Analisando o papel dos chatbots de IA na educação ativa e personalizada

Tabela de links

Resumo e introdução

Materiais e métodos

Resultados e análises

Prompts e textos gerados

Conceituando reações químicas

Aprofundando-se na compreensão das reações químicas

Dúvida sobre combustão

Pergunta sobre um gráfico de gases que se transformam em água ao longo do tempo

Pergunta sobre a diferença entre átomos, moléculas e moles

Aprofundando o conceito de toupeira

Pergunta sobre mudança de estado

Pergunta sobre uma representação animada de moléculas de água passando por mudanças de fase

Pergunta sobre plasma, um estado da matéria

Questão sobre ligações químicas

Pergunta sobre ilustração de ligações químicas

Pergunta sobre a essência do tipo de ligação química

Análise adicional

Conclusões

Limitações do estudo e possíveis estudos futuros

Contribuições do autor, conflitos de interesse, agradecimentos e referências

Análise adicional

As conclusões deste estudo divergem das de Gregorcic e Pendrill (2023), que argumentaram que, apesar de retificar erros e contradições por meio do diálogo socrático, o ChatGPT não atendia aos critérios necessários para funcionar como tutor de física. Esta disparidade pode resultar da utilização de uma iteração mais antiga e menos avançada do ChatGPT, especificamente o modelo GPT-3 introduzido pela OpenAI em 2020 (Brown et al., 2020).

Nossa pesquisa indica que as versões atuais do ChatGPT, Bing Chat, Bard e Claude podem atuar como objetos-para-pensar eficazes, conforme o conceito de Papert (1980, p. 11), cultivando uma aprendizagem envolvente, interativa e inclusiva. ambiente. Estas ferramentas de IA podem apoiar a criatividade, a colaboração, a exploração, o pensamento crítico e a resolução de problemas, aprofundando potencialmente a compreensão do assunto. Isso está relacionado à comparação entre ChatGPT, Bard e Bing Chat no estudo de Liu et al. (2023).

O sucesso geral desta jornada educacional, com os GenAIbots servindo como agentes para pensar, destaca algumas estratégias de ensino eficazes que podem facilitar uma compreensão profunda dos conceitos envolvidos. Uma parte significativa do processo envolveu reforço positivo, uma vez que os GenAIbots reconheceram as observações dos alunos como agradáveis, validando as suas experiências e estimulando a sua curiosidade. Além disso, seguindo Gregorcic e Pendrill (2023), adoptámos o que poderia ser visto como uma estratégia de diálogo do tipo socrático, levando os alunos a pensar criticamente e a envolver-se activamente na sua aprendizagem, em vez de apenas lhes fornecer respostas. GenAIbots também capitalizou o conhecimento existente do aluno, perguntando sobre sua compreensão de tópicos como peso e gravidade, estabelecendo assim uma ponte significativa entre informações novas e previamente aprendidas.

Com base no estudo preliminar de Bitzenbauer (2023) que destacou o potencial de chatbots baseados em modelos de linguagem expansiva, incluindo ChatGPT, para enriquecer experiências de aprendizagem, e na afirmação de Adiguzel et al. Com feedback constante, nossa pesquisa enfatiza os benefícios da integração de IA em ambientes de aprendizagem. Chatbots orientados por IA, como ChatGPT, Bing Chat, Bard, Claude e outros modelos generativos, podem servir como agentes avançados para abordar cenários de aprendizagem desafiadores, expandindo o conhecimento dos alunos de forma incremental e fornecendo explicações, exemplos e analogias relevantes para apoiar a sua aprendizagem. Este estudo destaca o potencial das ferramentas baseadas em IA na promoção da aprendizagem ativa, instrução personalizada e compreensão conceitual em Química. Ressalta o valor da IA na melhoria das experiências educacionais, concluindo que os GenAIbots podem servir como plataformas inovadoras para explorar cenários educacionais desafiadores.

No entanto, a nossa análise revela que o ChatGPT e o Claude forneceram consistentemente respostas mais abrangentes, detalhadas e precisas do que o Bing Chat, que tendia a fornecer respostas mais curtas e menos informativas. O ChatGPT-4 foi capaz de adaptar as respostas às perguntas dos alunos, abordar equívocos e oferecer explicações personalizadas. O ChatGPT também foi mais hábil em abordar as nuances e sutilezas das questões, reconhecendo o contexto e interagindo com a perspectiva ou interpretação única do usuário. Por outro lado, o Bing Chat muitas vezes não abordava essas nuances e fornecia menos informações contextuais. No geral, ChatGPT e Claude demonstraram uma compreensão superior do assunto e uma capacidade mais notável de transmitir conceitos científicos complexos de forma acessível.

O estudo também destacou a necessidade de uma formação abrangente dos educadores antes de integrar estas ferramentas nas salas de aula. A formação adequada capacita os professores a orientar os alunos de forma eficaz na articulação dos seus pensamentos e na construção de argumentos sólidos. Esta preparação permitiria aos educadores avaliar o desempenho dos GenAIbots quando confrontados com contraexemplos convincentes, promovendo discussões produtivas entre colegas.

Por fim, é fundamental mencionar que os resultados desta experiência revelaram variações significativas nos desempenhos de ChatGPT, Bing Chat, Bard e Claude. Este resultado concorda com Franciscu (2023), em que ChatGPT, um modelo de geração de linguagem natural de ponta, se destaca na produção de respostas semelhantes às humanas, adequadas para chatbots. Com base na análise detalhada acima, apesar de algumas semelhanças fundamentais, o ChatGPT superou notavelmente o BingChat, com Bard e Claude acompanhando de perto o desempenho do ChatGPT e exibindo níveis de proficiência comparáveis entre eles, conforme descrito abaixo e resumido na Tabela 2.

1. ChatGPT se destaca por sua personalização consistente e toque pessoal por meio de reforço positivo e mecanismos de feedback. Ele emprega estratégias instrucionais eficazes, muitas vezes dividindo as explicações de forma sistemática, e frequentemente envolve os usuários com envolvimento e interatividade, solicitando feedback. Com talento para o uso de analogias e ilustrações comparativas , o ChatGPT traduz conceitos abstratos em cenários relacionáveis. Sua profundidade de detalhes e recomendação de conteúdo são personalizadas e abrangentes, e ocasionalmente se aventura em metadiscussão e enquadramento de perspectiva para fornecer contextos mais amplos.

2. Os pontos fortes de Claude residem predominantemente na Personalização e Toque Pessoal e no Engajamento e Interatividade , fazendo com que o aprendizado pareça um diálogo interativo. Oferecendo explicações diretas, ele se apoia fortemente no uso de analogias e ilustrações comparativas, especialmente quando se baseia em insights do usuário. Embora suas estratégias instrucionais forneçam clareza, a profundidade pode variar, atendendo a consultas concisas e elaboradas. A propensão de Claude para metadiscussão e enquadramento de perspectiva enfatiza o significado mais amplo dos conceitos, melhorando a experiência geral de aprendizagem.

3. As respostas de Bard assemelham-se a uma abordagem clássica de Estratégias Instrucionais , semelhante a um estilo de sala de aula convencional. Concentrando-se em apresentações factuais e estruturadas, muitas vezes emprega o uso de analogias e ilustrações comparativas para elucidar conceitos. A personalização e o toque pessoal são evidentes, especialmente ao reconhecer as contribuições do usuário e fornecer insights mais profundos, promovendo o envolvimento e a interatividade. Bard ocasionalmente integra Meta-discussão e Perspectiva Framing para destacar aplicações mais amplas.

4. O BingChat enfatiza a profundidade detalhada e a recomendação de conteúdo, direcionando frequentemente os usuários para recursos externos. Adotando uma abordagem mais corretiva de Reforço e Feedback , ele aponta imprecisões nas entradas do usuário, o que às vezes pode ofuscar sua Personalização e Toque Pessoal. Embora o BingChat forneça estratégias instrucionais estruturadas, sua dependência de links externos pode diminuir o envolvimento direto e a interatividade. Seu uso de analogias e ilustrações comparativas está presente, embora menos pronunciado.

Esta classificação é baseada na análise apresentada anteriormente. Ele fornece uma nota comparativa para cada IA em diferentes categorias, mas a classificação específica pode ser subjetiva e variar de acordo com diferentes questões, contextos ou até mesmo entre sessões. A preferência também pode ser subjetiva, dependendo dos estilos e necessidades individuais de aprendizagem.

Usando GenAIbots como ferramentas educacionais, os professores podem criar experiências de aprendizagem mais envolventes e personalizadas. Esta abordagem poderia potencialmente apoiar uma compreensão mais profunda de conceitos complexos em Química e talvez em outras disciplinas.