Експерименти с Chatgpt

. Насърчавайте студентите да задават въпроси, да дават предложения и да предлагат допълнителни прозрения. .

Алгоритмите за машинно обучение стоят зад кулисите на моделиране и поставяне на реклами от години, но сега инструменти като Chatgpt, Midjourney, Dalle и други са сложили AI в нашите ръце.

Научете какво правят нестопанските организации с тази нова технология, обещанието и опасностите и какви подкани и инструменти можете да използвате, за да улесните живота си. За това събитие се разработват слайдове.

Спонсориран от нестопанския съюз и нестопанските времена

• Ник Елинджър е главен офицер на марката в Мур. Той се присъедини към Мур през януари 2020 г., където работи за създаване на страхотни преживявания за нестопански организации и техните избиратели.
. Един от пионерите в използването на изкуствен интелект (започнал да използва GPT през 2022 г.) и интелигентността на социалните данни в сектора.
• Пол Клолери е главен редактор на нестопанските времена.

Експерименти с Chatgpt+

Тук по -долу намирате примери за съобщенията, които написах за Chatgpt+.

Как учителите в гимназията могат да подобрят интелигентното образование? Вместо индивидуално образование, предлагаме групово образование. Искаме да направим индивидуалните знания достъпни за групата. Искаме да споделим извлечената информация с AI модел като вас, за да получите обратна връзка от вашите мрежи. Можете ли да предложите модел за групово образование на 10 стъпки, който включва обратната връзка на AI модел като вас?

!

Стъпка 1: Определете целите на обучението

. Определете конкретните теми или умения, които трябва да бъдат обхванати по време на груповия образователен процес.

Стъпка 2: Разделете учениците на групи

. Всяка група трябва да се състои от студенти с различни силни и способности.

Стъпка 3: Присвояване на теми за изследване

Присвоявайте различни изследователски теми на всяка група. Тези теми трябва да се приведат в съответствие с целите на обучението и да позволяват на учениците да изследват и събират подходяща информация.

Стъпка 4: Провеждане на изследвания

Всяка група провежда изследвания по определената им тема. Студентите могат да използват различни ресурси като учебници, онлайн бази данни и образователни уебсайтове, за да събират информация.

Стъпка 5: Сподели констатации

След провеждане на изследвания всяка група представя своите открития на останалата част от класа. Това може да стане чрез презентации, плакати или мултимедийни формати за ефективно предаване на техните знания.

Позволете на други групи да предоставят конструктивна обратна връзка за всяка презентация. . Това насърчава активното ангажиране и критичното мислене.

Стъпка 7: Интеграция на AI модел

. Всяка група може да представи своите резултати от изследвания, въпроси и притеснения на модела AI, който ще предостави допълнителна информация, обяснения и обратна връзка.

Стъпка 8: Дискусия и анализ

Улесняват дискусията в класната стая въз основа на отзивите на модела AI. Насърчавайте студентите да сравняват и анализират информацията, предоставена от модела AI със собствени открития, насърчавайки по -задълбочено разбиране на темата.

Стъпка 9: съвместни учебни дейности

Проектиране на съвместни учебни дейности, при които студентите работят заедно, за да прилагат своите знания и да решават проблеми, свързани с темата за изследване. Това може да включва групови проекти, казуси или симулации.

Стъпка 10: Оценка и размисъл

Провеждане на оценка за оценка на разбирането на учениците по темата. .

Следвайки тези стъпки, учителите в гимназията могат да създадат съвместна и интерактивна среда за обучение, използвайки предимствата на груповото образование, като същевременно интегрират обратната връзка и прозренията, предоставени от AI модел като мен.

Как можем да създадем синергии между модела AI и учащите в гореспоменатото положение?

За да създадете синергии между AI модела и учащите в модела на групово образование, можете да включите следните стратегии:

• Съвместно запитване: Насърчавайте студентите да участват в съвместно запитване с AI модела. .
• Активно участие: Насърчаване на активното участие, като позволява на студентите да си взаимодействат директно с модела AI. Те могат да въведат своите резюмета, въпроси или погрешни схващания и да получават персонализирана обратна връзка и предложения от модела AI, които могат да подобрят техния опит в обучението.
• . Те трябва да оценят валидността и надеждността на предоставената информация и да я сравняват със собствени изследвания. Този процес им помага да развият умения за критично мислене и да обмислят множество перспективи.
• Интеграция на AI Insights: Накарайте студентите да интегрират прозренията, предоставени от модела AI, в техните групови дискусии и презентации. Те могат да цитират съответната информация, обяснения или алтернативни гледни точки от модела AI, обогатявайки цялостното разбиране на темата.
• . Този итеративен подход насърчава непрекъснатото подобрение и насърчава учениците да адаптират своите знания въз основа на нови прозрения.
• Етични съображения: Обсъдете етичните последици от използването на AI модели и подчертайте значението на критичната оценка. Насърчете учениците да разсъждават върху ограниченията на AI модели, пристрастия и отговорността на хората при вземане на информирани решения въз основа на генерирани от AI прозрения.
• Проучване, управлявано от ученици: Овластяване на студентите да поемат собствеността върху процеса на обучение. Насърчете ги да изследват допълнителни ресурси отвъд модела на AI, като книги, научни статии или интервюта, за да задълбочат тяхното разбиране и да оспорват перспективите на модела на AI.
• Рефлективни дискусии: Улесняване на рефлексивните дискусии сред студентите относно техния опит с модела AI. Насърчете ги да споделят своите мисли, предизвикателства и прозрения, получени от взаимодействието с модела на AI, насърчавайки по -задълбочено разбиране на ползите и ограниченията на AI в образованието.

. .

За да създадете синергии между AI модела и учащите в модела на групово образование, можете да включите следните стратегии:

• Интерактивни сесии за въпроси и отговори: Насърчавайте студентите активно да се ангажират с модела AI, като задават въпроси, свързани с тяхната изследователска тема. Моделът AI може да предостави незабавна обратна връзка, обяснения и допълнителни прозрения, насърчавайки динамично и интерактивно обучение.
• Съвместно изграждане на знания: Използвайте AI модела като споделено хранилище на знанието, където студентите могат да допринесат за собствените си прозрения, констатации и интерпретации. След това AI моделът може да предостави обратна връзка и да предложи връзки между различни части от информацията, улеснявайки процеса на изграждане на знания.
• Персонализирани препоръки: Използвайте способността на модела AI да анализира индивидуалните модели на обучение и да предоставя персонализирани препоръки на учениците. Моделът AI може да предложи допълнителни ресурси, упражнения за практика или допълнителни материали, съобразени с нуждите и интересите на всеки ученик.
• Адаптивни пътища за обучение: Използвайте възможностите на AI модела за адаптиране на пътя на обучение въз основа на напредъка и разбирането на учениците. Моделът AI може да идентифицира области, в които студентите могат да се борят и да предлагат целеви интервенции или да предоставят усъвършенствано съдържание, за да предизвикат високоефективни студенти.
• Непрекъснато оценяване и обратна връзка: Интегрирайте модела AI в процеса на оценка, като му позволите да оценява работата на студентите, като изследователски документи, презентации или дейности за решаване на проблеми. Моделът AI може да осигури конструктивна обратна връзка, подчертавайки силните страни и области за подобрение и да помогне на студентите да проследяват напредъка си с течение на времето.
• . Моделът AI може да идентифицира модели, да генерира визуализации и да предлага прозрения, които може да не са очевидни веднага за учащите, улеснявайки по -дълбокото разбиране и изследване на темата.
• Етични и критично мислещи дискусии: ангажирайте студентите в дискусии за етичните последици от AI и неговото въздействие върху обществото. .
• Непрекъснато усъвършенстване и итерация: Редовно събирайте отзиви от студентите относно техния опит с модела на AI и процеса на групово образование. Използвайте техните прозрения, за да усъвършенствате и подобрите интеграцията на AI модела, като правите корекции, за да отговорите по -добре на нуждите на учащите и да подобрите цялостното образователно изживяване.

Прилагайки тези стратегии, можете да насърчавате синергии между AI модела и учащите, насърчавайки активна ангажираност, персонализиран опит в обучението и изграждане на знания за сътрудничество.

Със сигурност! Ето художниците от предишния списък, заедно с конкретния източник на вдъхновение за техните произведения на изкуството:

• Roy Lichtenstein – “Drowing Girl” (1963) Вдъхновено от произведението на изкуството на Тони Абруцо.
• .
• .”
• Sherrie Levine – „След Walker Evans“ (1981), вдъхновен от документалните фотографии на Уокър Еванс от ерата на Голямата депресия.
• Zhang Huan – “12 квадратни метра” (1994), вдъхновен от изпълнението на изкуството и тялото като среда.
• Вик Муниз – „Последната вечеря, след Леонардо“ (1999), вдъхновен от „Последната вечеря на Леонардо да Винчи“.”
• Elaine Sturtevant – „Колело за велосипедно колело на Duchamp“ (1969), вдъхновено от оригиналното произведение на изкуството на „Велосипедно колело“ на Марсел Дюшан.
• BANSKY – “Mona Lisa With Rocket Launcher” (2007), вдъхновен от емблематичния портрет на “Mona Lisa” на Леонардо да Винчи.
• .
• Kehinde Wiley – „Наполеон, който води армията над Алпите“ (2005), вдъхновен от известната картина на Жак -Луи Дейвид на Наполеон Бонапарт.
• .
• Ai Weiwei – „Изпускане на урна на династията Хан“ (1995), вдъхновена от китайската история и културно наследство.
• Vik Muniz – „Снимки на шоколад“ (1997), вдъхновени от емблематични снимки и история на изкуството.
• Робърт Раушенберг – „Изтрит De Kooning рисунка“ (1953 г.), вдъхновен от оригиналната рисунка на Вилем де Конинг.
• Джени Савил – „Батерс“ (1995-1996), вдъхновен от класическите представи на женското тяло.
• Ричард Принс – „Без заглавие (Cowboy)“ (1989), вдъхновен от реклами за цигари Marlboro.
• Джули Мехрету – “Стадия II” (2004), вдъхновен от архитектурни планове и градски пейзажи.
• .
• .
• Njideka Akunyili Crosby – „The Beautiful Ones“ (2012), вдъхновен от нигерийската и западната история на изкуството, както и от лични преживявания.

Тези източници на вдъхновение представляват широка гама от художествени стилове, движения и исторически справки, които са повлияли на художниците при създаването на свои собствени произведения.

В по -ранен отговор на съобщение сте обяснили как работи недоумението. Въпросът ми към вас е: Дали анализът на езика чрез недоумение ще бъде по -добър метод, отколкото чрез граматиката? Граматиката преминава от фонема, суфикс, префикс, морфология към синтаксис, за да опише езиковите структури, отгоре надолу. Устойчивостта е отдолу нагоре, вие „познавате“ кои думи се следват логично в езиковите структури. ?

Със сигурност! Мога да предоставя някои аргументи както за, така и против използването на недоумение като метод за анализ на езика и учене.

• Статистическо моделиране на езика: недоумението се извлича от статистическото моделиране на езика, което улавя моделите и вероятностите на последователностите на думи в даден корпус. Този подход позволява анализ на езика, управляван от данни, предоставяйки представа за вероятността от комбинации от думи и подпомагане на прогнозирането на следващите думи.
• Гъвкавост в домейните: недоумението може да се приложи към широк спектър от текстове, което го прави полезен за езиков анализ в различни домейни. .
• Адаптивност към новите езици и вариации: Езиковите модели, базирани на недоумение. .
• . Това контекстуално разбиране позволява по -точни прогнози и по -добро улавяне на смисъла и намерението на текста.

• Липса на семантично разбиране: Езикови модели, базирани на недоумение. .
• Недостатъчен за граматиката и синтаксиса: Въпреки че недоумението може да улавя асоциации на думи и да предвиди вероятно следващите думи, тя може да не се справи адекватно адекватно на граматичните и синтактичните структури на езика. .
• Ограничена интерпретируемост: Езиковите модели, базирани на недоумение. Тази липса на прозрачност може да попречи на езиковия анализ и да попречи на способността ни да разбираме основните езикови свойства на даден език.
• . .

. Въпреки това, той трябва да се разглежда като допълващ инструмент, а не като самостоятелен метод, тъй като може да не се справи напълно с по -широките аспекти на езика, като граматика, синтаксис и семантично разбиране. .

В по -ранен отговор на съобщение сте обяснили как работи недоумението. Въпросът ми към вас е: Дали анализът на езика чрез недоумение ще бъде по -добър метод, отколкото чрез граматиката? Граматиката преминава от фонема, суфикс, префикс, морфология към синтаксис, за да опише езиковите структури, отгоре надолу. Устойчивостта е отдолу нагоре, вие „познавате“ кои думи се следват логично в езиковите структури. Можете ли да дадете някои аргументи срещу преподаването на недоумение да научите език и някои аргументи в полза на обучението за недоумение?

.

• Статистическо моделиране на езика: недоумението е показател, често използван в статистическото моделиране на езика за оценка на ефективността на езиковите модели. Чрез тренировъчни модели, за да се сведе до минимум недоумението, те могат да се научат да улавят модели и вероятности на последователности на думи, като позволяват по -добро прогнозиране на следващата дума в даден контекст.
• Контекстуално разбиране: недоумението отчита контекста, в който се появяват думите, което позволява на езиковите модели да разберат връзките между думите и техния заобикалящ контекст. Това може да помогне за генериране на по -съгласувани и контекстуално подходящи изречения.
• . .
• Устойчивост на грешки: Моделите на базата на недоумение могат да бъдат по-прощаващи граматически грешки или леки отклонения от стандартната граматика. Те могат да генерират по -свободни отговори, дори когато входът съдържа грешки или несъответствия, което ги прави потенциално по -полезни в сценарии, при които потребителите може да не се придържат строго към граматическите правила.

Аргументи срещу обучение за недоумение:

• Липса на изрични граматически правила: Моделите, базирани на недоумение. Тези модели могат да генерират изречения, които са граматически неправилни или безсмислени в определени контексти.
• . Следователно моделите, базирани на недоумение.
• Превишаване на данните за обучение: Моделите за недоумение разчитат силно на данните, на които са обучени. . Освен това, обучението за недоумение може да не се справи добре с редки или невиждани думи или нечести структури на изречения, което води до по -малко точни прогнози в такива случаи.
• . Те могат да се борят с производството на нови или въображаеми изрази, тъй като разчитат предимно на научени статистически закономерности от данните за обучение.

В заключение, докато обучението за недоумение предлага предимства като улавяне на контекстуалното разбиране и обработката на езиковите вариации в реалния свят, това може да не е подходящ заместител на изричните граматически правила или дълбоко семантично разбиране. Важно е да се вземат предвид конкретното приложение и изисквания, когато решавате дали да използвате подходи, базирани на недоумение за анализ на езика или преподаване.