克服人工智能聊天机器人研究的局限性，为未来教育带来影响

链接表

摘要和引言

材料和方法

结果与分析

提示和生成的文本

概念化化学反应

加深对化学反应的理解

关于燃烧的问题

关于气体随时间变成水的图表的问题

关于原子、分子、摩尔之间区别的问题

深入理解痣的概念

关于改变状态的问题

关于水分子相变动画表示的问题

关于等离子体（物质的一种状态）的问题

关于化学键的问题

关于化学键图示的问题

关于化学键类型本质的问题

更深入的分析

结论

研究的局限性和未来可能的研究

作者贡献、利益冲突、致谢和参考文献

研究的局限性和未来可能的研究

尽管该研究存在固有的局限性，包括单一案例设计和可能存在的偏见，但即使在人们对普遍性存在严重担忧的情况下，该研究的探索深度仍然揭示了这些系统中隐藏的潜力。

未来的研究可能包括：

• 完善提示的制作。

• 探索这些以及其他正在越来越频繁引入的 GenAIbots 的新功能。

• 建立标准化基准来评估和比较聊天机器人和人工智能系统的性能、准确性和可靠性。

• 进行长期研究，观察聊天机器人功能的发展及其对用户交互的影响。

• 在课堂环境和其他地方对真实学生进行研究，以评估这些人工智能系统的实际教育应用和挑战。

• 调查聊天机器人随着时间的推移对个人用户需求和偏好的学习和适应能力。

• 研究多模式输入（例如文本、语音、图像）的集成，以增强聊天机器人的功能和用户交互体验。

在化学学习中实施 GenAIbots 时，审慎评估利弊至关重要，确保信息传递准确，并考虑减少人际互动的影响。通过将 GenAIbots 与其他教育工具或促进学习者之间协作对话的活动相结合，可以缓解这些担忧。

作者贡献

作者确认对以下内容负全部责任：研究构思和设计、数据收集、结果分析和解释以及手稿准备。

利益冲突

没有需要声明的冲突。

致谢

作者热烈感谢 Melanie Swan 提出的宝贵建议，这导致从使用“思考对象”一词转变为使用“思考代理”。

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