著者:  （１）レナート・P・ドス・サントス、CIAGE – 認知と教育における生成的人工知能センター。 リンク一覧 概要と序論 材料と方法 結果と分析 プロンプトと生成されたテキスト 化学反応の概念化 化学反応の理解を深める 燃焼に関する質問 時間の経過とともにガスが水に変化するグラフに関する質問 原子、分子、モルの違いについての質問 モルの概念の深化 状態の変化に関する質問 相変化を起こす水分子のアニメーション表現に関する質問 物質の状態であるプラズマに関する質問 化学結合に関する質問 化学結合の図解に関する質問 化学結合の種類の本質についての質問 さらなる分析 結論 研究の限界と今後の研究の可能性 著者の貢献、利益相反、謝辞、参考文献 研究の限界と今後の研究の可能性 単一ケース設計やバイアスの可能性など、その固有の限界にもかかわらず、一般化可能性に関する深刻な懸念があるにもかかわらず、研究の探究的な深さにより、これらのシステム内の隠れた可能性が明らかになりました。 今後の研究には以下が含まれる可能性があります。  • プロンプトの作成を改良します。  • ますます頻繁に導入されているこれらの GenAIbot やその他の GenAIbot の新機能を探ります。  • チャットボットと AI システムのパフォーマンス、精度、信頼性を評価および比較するための標準化されたベンチマークを確立します。  • チャットボットの機能の進化と、それが時間の経過とともにユーザーとのやり取りに与える影響を観察するための長期研究を実施します。  • 教室内外で実際の生徒を対象に調査を実施し、これらの AI システムの実際の教育への応用と課題を評価します。  • 時間の経過とともに個々のユーザーのニーズや好みに合わせてチャットボットが学習し、適応する能力を調査する。  • チャットボットの機能とユーザーインタラクションエクスペリエンスを強化するために、マルチモーダル入力（テキスト、音声、画像など）の統合を研究しています。  GenAIbots を化学学習に導入する場合、正確な情報提供を保証し、人間同士のやり取りが減少することの影響を考慮しながら、メリットとデメリットを慎重に評価することが重要です。これらの懸念は、学習者間の共同対話を促進する他の教育ツールやアクティビティと GenAIbots を統合することで軽減される可能性があります。 著者の貢献 著者は、研究の構想と設計、データ収集、結果の分析と解釈、および原稿の準備について単独で責任を負うことを確認します。 利益相反 宣言すべき競合はありません。 謝辞 著者らは、「考えるためのオブジェクト」という用語から「考えるためのエージェント」という用語への移行につながった、非常に貴重な提案をしてくれた Melanie Swan 氏に心から感謝します。 参考文献 Adiguzel, T.、Kaya, MH、Cansu, FK (2023)。AIによる教育の革命：ChatGPTの変革の可能性を探る。Contemporary Educational Technology、15(3)、ep429。https://doi.org/10.30935/cedtech/13152  Baidoo-Anu, D.、Owusu Ansah, L. (2023)。生成型人工知能（AI）時代の教育：教育と学習の促進におけるChatGPTの潜在的利点の理解。SSRN電子ジャーナル。https://doi.org/10.2139/ssrn.4337484 バーディン、L.（1977）。コンテンツ分析。 PUF - フランス大学出版局。  Bitzenbauer, P. (2023). 物理教育におけるChatGPT: 簡単に実装できるアクティビティに関するパイロットスタディ。Contemporary Educational Technology、15(3)、ep430。https://doi.org/10.30935/cedtech/13176  Brown, TB, Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., Neelakantan, A., Shyam, P., Sastry, G., Askell, A., Agarwal, S., Herbert-Voss, A., Krueger, G., Henighan, T., Child, R., Ramesh, A., Ziegler, DM, Wu, J., Winter, C., … Amodei, D. (2020). 言語モデルは少数ショット学習者です。ArXiv、2005.14165。http://arxiv.org/abs/2005.14165  Castro Nascimento, CM、Pimentel, AS (2023)。大規模言語モデルは化学を理解できるか？ChatGPTとの会話。化学情報とモデリングジャーナル、63(6)、1649–1655。https://doi.org/10.1021/acs.jcim.3c00285  David, E. (2023 年 9 月 21 日)。Microsoft が Bing Chat に DALL-E 3 を追加。The Verge、Vox Media。https://www.theverge.com/2023/9/21/23873690/microsoft-new-ai-features-bingsearch-shopping-dall-e-3  Dewi, CA, Pahriah, P., & Purmadi, A. 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