|
Студентов готовят к использованию возможностей ChatGPT
|
|
|
|
Исследователи Университета Западной Вирджинии готовят старшеклассников и студентов колледжей к использованию возможностей ChatGPT, популярного чат-бота с искусственным интеллектом, посредством кодирования и устранения потенциальных недостатков платформы. В статье, опубликованной в Quantitative Biology, группа под руководством Ганцина «Майкла» Ху, доцента кафедры микробиологии, иммунологии и клеточной биологии Медицинской школы WVU, исследовала, как они могут помочь студентам преодолеть страх перед изучением кода и улучшить свои знания. навыки критического мышления. «Это похоже на то, как дети бродят по грязной береговой линии в поисках красивых ракушек», — сказал Ху. «Дети — это начинающие студенты, а грязная береговая линия — это ChatGPT. Красивые морские ракушки представляют собой все привлекательные возможности, перед которыми новички не могут устоять. «чрезмерная зависимость от ИИ для кодирования».
|
|
|
|
ChatGPT производит человеческие ответы на текстовые разговоры и используется несколькими компаниями для ответа на запросы клиентов и предоставления общей информации. Любой желающий может использовать его для поиска информации по множеству тем. Одним из ответов ChatGPT может быть код, и в этом случае платформа становится инструментом кодирования посредством подсказок. «Это новый инструмент обучения кодированию, и есть некоторые неправильные представления», — сказал Ху. «Студенты могут думать, что программирование неважно из-за подсказок, или у них может возникнуть страх, пытаясь научиться этому. Нам нужно объяснить им цель обучения с помощью чат-бота. Поскольку часть кода чат-бота может быть неправильной, учащиеся должны использовать критическое мышление, чтобы определить, правильный ли ответ, а если нет, то как найти решение».
|
|
|
Один из самых больших недостатков ChatGPT заключается в том, что сгенерированные ответы на вопросы могут быть правильными, неправильными или неполными. На самом деле, требуется, чтобы человек предоставил тщательно продуманные подсказки, чтобы полностью использовать инструмент для получения достоверных и надежных результатов. Вдохновленные адаптивным обучением в образовательной литературе, команда использовала модель OPTIMAL для облегчения анализа научных данных с помощью чат-ботов. ОПТИМАЛЬНЫЙ, что означает «Оптимизация подсказок посредством итеративного наставничества и оценки», включает в себя ряд шагов для улучшения общения с чат-ботом. В данном случае речь шла о биоинформатике, науке о сборе и анализе больших объемов биологической, медицинской и медицинской информации. Исследователи говорят, что модель может быть использована и для других целей, таких как финансы и экономика.
|
|
|
|
«Оптимальная модель подобна резиновым сапогам, которые дети носят на грязной береговой линии», — сказал Ху. «Ботинки защищают детей от испачкания так же, как модель является защитным механизмом, не позволяющим учащимся быть введенными в заблуждение неточной информацией от чат-бота. критическим мышлением и оценкой». Следуя ОПТИМАЛЬНОЙ модели, учащиеся просматривают всю информацию, необходимую для ввода, и получают рекомендации о том, как создать набор черновиков подсказок. Как только они вводят подсказку, чат-бот создает код, и студенты готовы проверить его. Если после запуска кода появляются сообщения об ошибках, учащиеся должны оценить ошибку и определить наилучший способ дальнейших действий, например дать указание чат-боту пересмотреть код или выполнить отладку кода вручную. Процесс продолжается до тех пор, пока код не перестанет выдавать ошибки и не выведет результат для критической оценки. В конце занятия учащиеся анализируют весь процесс коммуникации и просматривают код, чтобы определить недостающие детали для окончательной доработки подсказок.
|
|
|
|
Исследовательская группа обнаружила, что простое использование чат-бота в качестве инструмента для генерации кода может ограничить творческое мышление и что просмотр кода в конце каждого сеанса так же важен, как и оптимизация подсказок. В работе приняли участие исследователи из различных дисциплин: Эвелин Шу, студент-волонтер кафедры микробиологии, иммунологии и клеточной биологии; Бинсинь Ли, Колледж бизнеса и экономики имени Джона Чемберса WVU; Синь Ли, Колледж инженерии и минеральных ресурсов Бенджамина М. Статлера WVU; Зифэн Фенг, Техасский университет в Эль-Пасо; и Ли Лю, Университет штата Аризона. Команда планирует оценить эффективность модели OPTIMAL в улучшении традиционного обучения биоинформатике для начинающих в классе. «Эта оценка должна включать улучшение навыков кодирования, навыков подсказок, способности решать проблемы и критического мышления во время взаимодействия с чат-ботом», — сказал Ху. Будущие исследования будут посвящены более глубокому пониманию и стратегиям применения ChatGPT для точного обучения. «Конечно, есть и другие виды резиновых сапог», — сказал Ху.
|
|
|
|
Источник
|
