Анализ роли чат-ботов с искусственным интеллектом в активном и персонализированном образовании

Таблица ссылок

Аннотация и введение

Материалы и методы

Результаты и анализ

Подсказки и сгенерированные тексты

Представление о химических реакциях

Углубление понимания химических реакций

Вопрос про горение

Вопрос о графике превращения газов в воду с течением времени

Вопрос о разнице между атомами, молекулами и молями

Углубление понятия «родинка»

Вопрос об изменении состояния

Вопрос об анимированном изображении молекул воды, претерпевающих фазовые изменения.

Вопрос о плазме, состоянии вещества

Вопрос о химической связи

Вопрос об иллюстрации химических связей

Вопрос о сущности вида химической связи

Дальнейший анализ

Выводы

Ограничения исследования и возможные будущие исследования

Вклад авторов, конфликты интересов, благодарности и ссылки

Дальнейший анализ

Результаты этого исследования расходятся с результатами Грегорчича и Пендрила (2023), которые утверждали, что, несмотря на исправление ошибок и противоречий посредством сократического диалога, ChatGPT не соответствует необходимым критериям для работы в качестве преподавателя физики. Это несоответствие может быть связано с использованием более старой, менее совершенной версии ChatGPT, в частности модели GPT-3, представленной OpenAI в 2020 году (Brown et al., 2020).

Наше исследование показывает, что текущие версии ChatGPT, Bing Chat, Bard и Claude могут выступать в качестве эффективных объектов для размышления, согласно концепции Пейперта (1980, стр. 11), культивируя увлекательное, интерактивное и инклюзивное обучение. среда. Эти инструменты искусственного интеллекта могут поддерживать творчество, сотрудничество, исследования, критическое мышление и решение проблем, потенциально углубляя понимание предмета. Это относится к сравнению ChatGPT, Bard и Bing Chat в исследовании Liu et al. (2023).

Общий успех этого образовательного пути, в котором GenAIbots выступает в качестве агентов для размышлений, подчеркивает несколько эффективных стратегий обучения, которые могут способствовать глубокому пониманию задействованных концепций. Значительная часть процесса включала в себя положительное подкрепление, поскольку GenAIbots признавали наблюдения студентов приятными, подтверждая их опыт и стимулируя их любопытство. Кроме того, вслед за Грегорчичем и Пендрилом (2023) мы приняли то, что можно рассматривать как стратегию диалога в духе Сократа, побуждающую студентов мыслить критически и активно участвовать в обучении, а не просто предоставлять им ответы. GenAIbots также извлекли выгоду из существующих знаний учащихся, задав им вопросы о понимании таких тем, как вес и гравитация, тем самым установив значимый мост между новой и ранее изученной информацией.

Основываясь на предварительном исследовании Битценбауэра (2023 г.), в котором подчеркивался потенциал обширных чат-ботов на основе языковых моделей, включая ChatGPT, для обогащения опыта обучения, а также на утверждении Адигузеля и др. (2023 г.) о преобразовательном потенциале ChatGPT в образовании посредством персонализированного обучения и реальных Благодаря обратной связи во времени наше исследование подчеркивает преимущества интеграции ИИ в среду обучения. Чат-боты, управляемые искусственным интеллектом, такие как ChatGPT, Bing Chat, Bard, Claude и другие генеративные модели, могут служить продвинутыми агентами для решения сложных сценариев обучения, постепенного расширения знаний учащихся и предоставления соответствующих объяснений, примеров и аналогий для поддержки их обучения. В этом исследовании подчеркивается потенциал инструментов на основе искусственного интеллекта в содействии активному обучению, индивидуальному обучению и концептуальному пониманию химии. Это подчеркивает ценность ИИ в улучшении образовательного опыта и делает вывод, что GenAIbots могут служить инновационными платформами для изучения сложных образовательных сценариев.

Тем не менее, наш анализ показывает, что ChatGPT и Claude постоянно давали более полные, подробные и точные ответы, чем Bing Chat, который, как правило, давал более короткие и менее информативные ответы. ChatGPT-4 смог адаптировать ответы на вопросы учащихся, устранить заблуждения и предложить индивидуальные объяснения. ChatGPT также лучше справлялся с нюансами и тонкостями вопросов, распознавал контекст и учитывал уникальную точку зрения или интерпретацию пользователя. С другой стороны, Bing Chat часто не учитывал эти нюансы и предоставлял меньше контекстной информации. В целом ChatGPT и Клод продемонстрировали превосходное понимание предмета и замечательную способность передавать сложные научные концепции в доступной форме.

Исследование также подчеркнуло необходимость всесторонней подготовки преподавателей, прежде чем интегрировать эти инструменты в классы. Адекватная подготовка дает учителям возможность эффективно направлять учащихся в формулировании своих мыслей и построении веских аргументов. Такая подготовка позволит преподавателям оценить эффективность GenAIbots, столкнувшись с убедительными контрпримерами, что будет способствовать продуктивным дискуссиям среди коллег.

Наконец, важно отметить, что результаты этого опыта выявили значительные различия в производительности ChatGPT, Bing Chat, Bard и Claude. Этот результат согласуется с данными Франсиску (2023), согласно которым ChatGPT, передовая модель генерации естественного языка, превосходно выдает человеческие ответы, подходящие для чат-ботов. На основе подробного анализа, приведенного выше, несмотря на некоторые фундаментальные сходства, ChatGPT заметно превзошел BingChat, при этом Бард и Клод близко следят за производительностью ChatGPT и демонстрируют сопоставимые уровни квалификации между собой, как описано ниже и обобщено в таблице 2.

1. ChatGPT отличается последовательной персонализацией и индивидуальным подходом благодаря механизмам положительного подкрепления и обратной связи. Он использует эффективные стратегии обучения , часто систематически разбивая объяснения, и часто привлекает пользователей с помощью взаимодействия и интерактивности, запрашивая обратную связь. Благодаря таланту использования аналогий и сравнительных иллюстраций ChatGPT переводит абстрактные концепции в понятные сценарии. Его рекомендации по глубине детализации и содержанию индивидуальны и всеобъемлющи, и иногда они затрагивают метаобсуждение и формирование перспективы, чтобы обеспечить более широкий контекст.

2. Сильные стороны Клода заключаются преимущественно в персонализации и индивидуальном подходе, а также вовлечённости и интерактивности , благодаря чему обучение похоже на интерактивный диалог. Предлагая простые объяснения, он в значительной степени опирается на использование аналогий и сравнительных иллюстраций, особенно когда основывается на мнениях пользователей. Хотя стратегии обучения обеспечивают ясность, глубина может варьироваться в зависимости от кратких и сложных запросов. Склонность Клода к метадискуссиям и построению перспективы подчеркивает более широкое значение концепций, улучшая общий опыт обучения.

3. Ответы Барда напоминают классический подход к обучению , аналогичный традиционному стилю обучения. Сосредоточив внимание на фактических и структурированных презентациях, он часто использует использование аналогий и сравнительных иллюстраций для пояснения концепций. Персонализация и индивидуальный подход очевидны, особенно при распознавании действий пользователя и предоставлении более глубокой информации, способствующей вовлечению и интерактивности. Бард иногда объединяет метаобсуждение и создание перспективы, чтобы выделить более широкие применения.

4. BingChat уделяет особое внимание глубине детализации и рекомендациям по содержанию, часто направляя пользователей на внешние ресурсы. Приняв более корректирующий подход « Подкрепление и обратная связь» , он указывает на неточности в вводимых пользователем данных, которые иногда могут затмить его персонализацию и индивидуальный подход. Хотя BingChat предоставляет структурированные стратегии обучения , его зависимость от внешних ссылок может снизить прямое взаимодействие и интерактивность. Использование аналогий и сравнительных иллюстраций присутствует, хотя и менее выражено.

Этот рейтинг основан на анализе, представленном ранее. Он обеспечивает сравнительную оценку для каждого ИИ в разных категориях, но конкретная оценка может быть субъективной и варьироваться в зависимости от разных вопросов, контекста или даже в зависимости от сеанса. Предпочтения также могут быть субъективными в зависимости от индивидуальных стилей обучения и потребностей.

Используя GenAIbots в качестве образовательных инструментов, учителя могут создавать более увлекательный и персонализированный опыт обучения. Этот подход потенциально может способствовать более глубокому пониманию сложных концепций химии и, возможно, других предметов.