Chatgpt的實驗

允許其他小組在每個演示文稿上提供建設性的反饋. 鼓勵學生提出問題，提供建議並提供其他見解. 這促進了積極的參與和批判性思維.

網絡研討會：生成AI和您的NPO：chatgpt+如何改變NPO的工作方式

多年來，機器學習算法一直是建模和廣告位置的幕後，但是現在諸如Chatgpt，Midjourney，Dalle等工具將AI掌握在我們手中.

了解這種新技術，承諾和危險以及您可以使用什麼提示和工具來使生活更輕鬆. 為此活動開發幻燈片.

由非營利聯盟和非營利時間贊助

小組和主持人：
•尼克·埃林格（Nick Ellinger）是摩爾的首席品牌官. 他於2020年1月加入摩爾，在那裡他為非營利組織及其選民創造出色的體驗.
•FilipePáscoa是數據製作者和高級籌款和公共參與策略師. 使用人工智能（2022年開始使用GPT）和該行業的社交數據情報的先驅之一.
•保羅·克洛利（Paul Clolery）是非營利時間的主編.

Chatgpt的實驗+

在這裡，您可以找到我為chatgpt寫的消息的示例+.

? 我們建議小組教育，而不是個人教育. 我們想讓小組可以訪問個人知識. 我們想與像您這樣的AI模型分享檢索到的信息，以從您的網絡中獲得反饋. 您可以通過10個步驟提出一個小組教育模型，其中包括像您這樣的AI模型的反饋?

當然! 這是一個擬議的小組教育模型，結合了像我這樣的AI模型的反饋：

步驟1：確定學習目標

高中老師應明確定義小組的學習目標. 確定在小組教育過程中要涵蓋的特定主題或技能.

步驟2：將學生分組

將學生分為較小的小組以鼓勵協作和互動. 每個小組都應由具有各種優勢和能力的學生組成.

步驟3：分配研究主題

為每個小組分配不同的研究主題. 這些主題應與學習目標保持一致，並允許學生探索和收集相關信息.

步驟4：進行研究

每個小組都對他們的主題進行研究. 學生可以利用各種資源，例如教科書，在線數據庫和教育網站來收集信息.

步驟5：分享發現

進行研究後，每個小組都向其他班級展示了他們的發現. 這可以通過演講，海報或多媒體格式來有效地傳達其知識.

步驟6：同行的反饋

允許其他小組在每個演示文稿上提供建設性的反饋. 鼓勵學生提出問題，提供建議並提供其他見解. 這促進了積極的參與和批判性思維.

步驟7：AI模型集成

將像我這樣的AI模型整合到過程中. 每個小組都可以向AI模型提交研究發現，問題和關注點，該模型將提供其他見解，解釋和反饋.

步驟8：討論和分析

根據AI模型的反饋來促進課堂討論. 鼓勵學生將AI模型提供的信息與自己的發現進行比較和分析，從而更深入地了解該主題.

步驟9：協作學習活動

設計協作學習活動，學生共同努力運用他們的知識並解決與研究主題相關的問題. 這可能包括小組項目，案例研究或模擬.

步驟10：評估和反思

. 為學生提供了反思他們的學習過程，小組教育模型的有效性以及從AI模型收到的反饋的機會.

通過遵循這些步驟，高中教師可以創建一個協作和互動學習環境，利用小組教育的好處，同時整合像我這樣的AI模型提供的反饋和見解.

在上述情況下，我們如何在AI模型與學習者之間創造協同作用?

為了在小組教育模型中的AI模型與學習者之間創造協同作用，您可以納入以下策略：

• 協作詢問：鼓勵學生與AI模型進行協作調查. 他們可以根據他們的研究發現共同提出問題和假設，並尋求AI模型的反饋和指導，以加深他們的理解.
• . 他們可以輸入研究摘要，問題或誤解，並從AI模型中獲得個性化的反饋和建議，從而增強他們的學習經驗.
• 批判性分析：鼓勵學生批判性地分析AI模型的回答. 他們應該評估提供信息的有效性和可靠性，並將其與自己的研究進行比較. 這個過程有助於他們發展批判性思維技能並考慮多種觀點.
• AI見解的整合：讓學生將AI模型提供的見解整合到他們的小組討論中. 他們可以引用AI模型的相關信息，解釋或替代觀點，從而豐富對主題的整體理解.
• 迭代學習：通過允許學生根據AI模型收到的反饋來完善他們的問題和研究來促進迭代學習過程. 這種迭代方法鼓勵持續改進，並鼓勵學生根據新見解調整知識.
• 道德考慮：討論使用AI模型的道德含義，並強調了批判性評估的重要性. 鼓勵學生反思AI模型的局限.
• 以學生為導向的探索：授權學生獲得其學習過程的所有權. 鼓勵他們探索除AI模型之外的其他資源，例如書籍，學術文章或訪談，以加深他們的理解並挑戰AI模型的觀點.
• 反思性討論：促進學生之間關於他們與AI模型的經驗的反思性討論. 鼓勵他們分享通過與AI模型互動而獲得的思想，挑戰和見解，從而更深入地了解AI在教育中的益處和局限性.

通過整合這些策略，學習者可以積極與AI模型互動，利用其能力來增強他們的理解，並在此過程中發展批判性思維和協作技能. AI模型充當了寶貴的資源和學習伴侶，促進了人工智能之間的協同作用.

為了在小組教育模型中的AI模型與學習者之間創造協同作用，您可以納入以下策略：

• 互動問答會議：鼓勵學生通過提出與他們的研究主題相關的問題來積極參與AI模型. AI模型可以立即提供反饋，解釋和其他見解，從而促進動態和互動的學習體驗.
• 協作知識建設：使用AI模型作為共享知識存儲庫，學生可以在其中貢獻自己的見解，發現和解釋. 然後，AI模型可以提供反饋，並建議不同信息之間的聯繫，從而促進協作知識的過程.
• 個性化建議：利用AI模型分析單個學習模式並向學生提供個性化建議的能力. AI模型可以建議針對每個學生的需求和興趣量身定制的其他資源，實踐練習或補充材料.
• 自適應學習路徑：利用AI模型的能力來根據學生的進步和理解來適應學習路徑. AI模型可以確定學生可能在掙扎並提供有針對性的干預措施或提供高級內容以挑戰高性能學生的領域.
• 持續評估和反饋：通過允許評估學生的工作，例如研究論文，演講或解決問題的活動，將AI模型整合到評估過程中. AI模型可以提供建設性的反饋，強調優勢和改進領域，並幫助學生跟踪他們的進步.
• 數據分析和可視化：使用AI模型分析從學生的研究和學習活動中收集的大量數據. AI模型可以識別模式，產生可視化和提供對學習者可能不會立即明顯的見解，從而促進對該主題的更深入的理解和探索.
• 道德和批判性思維討論：讓學生討論AI的道德含義及其對社會的影響. 鼓勵對AI模型的建議和反饋進行批判性思考和反思，促使學生考慮不同的觀點並評估AI生成的信息的可靠性和偏見.
• 持續改進和迭代：定期收集學生對AI模型和小組教育過程的經驗的反饋. 利用他們的見解來完善和改善AI模型的整合，進行調整以更好地滿足學習者的需求並增強整體教育體驗.

通過實施這些策略，您可以在AI模型和學習者之間促進協同作用，促進積極參與，個性化的學習經驗和協作知識構建.

當然! 以下是上一個列表中的藝術家以及其藝術品的特定靈感來源：

• Roy Lichtenstein-“ Drowning Girl”（1963）受Tony Abruzzo的作品的啟發.
• 傑夫·昆斯（Jeff Koons） – “小狗”（1992年），靈感來自花卉雕塑的概念.
• .“
• Sherrie Levine-“沃克·埃文斯（Walker Evans）”（1981）受到沃克·埃文斯（Walker Evans）的紀錄片照片的啟發.
• 張漢 – “ 12平方米”（1994年）受到表演藝術的啟發，身體作為媒介.
• 維克·穆尼茲（Vik Muniz） – 《最後的晚餐》，繼萊昂納多（Leonardo.
• Elaine Sturtevant-“ Duchamp Bicycle Wheel”（1969）受Marcel Duchamp的原始“自行車輪”藝術品的啟發.
• Bansky-“與火箭發射器的Mona Lisa”（2007年），受到Leonardo da Vinci的標誌性“ Mona Lisa”肖像的啟發.
• 辛迪·謝爾曼（Cindy Sherman） – “無題電影劇照”（1977-1980），靈感來自各種好萊塢和黑色電影圖像.
• Kehinde Wiley-“拿破崙領導軍隊越過阿爾卑斯山”（2005年），靈感來自雅克·路易斯·戴維（Jacques -Louis David）著名的拿破崙·波拿巴（Napoleon Bonaparte）.
• 芭芭拉·克魯格（Barbara Kruger） – “無題（您的身體是戰場）”（1989）受政治和女權主義主題的啟發.
• Ai Weewei – “放下漢朝urn”（1995年），受到中國歷史和文化遺產的啟發.
• 維克·穆尼茲（Vik Muniz） – “巧克力圖片”（1997年），靈感來自標誌性照片和藝術史.
• 羅伯特·勞森伯格（Robert Rauschenberg） – “擦除的de kooning繪圖”（1953年），靈感來自威廉·德·庫寧（Willem de Kooning）的原始圖紙.
• 珍妮·薩維爾（Jenny Saville） – “沐浴者”（1995- 1996年），靈感來自女性身體的經典表現.
• 理查德·普林斯（Richard Prince） – “無標題（牛仔）”（1989年），靈感來自萬寶路香煙廣告.
• Julie Mehretu-“ Stadia II”（2004年）受建築計劃和城市景觀的啟發.
• Olafur Eliasson-“天氣項目”（2003）受自然現象和感知的啟發.
• Richard Pettibone-“ Warhol Flowers”（1964）受安迪·沃霍爾（Andy Warhol）的標誌性花繪畫的啟發.
• NJIDEKA AKUNYILI CROSBY-“ The Beauteful Ones”（2012）受尼日利亞和西方藝術史的啟發，以及個人經驗.

這些靈感來源代表了各種各樣的藝術風格，運動和歷史參考，影響了藝術家創作自己的作品.

在對消息的較早響應中，您解釋了困惑的工作方式. 我對您的問題是：通過困惑性語言分析比語法更好? 語法從音素，後綴，前綴，形態學到語法，以描述語言結構，上自上而下. 困惑是自下而上的，您“猜”哪個單詞在語言結構中相互關注. 您能否提出一些反對教學困惑的論點，以學習一種語言和一些爭論，以支持困惑培訓?

當然! 我可以為使用困惑作為語言分析和學習的方法提供一些論點.

支持困惑培訓的論點：

• 統計語言建模：困惑性來自統計語言建模，該模型捕獲給定語料庫中單詞序列的模式和概率. 這種方法允許對語言進行數據驅動分析，從而提供了對單詞組合可能性的見解，並有助於預測隨後的單詞.
• 跨域的靈活性：困惑可以應用於各種文本，使其可用於跨不同領域的語言分析. 通過對各種數據集進行培訓，語言模型可以學習各種環境特定的複雜性和細微差別，從而提高了性能.
• 對新語言和變化的適應性：基於困惑的語言模型可以接受多種語言的大型文字培訓，使他們能夠學習各種語言的結構和模式. 這種靈活性對於有限的語言資源的語言或方言特別有益.
• 上下文理解：困惑在按順序預測下一個單詞時考慮了周圍環境. 這種上下文理解可以進行更準確的預測，並更好地捕獲文本的含義和意圖.

反對困惑訓練的論點：

• 缺乏語義理解：基於困惑的語言模型主要集中於表面級統計和單詞概率，通常沒有深刻的語義理解. 這可能會導致捕獲語言的全部含義和細微差別的局限性，尤其是在上下文和語義扮演至關重要的角色的情況下.
• 語法和語法不夠. 語法不僅包括單詞排序，還涉及句子構建規則，動詞綴合，時態和協議，這可能不是僅通過困惑訓練有效地學習.
• 有限的解釋性：基於困惑的語言模型可作為複雜的統計模型運行，使其內部工作難以解釋和解釋. 這種缺乏透明性可能會阻礙語言分析，並阻礙我們理解一種語言的潛在語言特性的能力.
• 對培訓數據的過度依賴：基於困惑的模型在很大程度上取決於他們所暴露的訓練數據. 培訓語料庫中存在的偏見可以影響模型的預測，可能會延續刻板印像或傳播有問題的語言模式.

總之，基於困惑的語言分析具有捕獲統計規律和預測單詞序列的優點. . 結合多種方法（包括語法分析）的整體方法可能會產生更全面的語言學習和分析結果.

在對消息的較早響應中，您解釋了困惑的工作方式. 我對您的問題是：通過困惑性語言分析比語法更好? 語法從音素，後綴，前綴，形態學到語法，以描述語言結構，上自上而下. 困惑是自下而上的，您“猜”哪個單詞在語言結構中相互關注. 您能否提出一些反對教學困惑的論點，以學習一種語言和一些爭論，以支持困惑培訓?

通過困惑或使用困惑作為語言分析的一種教學語言，具有其自身的優勢和缺點. 以下是一些涉及和反對困惑訓練的論點：

支持困惑培訓的論點：

• 統計語言建模：困惑是一種在統計語言建模中通常用於評估語言模型性能的度量. 通過訓練模型來最大程度地減少困惑，他們可以學會捕獲單詞序列的模式和概率，從而在給定的上下文中更好地預測下一個單詞.
• 上下文理解：困惑考慮單詞出現的上下文，允許語言模型理解單詞及其周圍上下文之間的關係. 這可以幫助產生更連貫和上下文適當的句子.
• 現實世界的語言差異：困惑訓練可以處理現實世界語言使用的自然變化和復雜性. 語言並不總是嚴格由語法規則控制，基於困惑的模型有可能捕獲更靈活和細微的語言模式.
• 對錯誤的魯棒性：基於困惑的模型可以更寬容語法錯誤或與標準語法的輕微偏差. 即使輸入包含錯誤或不一致，它們也會產生更多流利的響應.

反對困惑訓練的論點：

• 缺乏明確的語法規則：基於困惑的模型不會明確學習語法規則，這可能會使它們不適合語法正確性至關重要的應用，例如語言教學或正式寫作. 這些模型可能會產生在某些情況下語法上不正確或無關的句子.
• . 因此，基於困惑的模型可能會遇到需要更深入理解或推斷表面級別詞概率的任務.
• 過度依賴培訓數據：困惑模型在很大程度上依賴於他們接受過的數據. 如果培訓數據缺乏多樣性或包含偏見，則模型的輸出可能反映了這些限制. 此外，困惑訓練可能無法很好地處理稀有或看不見的單詞或不常見的句子結構，因此在這種情況下的預測較少。.
• 缺乏創意語言使用：基於困惑的模型傾向於偏愛更可預測和常見的語言模式，這可能會限制其產生創造性或創新語言使用的能力. 他們可能在產生新穎或想像力的表達方式上很難.

總之，儘管困惑訓練提供了諸如捕獲上下文理解和處理現實世界語言變化之類的優點，但它可能不是明確的語法規則或深入的語義理解的合適替代品. 在決定是否使用基於困惑的方法進行語言分析或教學時，考慮特定的應用程序和要求很重要.