Birlikte Düşünülecek Aracılar Olarak ChatGPT, Bing Chat, Bard ve Claude ile Kimya Öğrenimini Geliştirme

Bağlantı Tablosu

Özet ve Giriş

Malzemeler ve yöntemler

Sonuçlar ve Analizler

Bilgi istemleri ve oluşturulan metinler

Kimyasal reaksiyonların kavramsallaştırılması

Kimyasal reaksiyonların anlaşılmasının derinleştirilmesi

Yanma ile ilgili soru

Gazların zamanla suya dönüşmesini gösteren grafikle ilgili soru

Atomlar, moleküller ve moller arasındaki farklarla ilgili soru

Köstebek kavramının derinleştirilmesi

Devlet değişikliği ile ilgili soru

Faz değişimi geçiren su moleküllerinin animasyonlu temsili hakkında soru

Maddenin bir hali olan plazma hakkında soru

Kimyasal bağlarla ilgili soru

Kimyasal bağların gösterimi hakkında soru

Kimyasal bağ türünün özü hakkında soru

Daha fazla analiz

Sonuçlar

Araştırmanın sınırlılıkları ve gelecekteki olası çalışmalar

Yazar Katkıları, Çıkar Çatışmaları, Teşekkür ve Referanslar

Soyut

Bu araştırma, yapılandırmacı bir bakış açısı çerçevesinde Kimya eğitimi bağlamında Üretken Yapay Zeka sohbet robotlarının (GenAIbot'lar) - ChatGPT, Bing Chat, Bard ve Claude - karşılaştırmalı avantajlarını araştırıyor. Temel amacımız, bu dört yapay zeka aracından hangisinin Kimya öğrenimini geliştirmek için daha etkili olduğunu belirlemekti. Tek vaka çalışması yaklaşımını kullanarak, Kimya öğrenme simülasyonları sırasında yapay zeka sistemleri ile simüle edilmiş bir öğrenci kişiliği arasındaki etkileşim günlüklerini inceledik ve söylemi daha derinlemesine incelemek için İçerik Analizi metodolojisini kullandık. Bulgularımız, bu araçların "birlikte düşünülebilecek aracılar" olma potansiyelinin altını çizerek eleştirel düşünmeyi, problem çözmeyi, kavrayışı, yaratıcılığı ve kişiye özel öğrenmeyi geliştiriyor. Özellikle dikkat çekici olan, yapılandırmacı ilkelerle uyumlu olarak Sokratik benzeri sorgulama yoluyla öğrencileri teşvik etme yetenekleridir. Araştırma, GenAIbot'lardan istenen yanıtları ikna etmek ve yinelemeli yansımalar sağlamak için hızlı ustalığın önemli rolünü vurguluyor. Aynı zamanda bu teknolojileri eğitim ortamlarına aşılamak için sağlam eğitimci eğitimine olan ihtiyacın altını çiziyor. Sonuç olarak, ChatGPT, Bing Chat, Bard ve Claude dinamik, kapsayıcı öğrenme deneyimlerini teşvik ederek Kimya eğitimini zenginleştirmeye hazırlanırken ChatGPT, Bing Chat'in performansını kararlı bir şekilde aşarak öne çıktı. Bard ve Claude da yakından takip ederek üçünün de daha derinlemesine, kesin ve incelikli bir anlayış sergileyerek ChatGPT'nin bağlamsal kavramadaki ustalığının altını çizdiler.

Anahtar Kelimeler: Kimya eğitimi, ChatGPT, Bing Chat, Bard, Claude, Eğitimde Yapay Zeka, birlikte düşünülecek aracılar

giriiş

Fen Bilgisi Eğitiminin temel derslerinden biri olan kimya, maddenin özelliklerini ve dönüşümlerini açıklığa kavuşturarak günlük hayatımızı eleştirel bir şekilde şekillendirir (Dunlop vd., 2020). Ancak Kimya aynı zamanda temel kavram ve ilkelerin derinlemesine kavranmasını gerektiren karmaşık ve dinamik bir alandır ve öğrencilerin gerçek hayat koşullarını soyut kimya kavramlarıyla ilişkilendirmesi bazen zor olabilir (Dewi vd., 2021). Kimya Eğitimi alanındaki araştırmalar bu öğrenme zorluklarını hafifletmek için etkili stratejiler aramaktadır (Permatasari vd., 2022; Timilsena vd., 2022; Tümay, 2016).

Timilsena ve ark. (2022), etkili öğretim stratejileri ve araçlarına duyulan ihtiyacı vurgulayarak, kimyasal reaksiyonların soyut doğasını ve yetersiz öğretim materyalleri ve müfredat karmaşıklığı gibi faktörleri anlamada zorluklar tespit etti. Tümay (2016) öğrencilerin temel kimya kavramlarını anlamada yaşadıkları zorluklara değinerek kavram yanılgılarının ve öğrenme güçlüklerinin giderilmesinin önemine vurgu yaptı.

Dewi ve ark. (2021), Z Kuşağı öğrencileri için Kimya eğitiminin kalitesini artırmak için eleştirel düşünme becerilerine ve dijital teknolojinin entegrasyonuna duyulan ihtiyacın altını çizdi. Dunlop ve ark. (2020), kimya lisans öğrencilerinin karşılaştıkları zorluklara çözüm bulmak için yüksek öğrenimde felsefi diyaloğun başlatılmasını önerdi ve bunun yeni düşünme yollarını teşvik edebileceğini öne sürdü.

2023 yılında Castro Nascimento ve Pimentel, ChatGPT modelinin kimyanın çeşitli alt alanlarındaki beş farklı göreve yanıt vermesini sağlayarak yeterliliğini değerlendirmek için bir çalışma başlattı (Castro Nascimento ve Pimentel, 2023). Bu görevler arasında bileşik adlarının SMILES kimyasal temsiline dönüştürülmesi (veya tam tersi), kimyasal bileşiklerin oktanol-su bölümleme katsayısı hakkında bilgi elde edilmesi, koordinasyon bileşikleri hakkında yapısal bilgilerin çıkarılması, polimerlerin suda çözünürlüğünün belirlenmesi ve basit bileşiklerin moleküler nokta gruplarının tanımlanması yer alıyordu. moleküler bileşikler. Tatmin edici olmayan sonuçlar, modelin bu spesifik kimya ile ilgili sorguları yeterince ele alma yeteneğindeki potansiyel sınırlamaları vurguladı. Özellikle, gözlemlenen optimumun altındaki performans, ChatGPT'nin eski bir sürümünün, özellikle de 2020'de OpenAI tarafından tanıtılan GPT-3 modelinin kullanılmasına bağlanabilir (Brown ve diğerleri, 2020).

Aynı yıl yapılan ayrı bir çalışmada Leon ve Vidhani (2023), üniversite düzeyindeki kimyaya giriş dersi çerçevesinde ChatGPT yanıtlarının güvenilirliğini araştırdı. Bulgular, ChatGPT'nin %37'nin üzerinde bir puan elde edememesi nedeniyle önemli bir güvenilirlik endişesine işaret etti. Böyle bir performans, çalışma desteği için bu araca güvenen öğrencilerin ağırlıklı olarak yanlış yanıtlar alacağı ve aracın değişkenliğinin bireysel öğrenciler için farklı yanıtlara yol açacağı anlamına gelir. Yazarlar, çalışmalarında ChatGPT'nin hangi sürümünü kullandıklarını belirtmemiş olsalar da, "ChatGPT'nin ücretsiz orijinal sürümü" referansları ve Floridi ve Chiriatti'nin (2020) ChatGPT-3 hakkındaki araştırmasından alıntılar, bu sürümü kullandıkları ihtimaline işaret ediyor .

Ayrıca Pimentel ve ark. (2023), Kimyadaki altı konuyu kapsayan karmaşık sorulara yanıt vermede ChatGPT sürüm 3 ve 4'ün etkinliğini araştırdı. Her iki versiyonun da karmaşık konuların nüanslarını ele almada şu anda yetersiz olduğu sonucuna varırken, ChatGPT-3'ten ChatGPT-4'e kadar kayda değer ilerlemeler de gözlemlediler. Bu tür ilerlemeler, aracın gelecekteki literatür incelemeleri, anketler ve eğitim çabalarında bilim insanlarına yardımcı olma potansiyeli taşıdığının sinyalini veriyor.

ChatGPT, Bing Chat, Bard ve Claude dahil olmak üzere üretken yapay zeka destekli sohbet robotları (GenAIbot'lar), Kimya eğitimindeki kalıcı zorluklara yenilikçi çözümler olarak sunulmuştur (Baidoo-Anu ve Owusu Ansah, 2023; Taylor ve diğerleri, 2022). Ortaya çıkışları dinamik, kapsayıcı bir eğitim ortamı sunarak karmaşık kavramların aktarılma ve anlaşılma biçimini dönüştürüyor. Bu GenAIbot'lar karmaşık konuları basitleştirir, öz değerlendirmeyi teşvik eder, kullanıcıları teşvik edici diyaloglara dahil eder, kişiselleştirilmiş öğrenmeyi kolaylaştırır ve eleştirel düşünmeyi, işbirliğini ve bilişsel gelişimi geliştirir (Okonkwo ve Ade-Ibijola, 2021). Sonuç olarak, Kimya eğitiminde devrim yaratmada çok önemli bir rol oynadılar.

Faillik söyleminde, Anscombe ve Davidson'un teorileri gibi geleneksel teoriler, eylemleri arzuları, inançları ve niyetleri kapsayan temsili zihinsel durumlara dayalı varlıklara atfeder. Ancak Heider ve Simmel, Dennett, Davidson ve Barandiaran ve diğerlerinin çalışmalarından yararlanan alternatif bakış açıları, bu tür zihinsel temsiller olmadan potansiyel failliği öne sürerek bu temsile dayalı görüşe meydan okuyor (Schlosser, 2019). GenAIbot'ları bu çerçeveler içinde ele aldığımızda, kuruluşun eğitime dayalı olarak yanıt verme yeteneği, kurumun merkezi özellikleri olan öz farkındalık, niyet ve proaktif davranış eksikliğiyle çelişiyor. Sonuç olarak, baskın felsefi ve bilişsel modeller ChatGPT aracılığını kabul etmezken, adı geçen düşünürlerin sunduğu daha kapsamlı yorumlar bunu kabul edebilir.

Bu temele dayanarak ve Melanie Swan'ın önerisinden esinlenerek, Papert'ın (1980) "birlikte düşünülecek nesneler" kavramını "birlikte düşünülecek aracılar"ı tanıtmak için genişlettik. Bu, GenAIbot'ları eğitim yolunun ayrılmaz katılımcıları olarak konumlandırıyor ve Turkle'ın (1984) kişinin kendi bilişsel süreçlerine ilişkin farkındalığını artırmaya yardımcı olmaları anlamında "bilişötesi makineler" kavramını yansıtıyor, yani Flavell tarafından tanımlandığı gibi "düşünme hakkında düşünme" (1976). Latour'un (1991) bakış açısına göre GenAIbot'ları, insanlarla insan olmayan varlıklar arasındaki sınırları bulanıklaştıran "melezler" olarak algılayabiliriz. Böyle bir bakış açısı, Swan'ın (2015) güçlendirilmiş insanların ve yapay zekanın iş birliği yaptığı ve simbiyotik olarak geliştiği bir gelecek vizyonuyla daha da uyumludur.

GenAIbot'lar kendilerini eleştirel düşünmeyi, problem çözmeyi ve kavramların derinlemesine anlaşılmasını teşvik eden güçlü üstbilişsel eğitim araçları olarak öne sürerken, onların sınırlarını kabul etmek zorunludur. Örneğin, OpenAI'nin (2023) vurguladığı gibi anlamsız veya hatalı içerik üretme olasılığı vardır. Bununla birlikte, GenAIbot'ların anında geri bildirim sağlama, farklı bakış açıları sunma ve karmaşık fikirlerle etkileşimli bir etkileşimi teşvik etme konusundaki benzersiz yeteneği, Kimya eğitimi alanında birlikte düşünülebilecek etkili aracılar olarak konumlarını sağlamlaştırıyor.