyddion eraill – Gall offeryn Turnitin roi arwydd bod angen ymchwiliad pellach ond nid yw’n dystiolaeth ynddo’i hun.
2. Gwiriwch y ffynnonellau – Mae deallusrwydd artiffisial cynhyrchiol yn aml, ond nid bob amser, yn cynhyrchu dyfyniadau ffug. Gall y rhain ymddangos yn gredadwy ar yr olwg gyntaf – awduron go iawn a chyfnodolion go iawn, ond nid yw’r erthygl yn bodoli. Gwiriwch y ffynonellau a nodwyd er mwyn gweld a ydynt yn 1) rhai go iawn a 2) wedi eu dewis yn briodol ar gyfer yr aseiniad. A yw’r ffynhonnell yn berthnasol i’r pwnc? Ai dyma’r math o ffynhonnell y byddai myfyriwr wedi’i darllen wrth ysgrifennu’r aseiniad (e.e. nid llyfr plant yn cael ei ddefnyddio fel ffynhonnell ar gyfer astudiaeth achos busnes)? Nid yw hyn yn brawf pendant o ddefnyddio deallusrwydd artiffisial, ond mae’n dystiolaeth gadarn nad yw’r myfyriwr wedi gwneud pethau’n gywir.
3. Gwiriwch y ffeithiau – Mae deallusrwydd artiffisial cynhyrchiol yn aml yn cynhyrchu celwyddau credadwy. Gallai’r testun swnio’n rhesymol ond mae’n cynnwys rhai ‘ffeithiau‘ sydd wedi eu creu. Nid yw deallusrwydd artiffisial cynhyrchiol yn ddeallus mewn gwirionedd, mae’n gweithio fel peiriant rhagfynegi testun soffistigedig, felly os byddwch chi’n sylwi ar rywbeth sy’n ymddangos o’i le, gwnewch yn siŵr nad yw’n gelwydd credadwy.
4. Ystyriwch lefel y manylder – Mae deallusrwydd artiffisial yn tueddu i gynhyrchu allbwn rhy generig, e.e. defnyddio termau haniaethol heb unrhyw ddiffiniadau nac enghreifftiau pendant. A yw’r traethawd neu’r adroddiad wedi’i ysgrifennu yn or-gyffredinol ynteu a yw’n cynnwys enghreifftiau pendant sy’n ddigon manwl i gefnogi’r casgliad ei fod wedi ei ysgrifennu gan fyfyriwr? Unwaith eto, nid yw diffyg manylder yn dystiolaeth bendant bod myfyriwr wedi twyllo ond gall fod yn rhybudd ar y cyd â ffactorau eraill.
5. Cynhaliwch gyfweliad i benderfynu a yw’r gwaith yn ddilys – Os gwelwch arwyddion cryf o ymddygiad academaidd annerbyniol, gallai cyfweliad neu banel lle gofynnir cwestiynau i’r myfyriwr am ei aseiniad fod yn ffordd o gael tystiolaeth bendant. Fodd bynnag, nid yw hyn yn ymarferol ar raddfa eang. Mae hon yn broblem gymhleth, nid i’n prifysgol ni yn unig ond ar draws y sector.

I gael rhagor o wybodaeth am Ddeallusrwydd Artiffisial Cynhyrchiol, gweler y Crynodeb Wythnosol o Adnoddau i ddysgu am ddigwyddiadau a deunyddiau, e.e. yr erthygl hon yn benodol am astudiaeth ar offeryn canfod deallusrwydd artiffisial Turnitin: Fowler, G. A. (3/4/2023), We tested a new ChatGPT-detector for teachers. It flagged an innocent student, Washington Post. Mae Fowler yn egluro sut yr aethant ati i’w brofi, yr hyn a ganfuwyd, a pham y cynhyrchodd ganlyniadau ffug.

Yn fyr, os mai sgôr deallusrwydd artiffisial Turnitin yw’r unig beth amheus y mae staff yn sylwi arno, byddem yn argymell yn erbyn dwyn achos Ymddygiad Academaidd Annerbyniol. Mae gormod o bosibilrwydd o niwed os nad yw’r myfyriwr wedi twyllo mewn gwirionedd.