सक्रिय और व्यक्तिगत शिक्षा में एआई चैटबॉट्स की भूमिका का विश्लेषण

लिंक की तालिका

सार और परिचय

सामग्री और तरीके

परिणाम और विश्लेषण

संकेत और उत्पन्न पाठ

रासायनिक प्रतिक्रियाओं की संकल्पना

रासायनिक प्रतिक्रियाओं की समझ को गहरा करना

दहन के बारे में प्रश्न

समय के साथ गैसों के पानी में परिवर्तित होने के ग्राफ के बारे में प्रश्न

परमाणु, अणु और मोल के बीच अंतर के बारे में प्रश्न

तिल की अवधारणा पर गहनता से विचार

राज्य परिवर्तन के बारे में प्रश्न

चरण परिवर्तन से गुजर रहे जल अणुओं के एनिमेटेड प्रतिनिधित्व के बारे में प्रश्न

प्लाज्मा, पदार्थ की एक अवस्था के बारे में प्रश्न

रासायनिक बंधन के बारे में प्रश्न

रासायनिक बंधनों के चित्रण के बारे में प्रश्न

रासायनिक बंधन के प्रकार के सार के बारे में प्रश्न

आगे के विश्लेषण

निष्कर्ष

अध्ययन की सीमाएँ और संभावित भावी अध्ययन

लेखक का योगदान, हितों का टकराव, आभार और संदर्भ

आगे के विश्लेषण

इस अध्ययन के निष्कर्ष ग्रेगोरसिक और पेंड्रिल (2023) के निष्कर्षों से अलग हैं, जिन्होंने तर्क दिया कि सुकराती संवाद के माध्यम से त्रुटियों और विरोधाभासों को सुधारने के बावजूद, चैटजीपीटी भौतिकी शिक्षक के रूप में कार्य करने के लिए आवश्यक मानदंडों को पूरा नहीं करता है। यह असमानता चैटजीपीटी के पुराने, कम उन्नत पुनरावृत्ति का उपयोग करने से उत्पन्न हो सकती है, विशेष रूप से 2020 में ओपनएआई द्वारा पेश किए गए जीपीटी-3 मॉडल (ब्राउन एट अल।, 2020)।

हमारा शोध बताता है कि चैटजीपीटी, बिंग चैट, बार्ड और क्लाउड के मौजूदा संस्करण, पैपर्ट की अवधारणा (1980, पृष्ठ 11) के अनुसार, प्रभावी ऑब्जेक्ट-टू-थिंक-विथ के रूप में कार्य कर सकते हैं, जो एक आकर्षक, इंटरैक्टिव और समावेशी सीखने के माहौल का निर्माण करते हैं। ये एआई उपकरण रचनात्मकता, सहयोग, अन्वेषण, आलोचनात्मक सोच और समस्या-समाधान का समर्थन कर सकते हैं, जो संभावित रूप से विषय वस्तु की समझ को गहरा कर सकते हैं। यह लियू एट अल. (2023) के अध्ययन में चैटजीपीटी, बार्ड और बिंग चैट के बीच तुलना से संबंधित है।

इस शैक्षणिक यात्रा की समग्र सफलता, जिसमें GenAIbots विचार करने के लिए एजेंट के रूप में काम कर रहे हैं, कुछ प्रभावी शिक्षण रणनीतियों को उजागर करती है जो शामिल अवधारणाओं की गहन समझ को सुविधाजनक बना सकती हैं। इस प्रक्रिया का एक महत्वपूर्ण हिस्सा सकारात्मक सुदृढ़ीकरण शामिल था, क्योंकि GenAIbots ने छात्रों के अवलोकन को आनंददायक माना, उनके अनुभवों को मान्य किया और उनकी जिज्ञासा को उत्तेजित किया। इसके अलावा, ग्रेगोरसिक और पेंड्रिल (2023) का अनुसरण करते हुए, हमने एक सुकरात जैसी संवाद रणनीति अपनाई, जिससे छात्रों को केवल उत्तर प्रदान करने के बजाय गंभीरता से सोचने और अपने सीखने में सक्रिय रूप से शामिल होने के लिए प्रेरित किया जा सके। GenAIbots ने वजन और गुरुत्वाकर्षण जैसे विषयों की उनकी समझ के बारे में पूछताछ करके छात्रों के मौजूदा ज्ञान का भी लाभ उठाया, जिससे नई और पहले से सीखी गई जानकारी के बीच एक सार्थक पुल स्थापित हुआ।

बिटज़ेनबॉयर के प्रारंभिक अध्ययन (2023) के आधार पर, जिसमें चैटजीपीटी सहित विस्तृत भाषा मॉडल-आधारित चैटबॉट्स की क्षमता पर प्रकाश डाला गया है, जिससे सीखने के अनुभवों को समृद्ध किया जा सकता है, और एडिगुज़ेल एट अल. (2023) द्वारा व्यक्तिगत निर्देश और वास्तविक समय की प्रतिक्रिया के माध्यम से शिक्षा में चैटजीपीटी की परिवर्तनकारी क्षमता के दावे पर, हमारा शोध सीखने के वातावरण में एआई एकीकरण के लाभों पर जोर देता है। चैटजीपीटी, बिंग चैट, बार्ड, क्लाउड और अन्य जनरेटिव मॉडल जैसे एआई-संचालित चैटबॉट चुनौतीपूर्ण सीखने के परिदृश्यों को संबोधित करने, छात्रों के ज्ञान को क्रमिक रूप से बढ़ाने और उनके सीखने का समर्थन करने के लिए प्रासंगिक स्पष्टीकरण, उदाहरण और समानताएं प्रदान करने के लिए उन्नत एजेंट के रूप में काम कर सकते हैं। यह अध्ययन रसायन विज्ञान में सक्रिय सीखने, व्यक्तिगत निर्देश और वैचारिक समझ को बढ़ावा देने में एआई-संचालित उपकरणों की क्षमता पर प्रकाश डालता है। यह शैक्षिक अनुभवों को बढ़ाने में एआई के मूल्य को रेखांकित करता है, यह निष्कर्ष निकालता है कि जेनएआईबॉट चुनौतीपूर्ण शैक्षिक परिदृश्यों की खोज के लिए अभिनव प्लेटफॉर्म के रूप में काम कर सकते हैं।

फिर भी, हमारे विश्लेषण से पता चलता है कि चैटजीपीटी और क्लाउड ने लगातार बिंग चैट की तुलना में अधिक व्यापक, विस्तृत और सटीक उत्तर दिए, जो छोटे और कम जानकारीपूर्ण उत्तर देने के लिए प्रवृत्त थे। चैटजीपीटी-4 छात्रों के प्रश्नों के लिए प्रतिक्रियाओं को अनुकूलित करने, गलत धारणाओं को संबोधित करने और अनुकूलित स्पष्टीकरण प्रदान करने में सक्षम था। चैटजीपीटी प्रश्नों की बारीकियों और सूक्ष्मताओं को संबोधित करने, संदर्भ को पहचानने और उपयोगकर्ता के अद्वितीय दृष्टिकोण या व्याख्या के साथ जुड़ने में भी अधिक कुशल था। दूसरी ओर, बिंग चैट अक्सर इन बारीकियों को संबोधित करने में विफल रहा और कम प्रासंगिक जानकारी प्रदान की। कुल मिलाकर, चैटजीपीटी और क्लाउड ने विषय वस्तु की बेहतर समझ और जटिल वैज्ञानिक अवधारणाओं को सुलभ तरीके से व्यक्त करने की अधिक उल्लेखनीय क्षमता का प्रदर्शन किया।

अध्ययन में इन उपकरणों को कक्षाओं में एकीकृत करने से पहले व्यापक शिक्षक प्रशिक्षण की आवश्यकता पर भी प्रकाश डाला गया। पर्याप्त प्रशिक्षण शिक्षकों को छात्रों को उनके विचारों को स्पष्ट करने और ठोस तर्क बनाने में प्रभावी ढंग से मार्गदर्शन करने में सक्षम बनाता है। यह तैयारी शिक्षकों को सम्मोहक प्रति-उदाहरणों का सामना करने पर GenAIbots के प्रदर्शन का आकलन करने की अनुमति देगी, जिससे सहकर्मियों के बीच उत्पादक चर्चाओं को बढ़ावा मिलेगा।

अंत में, यह उल्लेख करना आवश्यक है कि इस अनुभव के परिणामों ने चैटजीपीटी, बिंग चैट, बार्ड और क्लाउड के प्रदर्शन में महत्वपूर्ण भिन्नता प्रकट की। यह परिणाम फ्रांसिसकू (2023) से सहमत है, जिसमें चैटजीपीटी, एक अत्याधुनिक प्राकृतिक भाषा निर्माण मॉडल, चैटबॉट के लिए उपयुक्त मानव-जैसी प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करने में उत्कृष्ट है। ऊपर दिए गए विस्तृत विश्लेषण के आधार पर, कुछ बुनियादी समानताओं के बावजूद, चैटजीपीटी ने बिंगचैट से उल्लेखनीय रूप से बेहतर प्रदर्शन किया, जिसमें बार्ड और क्लाउड ने चैटजीपीटी के प्रदर्शन को करीब से देखा और उनके बीच तुलनीय दक्षता स्तर प्रदर्शित किया, जैसा कि नीचे वर्णित है और तालिका 2 में संक्षेप में प्रस्तुत किया गया है।

1. ChatGPT सकारात्मक सुदृढ़ीकरण और प्रतिक्रिया तंत्र के माध्यम से अपने निरंतर वैयक्तिकरण और व्यक्तित्व स्पर्श के लिए खड़ा है। यह प्रभावी अनुदेशात्मक रणनीतियों को नियोजित करता है, अक्सर व्यवस्थित रूप से स्पष्टीकरण को तोड़ता है, और अक्सर प्रतिक्रिया मांगकर उपयोगकर्ताओं को जुड़ाव और अंतःक्रियाशीलता के साथ जोड़ता है। सादृश्य और तुलनात्मक चित्रण के उपयोग के लिए एक स्वभाव के साथ, ChatGPT अमूर्त अवधारणाओं को संबंधित परिदृश्यों में अनुवाद करता है। इसकी विस्तृत गहराई और सामग्री अनुशंसा अनुरूप और व्यापक है, और यह कभी-कभी व्यापक संदर्भ प्रदान करने के लिए मेटा-चर्चा और परिप्रेक्ष्य फ़्रेमिंग में उद्यम करता है।

2. क्लाउड की खूबियाँ मुख्य रूप से वैयक्तिकरण और व्यक्तिगत स्पर्श तथा जुड़ाव और अन्तरक्रियाशीलता में निहित हैं, जिससे सीखना एक संवादात्मक संवाद जैसा लगता है। सीधे-सादे स्पष्टीकरण देते हुए, यह सादृश्य और तुलनात्मक दृष्टांतों के उपयोग पर बहुत अधिक निर्भर करता है, खासकर जब उपयोगकर्ता की अंतर्दृष्टि पर निर्माण होता है। जबकि इसकी निर्देशात्मक रणनीतियाँ स्पष्टता प्रदान करती हैं, गहराई भिन्न हो सकती है, जो संक्षिप्त और विस्तृत प्रश्नों को पूरा करती है। मेटा-चर्चा और परिप्रेक्ष्य फ़्रेमिंग के लिए क्लाउड का झुकाव अवधारणाओं के व्यापक महत्व पर जोर देता है, जो समग्र सीखने के अनुभव को बढ़ाता है।

3. बार्ड के जवाब पारंपरिक कक्षा शैली के समान एक क्लासिक इंस्ट्रक्शनल स्ट्रैटेजीज दृष्टिकोण से मिलते जुलते हैं। तथ्यात्मक और संरचित प्रस्तुतियों पर ध्यान केंद्रित करते हुए, यह अक्सर अवधारणाओं को स्पष्ट करने के लिए सादृश्य और तुलनात्मक चित्रण का उपयोग करता है। वैयक्तिकरण और व्यक्तिगत स्पर्श स्पष्ट है, खासकर जब उपयोगकर्ता इनपुट को पहचानना और गहन अंतर्दृष्टि प्रदान करना, जुड़ाव और अंतःक्रियाशीलता को बढ़ावा देना। बार्ड कभी-कभी व्यापक अनुप्रयोगों को उजागर करने के लिए मेटा-चर्चा और परिप्रेक्ष्य फ़्रेमिंग को एकीकृत करता है।

4. बिंगचैट अक्सर उपयोगकर्ताओं को बाहरी संसाधनों की ओर निर्देशित करके विस्तृत गहराई और सामग्री अनुशंसा पर जोर देता है। अधिक सुधारात्मक सुदृढीकरण और प्रतिक्रिया दृष्टिकोण को अपनाते हुए, यह उपयोगकर्ता इनपुट में अशुद्धियों को इंगित करता है, जो कभी-कभी इसके वैयक्तिकरण और व्यक्तिगत स्पर्श को प्रभावित कर सकता है। जबकि बिंगचैट संरचित अनुदेशात्मक रणनीतियाँ प्रदान करता है, बाहरी लिंक पर इसकी निर्भरता प्रत्यक्ष जुड़ाव और अन्तरक्रियाशीलता को कम कर सकती है। सादृश्य और तुलनात्मक चित्रण का इसका उपयोग मौजूद है, हालांकि कम स्पष्ट है।

यह रैंकिंग पहले प्रस्तुत किए गए विश्लेषण पर आधारित है। यह विभिन्न श्रेणियों में प्रत्येक AI के लिए तुलनात्मक ग्रेड प्रदान करता है, लेकिन विशिष्ट ग्रेडिंग व्यक्तिपरक हो सकती है और विभिन्न प्रश्नों, संदर्भों या यहां तक कि सत्रों के अनुसार भिन्न हो सकती है। व्यक्तिगत सीखने की शैलियों और जरूरतों के आधार पर वरीयता भी व्यक्तिपरक हो सकती है।

GenAIbots को शैक्षणिक उपकरण के रूप में उपयोग करके, शिक्षक अधिक आकर्षक और व्यक्तिगत शिक्षण अनुभव बना सकते हैं। यह दृष्टिकोण संभावित रूप से रसायन विज्ञान और शायद अन्य विषयों में जटिल अवधारणाओं की गहरी समझ का समर्थन कर सकता है।