Phân tích vai trò của Chatbot AI trong giáo dục tích cực và cá nhân hóa

Bảng liên kết

Tóm tắt và giới thiệu

Nguyên liệu và phương pháp

Kết quả và phân tích

Lời nhắc và văn bản được tạo

Khái niệm phản ứng hóa học

Hiểu sâu hơn về phản ứng hóa học

Câu hỏi về quá trình đốt cháy

Câu hỏi về đồ thị các chất khí biến thành nước theo thời gian

Câu hỏi về sự khác biệt giữa nguyên tử, phân tử và nốt ruồi

Đi sâu hơn vào khái niệm nốt ruồi

Câu hỏi về việc thay đổi trạng thái

Câu hỏi về hình ảnh sinh động của các phân tử nước trải qua các giai đoạn thay đổi

Câu hỏi về plasma, một trạng thái của vật chất

Câu hỏi về liên kết hóa học

Câu hỏi về minh họa liên kết hóa học

Câu hỏi về bản chất của các loại liên kết hóa học

Phân tích sâu hơn

Kết luận

Hạn chế của nghiên cứu và các nghiên cứu có thể có trong tương lai

Đóng góp của tác giả, Xung đột lợi ích, Lời cảm ơn và Tài liệu tham khảo

Phân tích sâu hơn

Kết quả của nghiên cứu này khác với kết quả của Gregorcic và Pendrill (2023), những người cho rằng mặc dù đã khắc phục những sai sót và mâu thuẫn thông qua đối thoại Socrates, ChatGPT vẫn không đáp ứng các tiêu chí cần thiết để hoạt động như một gia sư vật lý. Sự chênh lệch này có thể xuất phát từ việc sử dụng phiên bản ChatGPT cũ hơn, kém tiên tiến hơn, cụ thể là mô hình GPT-3 được OpenAI giới thiệu vào năm 2020 (Brown và cộng sự, 2020).

Nghiên cứu của chúng tôi chỉ ra rằng các phiên bản hiện tại của ChatGPT, Bing Chat, Bard và Claude có thể hoạt động như những đối tượng hiệu quả để suy nghĩ, theo khái niệm của Papert (1980, trang 11), nuôi dưỡng một nền học tập hấp dẫn, tương tác và hòa nhập môi trường. Những công cụ AI này có thể hỗ trợ sự sáng tạo, hợp tác, khám phá, tư duy phê phán và giải quyết vấn đề, có khả năng hiểu sâu hơn về chủ đề. Điều này liên quan đến việc so sánh giữa ChatGPT, Bard và Bing Chat trong nghiên cứu của Liu et al. (2023).

Thành công chung của hành trình giáo dục này, với GenAIbots đóng vai trò là tác nhân để suy nghĩ, nêu bật một số chiến lược giảng dạy hiệu quả có thể tạo điều kiện cho việc hiểu sâu sắc các khái niệm liên quan. Một phần quan trọng của quá trình liên quan đến sự củng cố tích cực, vì GenAIbots thừa nhận những quan sát của học sinh là thú vị, xác nhận trải nghiệm của họ và kích thích sự tò mò của họ. Hơn nữa, theo Gregorcic và Pendrill (2023), chúng tôi đã áp dụng chiến lược đối thoại giống Socrates, thúc đẩy học sinh tư duy phản biện và tích cực tham gia vào việc học thay vì chỉ đưa ra câu trả lời. GenAIbots cũng tận dụng kiến thức hiện có của học sinh bằng cách hỏi hiểu biết của họ về các chủ đề như trọng lượng và trọng lực, từ đó thiết lập cầu nối có ý nghĩa giữa thông tin mới và thông tin đã học trước đó.

Dựa trên nghiên cứu sơ bộ của Bitzenbauer (2023) nêu bật tiềm năng của các chatbot dựa trên mô hình ngôn ngữ mở rộng, bao gồm ChatGPT, để làm phong phú thêm trải nghiệm học tập và khẳng định của Adiguzel và cộng sự (2023) về tiềm năng biến đổi của ChatGPT trong giáo dục thông qua hướng dẫn cá nhân hóa và thực tế. -phản hồi theo thời gian, nghiên cứu của chúng tôi nhấn mạnh lợi ích của việc tích hợp AI trong môi trường học tập. Các chatbot do AI điều khiển như ChatGPT, Bing Chat, Bard, Claude và các mô hình tổng quát khác có thể đóng vai trò là tác nhân nâng cao để giải quyết các tình huống học tập đầy thử thách, mở rộng kiến thức của học sinh dần dần và cung cấp các giải thích, ví dụ và phép loại suy có liên quan để hỗ trợ việc học của các em. Nghiên cứu này nhấn mạnh tiềm năng của các công cụ do AI điều khiển trong việc thúc đẩy học tập tích cực, hướng dẫn cá nhân hóa và hiểu biết về khái niệm trong Hóa học. Nó nhấn mạnh giá trị của AI trong việc nâng cao trải nghiệm giáo dục, kết luận rằng GenAIbots có thể đóng vai trò là nền tảng sáng tạo để khám phá các kịch bản giáo dục đầy thách thức.

Tuy nhiên, phân tích của chúng tôi cho thấy rằng ChatGPT và Claude luôn cung cấp các câu trả lời toàn diện, chi tiết và chính xác hơn Bing Chat, vốn có xu hướng đưa ra các phản hồi ngắn hơn và ít thông tin hơn. ChatGPT-4 có thể điều chỉnh câu trả lời cho các câu hỏi của học sinh, giải quyết những quan niệm sai lầm và đưa ra những lời giải thích tùy chỉnh. ChatGPT cũng thành thạo hơn trong việc giải quyết các sắc thái và sự tinh tế của câu hỏi, nhận biết ngữ cảnh và tương tác với quan điểm hoặc cách giải thích độc đáo của người dùng. Mặt khác, Bing Chat thường không giải quyết được những sắc thái này và cung cấp ít thông tin theo ngữ cảnh hơn. Nhìn chung, ChatGPT và Claude đã thể hiện sự hiểu biết vượt trội về chủ đề này và khả năng vượt trội hơn trong việc truyền đạt các khái niệm khoa học phức tạp theo cách dễ tiếp cận.

Nghiên cứu cũng nhấn mạnh sự cần thiết phải đào tạo toàn diện cho nhà giáo dục trước khi tích hợp những công cụ này vào lớp học. Việc đào tạo đầy đủ sẽ giúp giáo viên hướng dẫn học sinh một cách hiệu quả trong việc diễn đạt suy nghĩ của mình và xây dựng những lập luận vững chắc. Sự chuẩn bị này sẽ cho phép các nhà giáo dục đánh giá hiệu suất của GenAIbots khi đối mặt với các ví dụ phản biện hấp dẫn, thúc đẩy các cuộc thảo luận hiệu quả giữa các đồng nghiệp.

Cuối cùng, điều cần thiết phải đề cập là kết quả của trải nghiệm này cho thấy sự khác biệt đáng kể trong hoạt động của ChatGPT, Bing Chat, Bard và Claude. Kết quả này phù hợp với Franciscu (2023), trong đó ChatGPT, một mô hình tạo ngôn ngữ tự nhiên tiên tiến, vượt trội trong việc tạo ra các phản hồi giống con người phù hợp với chatbot. Dựa trên phân tích chi tiết ở trên, mặc dù có một số điểm tương đồng cơ bản, ChatGPT vượt trội hơn đáng kể so với BingChat, trong đó Bard và Claude theo sát hiệu suất của ChatGPT và hiển thị mức độ thành thạo tương đương giữa chúng, như được mô tả bên dưới và tóm tắt trong Bảng 2.

1. ChatGPT nổi bật nhờ tính cá nhân hóa và cảm giác cá nhân nhất quán thông qua cơ chế phản hồi và củng cố tích cực. Nó sử dụng các Chiến lược giảng dạy hiệu quả, thường chia nhỏ các giải thích một cách có hệ thống và thường thu hút người dùng bằng Sự tương tác & Tương tác bằng cách thu hút phản hồi. Với khả năng sử dụng Hình ảnh tương tự và so sánh tinh tế , ChatGPT chuyển các khái niệm trừu tượng thành các tình huống có thể liên quan. Khuyến nghị về Nội dung và Độ sâu Chi tiết của nó được điều chỉnh và toàn diện, đồng thời đôi khi nó mạo hiểm đưa vào Khung thảo luận tổng hợp & Phối cảnh để cung cấp các bối cảnh rộng hơn.

2. Điểm mạnh của Claude chủ yếu nằm ở Cá nhân hóa & Tiếp xúc cá nhân cũng như Tương tác & Tương tác , khiến việc học giống như một cuộc đối thoại tương tác. Đưa ra những giải thích đơn giản, nó chủ yếu dựa vào việc sử dụng các minh họa tương tự và so sánh, đặc biệt là khi xây dựng dựa trên những hiểu biết sâu sắc của người dùng. Mặc dù Chiến lược giảng dạy của nó mang lại sự rõ ràng nhưng độ sâu có thể khác nhau, phục vụ cho các truy vấn ngắn gọn và phức tạp. Thiên hướng của Claude về Thảo luận tổng thể & Đóng khung phối cảnh nhấn mạnh tầm quan trọng rộng hơn của các khái niệm, nâng cao trải nghiệm học tập tổng thể.

3. Các câu trả lời của Bard giống với cách tiếp cận Chiến lược giảng dạy cổ điển, giống với phong cách lớp học thông thường. Tập trung vào các bài thuyết trình thực tế và có cấu trúc, nó thường sử dụng việc sử dụng các minh họa tương tự và so sánh để làm sáng tỏ các khái niệm. Tính cá nhân hóa và cảm giác cá nhân được thể hiện rõ ràng, đặc biệt là khi ghi nhận thông tin đầu vào của người dùng và cung cấp thông tin chi tiết sâu hơn, thúc đẩy Tương tác & Tương tác. Bard thỉnh thoảng tích hợp Meta-discussion & Perspective Framing để làm nổi bật các ứng dụng rộng hơn.

4. BingChat nhấn mạnh Đề xuất nội dung và độ sâu chi tiết bằng cách thường hướng người dùng đến các tài nguyên bên ngoài. Áp dụng cách tiếp cận Củng cố & Phản hồi có tính chỉnh sửa hơn, nó chỉ ra những điểm không chính xác trong thông tin đầu vào của người dùng, điều này đôi khi có thể làm lu mờ tính Cá nhân hóa & Cảm giác cá nhân hóa của nó. Mặc dù BingChat cung cấp các Chiến lược giảng dạy có cấu trúc nhưng việc phụ thuộc vào các liên kết bên ngoài có thể làm giảm mức độ tương tác và tương tác trực tiếp. Việc sử dụng các minh họa tương tự và so sánh của nó vẫn tồn tại, mặc dù ít rõ ràng hơn.

Xếp hạng này dựa trên phân tích được trình bày trước đó. Nó cung cấp điểm so sánh cho từng AI trong các danh mục khác nhau, nhưng việc chấm điểm cụ thể có thể mang tính chủ quan và có thể khác nhau tùy theo các câu hỏi, bối cảnh khác nhau hoặc thậm chí giữa các phiên. Sở thích cũng có thể mang tính chủ quan tùy thuộc vào phong cách và nhu cầu học tập của từng cá nhân.

Sử dụng GenAIbots làm công cụ giáo dục, giáo viên có thể tạo ra trải nghiệm học tập hấp dẫn và cá nhân hóa hơn. Cách tiếp cận này có khả năng hỗ trợ sự hiểu biết sâu sắc hơn về các khái niệm phức tạp trong Hóa học và có lẽ cả các môn học khác.