作者：  （1）Renato P. dos Santos，CIAGE——认知和教育生成人工智能中心。 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 更深入的分析 这项研究的结果与 Gregorcic 和 Pendrill (2023) 的研究结果不同，他们认为，尽管 ChatGPT 通过苏格拉底式对话纠正了错误和矛盾，但它并不符合担任物理导师的必要标准。这种差异可能源于使用较旧、不太先进的 ChatGPT 迭代，特别是 OpenAI 在 2020 年推出的 GPT-3 模型（Brown 等人，2020 年）。 我们的研究表明，ChatGPT、Bing Chat、Bard 和 Claude 的当前版本可以充当有效的思考对象，正如 Papert 的概念（1980 年，第 11 页），营造出一种引人入胜、互动性和包容性的学习环境。这些 AI 工具可以支持创造力、协作、探索、批判性思维和解决问题，从而有可能加深对主题的理解。这与刘等人（2023 年）研究中对 ChatGPT、Bard 和 Bing Chat 的比较有关。 这次教育之旅取得了整体成功，GenAIbots 充当了思考的代理，凸显了一些有效的教学策略，这些策略可以促进对相关概念的深刻理解。这个过程的一个重要部分是积极的强化，因为 GenAIbots 承认学生的观察是令人愉快的，证实了他们的体验并激发了他们的好奇心。此外，根据 Gregorcic 和 Pendrill (2023) 的说法，我们采用了一种可以看作是苏格拉底式的对话策略，促使学生批判性地思考并积极参与学习，而不仅仅是为他们提供答案。GenAIbots 还利用学生现有的知识，询问他们对重量和重力等主题的理解，从而在新的和以前学到的信息之间建立起一座有意义的桥梁。 基于 Bitzenbauer 的初步研究 (2023)，该研究强调了包括 ChatGPT 在内的基于广泛语言模型的聊天机器人丰富学习体验的潜力，以及 Adiguzel 等人 (2023) 断言的 ChatGPT 通过个性化教学和实时反馈在教育领域具有变革潜力，我们的研究强调了 AI 在学习环境中集成的好处。ChatGPT、Bing Chat、Bard、Claude 和其他生成模型等人工智能驱动的聊天机器人可以作为高级代理，用于解决具有挑战性的学习场景，逐步扩展学生的知识，并提供相关的解释、示例和类比来支持他们的学习。这项研究强调了人工智能驱动的工具在促进化学领域的主动学习、个性化教学和概念理解方面的潜力。它强调了人工智能在增强教育体验方面的价值，并得出结论，GenAIbots 可以作为探索具有挑战性的教育场景的创新平台。 尽管如此，我们的分析表明，ChatGPT 和 Claude 提供的答案始终比 Bing Chat 更全面、更详细、更准确，而 Bing Chat 的回答往往更短，信息量更少。ChatGPT-4 能够根据学生的问题调整答案，纠正误解，并提供定制解释。ChatGPT 还更善于处理问题的细微差别和微妙之处，识别上下文，并与用户独特的观点或解释互动。另一方面，Bing Chat 经常无法解决这些细微差别，提供的背景信息较少。总体而言，ChatGPT 和 Claude 表现出对主题的出色理解，以及以通俗易懂的方式传达复杂科学概念的非凡能力。 该研究还强调，在将这些工具整合到课堂之前，需要对教育者进行全面的培训。充分的培训使教师能够有效地指导学生表达自己的想法并构建有力的论据。这种准备将使教育者能够评估 GenAIbots 在面对令人信服的反例时的表现，促进同事之间富有成效的讨论。 最后，必须指出的是，本次实验的结果显示，ChatGPT、Bing Chat、Bard 和 Claude 的表现存在显著差异。这一结果与 Franciscu (2023) 的观点一致，其中，ChatGPT 是一种尖端的自然语言生成模型，擅长生成适合聊天机器人的类似人类的响应。根据上述详细分析，尽管存在一些基本相似之处，但 ChatGPT 的表现明显优于 BingChat，Bard 和 Claude 的表现紧随 ChatGPT 的表现，并显示出它们之间相当的熟练程度，如下所述并在表 2 中总结。  1.  通过积极的强化和反馈机制，以其一致的 脱颖而出。它采用有效的 ，经常系统地分解解释，并通过征求反馈来频繁地吸引用户 。凭借 ，  将抽象概念转化为可关联的场景。它的 是量身定制的和全面的，它偶尔会涉足 ，以提供更广泛的背景。 ChatGPT 个性化和人性化风格 教学策略 参与和互动 类比和比较例证的运用 ChatGPT 细节深度和内容推荐 元讨论和观点框架  2.  优势主要在于 以及 ，让学习感觉像是一场互动对话。它提供直截了当的解释，主要依靠 尤其是在建立用户洞察力时。虽然它的 提供了清晰度，但深度可以有所不同，迎合简洁和复杂的查询。Claude 对 强调了概念的更广泛意义，增强了整体学习体验。 Claude 的 个性化和人性化 参与度和互动性 类比和比较例证的使用， 教学策略 元讨论和观点框架的 偏爱  3. 回应类似于经典的 方法，类似于传统的课堂风格。它注重事实和结构化的演示，经常 来阐明概念。 显而易见，尤其是在识别用户输入并提供更深入的见解、促进参与和互动时。巴德偶尔会整合 来强调更广泛的应用。 巴德的 教学策略 使用类比和比较例证 个性化和人性化触感 元讨论和观点框架  4.  强调 经常将用户引导至外部资源。它采用更具纠正性的 方法，指出用户输入中的不准确之处，这有时会掩盖其 虽然 提供了结构化的 ，但其对外部链接的依赖可能会削弱直接参与度和互动性。它 ，尽管不那么明显。 BingChat 细节深度和内容推荐， 强化和反馈 个性化和人性化。 BingChat 教学策略 使用类比和比较例证 此排名基于前面的分析。它为不同类别的每个 AI 提供了比较等级，但具体评分可能具有主观性，可能会因不同问题、背景甚至课程而异。偏好也可能具有主观性，具体取决于个人的学习风格和需求。  使用 GenAIbots 作为教育工具，教师可以创造更具吸引力和个性化的学习体验。这种方法可能有助于更深入地理解化学和其他学科的复杂概念。 该论文 。 可在 arxiv 上根据 CC BY-SA 4.0 DEED 许可获取

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