paint-brush
Khắc phục những hạn chế trong nghiên cứu Chatbot AI để tạo ra tác động giáo dục trong tương laiby@textmodels
269

Khắc phục những hạn chế trong nghiên cứu Chatbot AI để tạo ra tác động giáo dục trong tương lai

Bất chấp những hạn chế như thiết kế trường hợp đơn lẻ và khả năng thiên vị, các nghiên cứu về chatbot AI trong tương lai có thể tinh chỉnh lời nhắc, thiết lập điểm chuẩn và khám phá đầu vào đa phương thức để nâng cao tác động giáo dục. Các chiến lược bao gồm nghiên cứu dài hạn, nghiên cứu thực tế trong lớp học và tích hợp GenAIbots với các hoạt động hợp tác để giải quyết mối lo ngại về việc giảm tương tác giữa con người với nhau.
featured image - Khắc phục những hạn chế trong nghiên cứu Chatbot AI để tạo ra tác động giáo dục trong tương lai
Writings, Papers and Blogs on Text Models HackerNoon profile picture
0-item

tác giả:

(1) Renato P. dos Santos, CIAGE – Trung tâm Trí tuệ nhân tạo sáng tạo trong nhận thức và giáo dục.

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

Làm sâu sắc thêm khái niệm về 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 thay đổi pha

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

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

Bất chấp những hạn chế vốn có của nó, bao gồm thiết kế trường hợp đơn lẻ và khả năng sai lệch, độ sâu thăm dò của nghiên cứu đã phát hiện ra tiềm năng tiềm ẩn trong các hệ thống này, ngay cả trong bối cảnh có những lo ngại nghiêm trọng về khả năng khái quát hóa.


Nghiên cứu trong tương lai có thể bao gồm:


• Tinh chỉnh việc tạo lời nhắc.


• Khám phá các tính năng mới của các GenAIbot này và các GenAIbot khác đang được giới thiệu với tần suất ngày càng tăng.


• Thiết lập các tiêu chuẩn chuẩn hóa để đánh giá và so sánh hiệu suất, độ chính xác và độ tin cậy của chatbot và hệ thống AI.


• Tiến hành các nghiên cứu dài hạn để quan sát sự phát triển về khả năng của chatbot và tác động của chúng đến tương tác của người dùng theo thời gian.


• Tiến hành nghiên cứu với các sinh viên thực tế trong môi trường lớp học và hơn thế nữa để đánh giá các thách thức và ứng dụng giáo dục thực tế của các hệ thống AI này.


• Điều tra khả năng học tập và thích ứng của chatbot với nhu cầu và sở thích của từng người dùng theo thời gian.


• Nghiên cứu tích hợp đầu vào đa phương thức (văn bản, giọng nói, hình ảnh) để nâng cao khả năng chatbot và trải nghiệm tương tác người dùng.


Khi triển khai GenAIbots trong học tập Hóa học, điều quan trọng là phải đánh giá lợi ích và hạn chế một cách thận trọng, đảm bảo cung cấp thông tin chính xác và xem xét tác động của việc giảm tương tác giữa con người với nhau. Những lo ngại này có thể được giảm bớt bằng cách tích hợp GenAIbots với các công cụ hoặc hoạt động giáo dục khác nhằm thúc đẩy đối thoại hợp tác giữa những người học.


Sự đóng góp của tác giả

Tác giả xác nhận trách nhiệm duy nhất đối với những việc sau: quan niệm và thiết kế nghiên cứu, thu thập dữ liệu, phân tích và giải thích kết quả cũng như chuẩn bị bản thảo.

Xung đột lợi ích

Không có xung đột để tuyên bố.

Sự nhìn nhận

Các tác giả nồng nhiệt ghi nhận Melanie Swan vì gợi ý vô giá của cô, dẫn đến sự chuyển đổi từ việc sử dụng thuật ngữ 'đối tượng để suy nghĩ với' sang 'tác nhân để suy nghĩ'.

Người giới thiệu

Adiguzel, T., Kaya, MH, & Cansu, FK (2023). Cách mạng hóa giáo dục bằng AI: Khám phá tiềm năng biến đổi của ChatGPT. Công nghệ giáo dục đương đại, 15(3), ep429. https://doi.org/10.30935/cedtech/13152


Baidoo-Anu, D., & Owusu Ansah, L. (2023). Giáo dục trong Kỷ nguyên Trí tuệ nhân tạo sáng tạo (AI): Tìm hiểu lợi ích tiềm năng của ChatGPT trong việc thúc đẩy việc dạy và học. Tạp chí điện tử SSRN. https://doi.org/10.2139/ssrn.4337484


Bardin, L. (1977). Phân tích nội dung. PUF - Nhà xuất bản Đại học Pháp.


Bitzenbauer, P. (2023). ChatGPT trong giáo dục vật lý: Nghiên cứu thí điểm về các hoạt động dễ thực hiện. Công nghệ giáo dục đương đại, 15(3), ep430. https://doi.org/10.30935/cedtech/13176


Brown, TB, Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., Neelakantan, A., Shyam, P., Sastry, G., Askell, A., Agarwal , S., Herbert-Voss, A., Krueger, G., Henighan, T., Child, R., Ramesh, A., Ziegler, DM, Wu, J., Winter, C., … Amodei, D. (2020). Mô hình ngôn ngữ là những người học ít cơ hội. ArXiv, 2005.14165. http://arxiv.org/abs/2005.14165


Castro Nascimento, CM, & Pimentel, AS (2023). Các mô hình ngôn ngữ lớn có hiểu hóa học không? Cuộc trò chuyện với ChatGPT. Tạp chí Thông tin Hóa học và Mô hình hóa, 63(6), 1649–1655. https://doi.org/10.1021/acs.jcim.3c00285


David, E. (2023, ngày 21 tháng 9). Microsoft thêm DALL-E 3 vào Bing Chat The Verge; Truyền thông Vox. https://www.theverge.com/2023/9/21/23873690/microsoft-new-ai-features-bingsearch-shopping-dall-e-3


Dewi, CA, Pahriah, P., & Purmadi, A. (2021). Tính cấp thiết của kiến thức kỹ thuật số đối với học sinh thế hệ Z trong môn Hóa học. Tạp chí Quốc tế về Công nghệ Mới nổi trong Học tập, 16(11), 88–103. https://doi.org/10.3991/ijet.v16i11.19871


Dunlop, L., Hodgson, A., & Stubbs, JE (2020). Xây dựng năng lực trong giáo dục hóa học: Hạnh phúc và khó chịu thông qua đối thoại triết học trong hóa học. Nghiên cứu và Thực hành Giáo dục Hóa học, 21(1), 438–451. https://doi.org/10.1039/C9RP00141G


Flavell, JH (1976). Các khía cạnh siêu nhận thức của việc giải quyết vấn đề. Trong LB Resnick (Ed.), Bản chất của trí thông minh (trang 231–236). Lawrence Erlbaum.


Floridi, L., & Chiriatti, M. (2020). GPT-3: Bản chất, Phạm vi, Giới hạn và Hậu quả của nó. Trí óc và Máy móc, 30(4), 681–694. https://doi.org/10.1007/s11023-020-09548-1


Franciscu, S. (2023). ChatGPT: Mô hình tạo ngôn ngữ tự nhiên cho Chatbot. https://doi.org/10.13140/RG.2.2.24777.83044


Gregorcic, B., & Pendrill, A.-M. (2023). ChatGPT và Socrates thất vọng. Giáo dục Vật lý, 58(3), 035021. https://doi.org/10.1088/1361-6552/acc299


Latour, B. (1991). Nous n'avons jamais été Modernes: Essai d'anthropologie symétrique. La Découverte.


Leon, AJ, & Vidhani, D. (2023). ChatGPT cũng cần một gia sư môn Hóa. Tạp chí Giáo dục Hóa học. https://doi.org/10.1021/acs.jchemed.3c00288


Liu, F., Budiu, R., Zhang, A., & Cionca, E. (2023, ngày 1 tháng 10). ChatGPT, Bard hay Bing Chat? Sự khác biệt giữa 3 Bot sáng tạo AI. https://www.nngroup.com/articles/ai-botcomparison/


Metz, C., & Hsu, T. (2023, ngày 20 tháng 9). ChatGPT hiện cũng có thể tạo hình ảnh. Thời báo New York - Công nghệ. https://www.nytimes.com/2023/09/20/technology/chatgpt-dalle3-images-openai.html


Mishra, A., Soni, U., Arunkumar, A., Huang, J., Kwon, BC, & Bryan, C. (2023). Nhắc nhở: Khám phá nhanh, nhiễu loạn, thử nghiệm và lặp lại bằng cách sử dụng Phân tích trực quan cho các mô hình ngôn ngữ lớn. ArXiv, 2304.01964. https://doi.org/10.48550/arXiv.2304.01964


Mollick, ER (2023, ngày 26 tháng 4). Hướng dẫn nhắc nhở AI (về giá trị của nó): Một chút phép thuật, nhưng chủ yếu chỉ là thực hành. Blog Một Điều Hữu Ích. https://www.oneusefulthing.org/p/a-guidetoprompting-ai-for-what


Okonkwo, CW, & Ade-Ibijola, A. (2021). Ứng dụng Chatbots trong giáo dục: Đánh giá có hệ thống. Máy tính và Giáo dục: Trí tuệ nhân tạo, 2, 100033. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2021.100033


OpenAI. (2023). Báo cáo kỹ thuật GPT-4. OpenAI. https://cdn.openai.com/papers/gpt-4.pdf


Papert, SA (1980). Mindstorms - Trẻ em, Máy tính và những ý tưởng mạnh mẽ. Sách cơ bản. http://www.arvindguptoys.com/arvindgupta/mindstorms.pdf


Permatasari, MB, Rahayu, S., & Dasna, W. (2022). Học Hóa học bằng cách sử dụng nhiều cách biểu diễn: Đánh giá tài liệu có hệ thống. J.Sci.Learn.2022, 5(2), 334–341. https://doi.org/10.17509/jsl.v5i2.42656


Pimentel, A., Wagener, A., Silveira, EF da, Picciani, P., Salles, B., Follmer, C., & Jr., ONO (2023). ChatGPT đầy thử thách với các chủ đề liên quan đến Hóa học. ChemRxiv. https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2023-xl6w3


Schlosser, M. (2019). Hãng. Trong Bách khoa toàn thư Stanford về triết học. https://plato.stanford.edu/archives/win2019/entries/agency/


Swan, M. (2015, ngày 21 tháng 1). Chúng ta nên coi Thế giới tương lai là một trong những Trí tuệ Đa loài. Trả lời câu hỏi The Edge 2015: Bạn nghĩ gì về những cỗ máy biết suy nghĩ?; Edge.org. http://edge.org/response-detail/26070


Taylor, CA, Hogarth, H., Hacking, EB, & Bastos, E. (2022). Phương pháp sư phạm đối tượng hậu con người: Suy nghĩ với những điều cần suy nghĩ với lý thuyết cho nghiên cứu giáo dục đổi mới. Điều tra văn hóa và sư phạm, 14(1), 206–221. https://doi.org/10.18733/cpi29662


Timilsena, NP, Maharjan, KB, & Devkota, KM (2022). Kinh nghiệm của giáo viên và học sinh về những khó khăn trong học tập Hóa học. Tạp chí Tâm lý học tích cực, 6(10), 2856–2867. https://www.journalppw.com/index.php/jpsp/article/view/13764


Tumay, H. (2016). Xem xét lại những khó khăn trong học tập và những quan niệm sai lầm về hóa học: sự xuất hiện của hóa học và ý nghĩa của nó đối với giáo dục hóa học. Nghiên cứu và Thực hành Giáo dục Hóa học, 17(2), 229–245. https://doi.org/10.1039/C6RP00008H


Turkle, S. (1984). Cái tôi thứ hai: Máy tính và tinh thần con người. Simon và Schuster.


Âm, RK (2011). Ứng dụng của nghiên cứu trường hợp. Ấn phẩm SAGE, Inc.


Bài viết này có sẵn trên arxiv theo giấy phép CC BY-SA 4.0 DEED.