Education and Artificial Intelligence at the Scene of Writing: A Derridean Consideration
Notice bibliographique
Résumé
Skepticism of the written word has been prevalent in philosophical discourse at least since the works of Plato. This article employs philosophical method. It situates the ongoing educational concern with AI Chatbots in terms of this skepticism toward writing. Specifically, this longstanding skepticism posits that the written word is an alienated form of the spoken word. This article demonstrates how two prevalent traditions of education—traditional and progressive—take up this same skepticism. The article calls upon the work of Jacques Derrida, whose deconstructive theories on Plato and the written word problematize this line of writerly skepticism. Derrida’s work on Rousseau’s Emile informs a more general approach to pedagogy which entails what Derrida calls “the logic of supplementarity .” This “logic” involves the paradoxical debt that writing owes to speech. Thus, one can discern a distinct sense in which education—in general—is implicated in a tension that exists between the written word to the spoken. Ultimately, this articles suggests that the ongoing concern with AI Chatbots—linked to an ancient skepticism toward writing—is none other than a concern with the very practice of education per se.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,048 |
| Communication savante | 0,019 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».