Kísérletek a chatgpt -szel

Engedje meg, hogy más csoportok konstruktív visszajelzést nyújtsanak az egyes bemutatókról. . .

Webinar: Generative AI és az NPO: Hogyan változtatja meg az NPO -k működését

A gépi tanulási algoritmusok évek óta vannak a modellezés és a hirdetések elhelyezésének jelenetei mögött, de most olyan eszközök, mint a Chatgpt, a MidJourney, a Dalle és még sok más, az AI -t a kezünkbe helyezték.

Tudja meg, hogy a nonprofit szervezetek mit csinálnak ezzel az új technológiával, az ígérettel és a veszélyekkel, és milyen utasításokat és eszközöket használhat az élet könnyebbé tétele érdekében. A diákat fejlesztik erre az eseményre.

A nonprofit szövetség és a nonprofit idők szponzorálja

Panel és moderátorok:
• Nick Ellinger a Moore márkanévének vezetője. 2020 januárjában csatlakozott a Moore -hoz, ahol nagyszerű élményeket teremt a nonprofit szervezetek és választópolgárok számára.
• A Filipe Pásza egy adatgyűjtő és magas rangú adománygyűjtő és nyilvános elkötelezettség stratégiája. Az egyik úttörő a mesterséges intelligencia (2022 -ben kezdte meg a GPT használatát) és a társadalmi adatok intelligenciáját az ágazatban.
• Paul Clolery a nonprofit idők főszerkesztője.

Kísérletek a chatgpt -szel+

Az alábbiakban találhat példákat a chatgpt -hez írt üzenetekre+.

Hogyan javíthatják a középiskolai tanárok az intelligens oktatást? Az egyéni oktatás helyett a csoportos oktatást javasoljuk. Szeretnénk hozzáférhetővé tenni az egyéni ismereteket a csoport számára. Szeretnénk megosztani a visszakeresett információkat egy olyan AI -modellel, mint te, hogy visszajelzést kapjon a hálózataiból. Javasolhat -e egy modellt a csoportos oktatáshoz 10 lépésben, amely magában foglalja egy olyan AI modell visszajelzését, mint te magad?

! Íme egy javasolt modell a csoportos oktatáshoz, amely magában foglalja egy olyan AI -modell visszajelzését, mint én:

1. lépés: Azonosítsa a tanulási célokat

A középiskolai tanárnak egyértelműen meg kell határoznia a csoport tanulási céljait. .

2. lépés: Ossza fel a hallgatókat csoportokra

Ossza fel a hallgatókat kisebb csoportokra, hogy ösztönözze az együttműködést és az interakciót. Minden csoportnak különféle erősségekkel és képességekkel rendelkező hallgatókból kell állnia.

3. lépés: Kutatási témák kiosztása

Hozzárendeljen különböző kutatási témákat az egyes csoportokhoz. .

4. lépés: Végezzen kutatást

. A hallgatók különféle forrásokat, például tankönyveket, online adatbázisokat és oktatási webhelyeket használhatnak információk gyűjtésére.

5. lépés: Ossza meg a megállapításokat

Kutatás elvégzése után minden csoport bemutatja megállapításait az osztály többi tagjának. Ezt előadások, plakátok vagy multimédiás formátumok útján lehet megtenni, hogy hatékonyan közöljék tudásukat.

6. lépés: Visszajelzés a társaiktól

. . Ez elősegíti az aktív elkötelezettséget és a kritikus gondolkodást.

. Minden csoport benyújthatja kutatási eredményeit, kérdéseit és aggodalmait az AI modellhez, amely további betekintést, magyarázatot és visszajelzést nyújt.

Megkönnyítse az osztálytermi vitát az AI modell visszajelzései alapján. Ösztönözze a hallgatókat, hogy hasonlítsák össze és elemezzék az AI modell által nyújtott információkat saját megállapításaikkal, elősegítve a téma mélyebb megértését.

9. lépés: Együttműködő tanulási tevékenységek

Tervezze meg az együttműködési tanulási tevékenységeket, ahol a hallgatók együtt dolgoznak tudásuk alkalmazása és a kutatási témával kapcsolatos problémák megoldása érdekében. Ez magában foglalhatja a csoportprojekteket, esettanulmányokat vagy szimulációkat.

10. lépés: Értékelés és reflexió

. Lehetőséget biztosít a hallgatók számára, hogy gondolkodjanak tanulási folyamatukról, a csoportoktatási modell hatékonyságáról és az AI modelltől kapott visszajelzésekről.

.

Hogyan tudunk szinergiákat létrehozni az AI modell és a tanulók között a fent említett helyzetben?

Az AI modell és a csoportoktatási modellben szereplő tanulók közötti szinergiák létrehozásához a következő stratégiákat építheti be:

• Együttműködési vizsgálat: Ösztönözze a hallgatókat, hogy vegyenek részt az AI modellel együttműködő vizsgálatban. Kutatási eredményeik alapján együttesen megfogalmazhatnak kérdéseket és hipotéziseket, és visszajelzést és útmutatást kérhetnek az AI modelltől, hogy elmélyítsék megértésüket.
• Aktív részvétel: Fokozza az aktív részvételt azáltal, hogy lehetővé teszi a hallgatók számára, hogy közvetlenül kölcsönhatásba lépjenek az AI modellel. Bemutathatják kutatási összefoglalóikat, kérdéseiket vagy téves elképzeléseiket, és személyre szabott visszajelzéseket és javaslatokat kaphatnak az AI modelltől, amelyek javíthatják tanulási tapasztalataikat.
• Kritikus elemzés: Ösztönözze a hallgatókat, hogy kritikusan elemezzék az AI modell válaszait. Ki kell értékelniük a megadott információk érvényességét és megbízhatóságát, és összehasonlítaniuk kell a saját kutatásukkal. .
• Az AI betekintés integrációja: A hallgatók integrálják az AI modell által nyújtott betekintést a csoportbeszélgetésekbe és az előadásokba. .
• Iteratív tanulás: elősegítse az iteratív tanulási folyamatot azáltal, hogy lehetővé teszi a hallgatók számára, hogy finomítsák kérdéseiket és kutatásaikat az AI modelltől kapott visszajelzések alapján. Ez az iteratív megközelítés ösztönzi a folyamatos fejlesztést, és arra ösztönzi a hallgatókat, hogy új betekintés alapján adaptálják tudásukat.
• Etikai megfontolások: Beszélje meg az AI modellek használatának etikai következményeit, és hangsúlyozza a kritikus értékelés fontosságát. Ösztönözze a hallgatókat, hogy gondolkodjanak az AI modellek, az elfogultság és az emberek felelősségvállalásának korlátozásairól az AI által generált betekintés alapján megalapozott döntések meghozatalában.
• Diákvezérelt felfedezés: Felhatalmazza a hallgatókat arra, hogy vállalják a tanulási folyamatuk tulajdonjogát. Ösztönözze őket, hogy fedezzék fel az AI modellen kívüli további erőforrásokat, például könyveket, tudományos cikkeket vagy interjúkat, hogy elmélyítsék megértésüket és megtámadják az AI modell perspektíváit.
• Reflektív viták: megkönnyítik a hallgatók tükröződését az AI -modell tapasztalatairól. Bátorítsa őket, hogy osszák meg gondolataikat, kihívásaikat és betekintést az AI modellel való interakcióból, az AI előnyeinek és korlátainak mélyebb megértésének elősegítésével.

Ezeknek a stratégiáknak a integrálásával a tanulók aktívan kapcsolatba léphetnek az AI modellbe, kihasználhatják képességeit megértésük javítása érdekében, és fejleszthetik a kritikus gondolkodási és együttműködési készségeket a folyamatban. Az AI modell értékes erőforrásként és tanulási társként működik, elősegítve az emberi tanulók és a mesterséges intelligencia közötti szinergiákat.

Az AI modell és a csoportoktatási modellben szereplő tanulók közötti szinergiák létrehozásához a következő stratégiákat építheti be:

• Interaktív kérdések és válaszok: Ösztönözze a hallgatókat, hogy aktívan vegyenek részt az AI modellben, és feltétlenül tegyenek fel kutatási témájukkal kapcsolatos kérdéseket. Az AI modell azonnali visszajelzést, magyarázatokat és további betekintést nyújthat, elősegítve a dinamikus és interaktív tanulási élményt.
• Együttműködő tudásépítés: Használja az AI modellt megosztott tudástárolóként, ahol a hallgatók hozzájárulhatnak saját betekintésükhöz, megállapításaikhoz és értelmezéseikhez. Az AI modell ezután visszajelzést adhat, és javaslatot tehet a különböző információk közötti kapcsolatra, megkönnyítve az együttműködési tudásépítési folyamatot.
• . Az AI modell további forrásokat, gyakorlati gyakorlatokat vagy kiegészítő anyagokat javasolhat, amelyek az egyes hallgatók igényeihez és érdekeinek megfelelően vannak.
• Adaptív tanulási útvonalak: Használja ki az AI modell képességeit a tanulási útvonal adaptálására a hallgatók előrehaladásának és megértésének alapján. Az AI modell azonosíthatja azokat a területeket, ahol a hallgatók küzdenek és célzott beavatkozásokat kínálnak, vagy fejlett tartalmat biztosítanak a nagy teljesítményű hallgatók kihívása érdekében.
• Folyamatos értékelés és visszajelzés: Integrálja az AI modellt az értékelési folyamatba azáltal, hogy lehetővé teszi a hallgatók munkájának, például kutatási dokumentumok, prezentációk vagy problémamegoldó tevékenységek értékelését. Az AI modell konstruktív visszajelzést adhat, kiemelve az erősségeket és a fejlesztési területeket, és segíthet a hallgatóknak az idő múlásával nyomon követni az előrehaladásukat.
• Adatelemzés és megjelenítés: Az AI modell segítségével nagy mennyiségű adatot elemez a hallgatók kutatási és tanulási tevékenységeiből. Az AI modell azonosíthatja a mintákat, előállíthatja a vizualizációkat, és olyan betekintést nyújt, amely nem feltétlenül nyilvánvaló a tanulók számára, megkönnyítve a téma mélyebb megértését és feltárását.
• Etikai és kritikus gondolkodási megbeszélések: Vegye figyelembe a hallgatókat az AI etikai következményeiről és annak társadalomra gyakorolt ​​hatásáról szóló megbeszélésekbe. .
• Folyamatos fejlesztés és iteráció: Rendszeresen gyűjtsön vissza visszajelzéseket a hallgatóktól az AI modell és a csoportos oktatási folyamat tapasztalatairól. Használja a betekintésüket az AI modell integrációjának finomításához és javításához, a kiigazítások elvégzéséhez a tanulók igényeinek jobb kielégítése és az általános oktatási tapasztalatok javítása érdekében.

Ezeknek a stratégiáknak a végrehajtásával elősegítheti az AI modell és a tanulók közötti szinergiákat, elősegítheti az aktív elkötelezettséget, a személyre szabott tanulási tapasztalatokat és az együttműködési tudás -felépítést.

! Itt vannak az előző lista művészei, valamint a műalkotások konkrét inspirációja:

• .
• Jeff Koons – “Kiskutya” (1992), amelyet a virágszobrászat koncepciója ihlette.
• Yasumasa Morimura – “Portré (Futago)” (1988), amelyet a híres nyugati művek ihlette, mint például Johannes Vermeer “The Milkmaid.”
• .
• Zhang Huan – “12 négyzetméter” (1994), amelyet a Performance Art és a test inspirált, mint médium.
• .”
• Elaine Sturtevant – “Duchamp Bicycle Wheel” (1969) Marcel Duchamp eredeti “Bicycle Wheel” grafikája ihlette.
• Bansky – “Mona Lisa with Rocket Launcher” (2007) Leonardo da Vinci ikonikus “Mona Lisa” portréja ihlette.
• Cindy Sherman – “Untitled Film Stills” (1977-1980), különféle hollywoodi és film noir képek ihlette.
• Kehinde Wiley – “Napóleon vezet a hadsereg az Alpok felett” (2005), amelyet Jacques -Louis David híres Napoleon Bonaparte festménye ihlette.
• Barbara Kruger – “Untitled (a tested egy csatatér)” (1989) politikai és feminista témák ihlette.
• .
• Vik Muniz – “Képek a csokoládé” (1997) ikonikus fényképek és művészeti történelem ihlette.
• .
• Jenny Saville – “Bathers” (1995-1996), amelyet a női test klasszikus ábrázolása ihlette.
• Richard Prince – “Untitled (Cowboy)” (1989), a Marlboro cigarettahirdetések ihlette.
• .
• .
• Richard Pettibone – “Warhol Flowers” (1964) Andy Warhol ikonikus virágfestményei ihlette.
• Njideka Akunyili Crosby – “The Beauthful One” (2012), amelyet a nigériai és a nyugati művészet története ihlette, valamint a személyes tapasztalatok.

Ezek az inspirációs források a művészi stílusok, mozgalmak és történelmi referenciák széles skáláját képviselik, amelyek befolyásolták a művészeket a saját műveik létrehozásában.

Egy üzenetre adott korábbi válaszban elmagyarázta, hogyan működik a zavarás. Az a kérdésem, hogy: vajon a nyelvi elemzés a zavarás révén jobb módszer lenne -e, mint a nyelvtanon keresztül? . . Tudna -e adni néhány érvet a zavarosság tanítása ellen, hogy megtanuljon egy nyelvet és néhány érv a zavarossági képzés mellett?

! Bizonyos érveket tudok adni mind a zavarosságnak a nyelvi elemzés és a tanulás módszerének felhasználására és annak ellen.

• . .
• Rugalmasság a domainek között: A zavarosság a szövegek széles skálájára alkalmazható, így hasznos lehet a nyelvi elemzéshez különböző területeken. Különböző adatkészletek képzésével a nyelvi modellek megtanulhatják a különféle kontextusokra jellemző bonyolultságokat és árnyalatokat, ami javított teljesítményhez vezet.
• . .
• Kontextuális megértés: A zavarosság figyelembe veszi a környező kontextust, amikor a következő szót egy sorrendben megjósolja. .

Érvek a megdöbbentő edzés ellen:

• A szemantikai megértés hiánya: A zavaró alapú nyelvmodellek elsősorban a felszíni szintű statisztikákra és a szó valószínűségeire összpontosítanak, gyakran mély szemantikai megértés nélkül. Ez korlátozásokhoz vezethet a nyelv teljes jelentésének és árnyalatainak megragadásában, különösen azokban az esetekben, amikor a kontextus és a szemantika döntő szerepet játszik.
• Nem elegendő a nyelvtanhoz és a szintaxishoz: Noha a zavarás megragadhatja a szó asszociációkat, és megjósolhatja a valószínű következő szavakat, előfordulhat, hogy nem foglalkozik megfelelően a nyelv nyelvtani és szintaktikai struktúráival. A nyelvtan nem csupán a szavak megrendelését foglalja magában, amely magában foglalja a mondat felépítésére, az ige -konjugációra, a feszültségre és a megállapodásra vonatkozó szabályokat, amelyeket önmagában nem lehet hatékonyan megtanulni a zavart képzés révén.
• Korlátozott értelmezhetőség: A zaklatás-alapú nyelvmodellek összetett statisztikai modellekként működnek, így belső működéseik megnehezíthetik és magyarázzák. .
• A képzési adatok túlzott mértékű támaszkodása: A zavaró alapú modellek nagymértékben függnek az edzési adatoktól, amelyeknek ki vannak téve. A képzési korpuszban jelen lévő elfogultság befolyásolhatja a modell előrejelzéseit, potenciálisan állandósítva a sztereotípiákat vagy a problémás nyelvi mintákat terjesztve.

. Ezt azonban inkább kiegészítő eszköznek, mint önálló módszernek kell tekinteni, mivel előfordulhat, hogy nem foglalkozik teljesen a nyelv szélesebb aspektusaival, például a nyelvtan, a szintaxis és a szemantikai megértéssel. Egy holisztikus megközelítés, amely kombinálja a több módszertant, beleértve a nyelvtani elemzést, valószínűleg átfogóbb nyelvtanulási és elemzési eredményeket eredményezne.

. ? A nyelvtan a fonémáról, utótagból, előtagból, morfológiából a szintaxisból a nyelvi struktúrák leírására irányul, felülről lefelé. A zavarosság alulról van felfelé, “kitalálod”, mely szavak logikusan követik egymást a nyelvi struktúrákban. Tudna -e adni néhány érvet a zavarosság tanítása ellen, hogy megtanuljon egy nyelvet és néhány érv a zavarossági képzés mellett?

A nyelv tanítása a zavartságon keresztül vagy a zavarosság felhasználásának a nyelvi elemzés mértékének felhasználásával megvannak a saját előnyei és hátrányai. Íme néhány érv mind a zavarossági edzés ellen, mind az ellen:

Érvek a zavarossági képzés mellett:

• Statisztikai nyelvmodellezés: A zavarosság egy olyan metrika, amelyet általában a statisztikai nyelvmodellezésben használnak a nyelvmodellek teljesítményének értékelésére. .
• Kontextuális megértés: A zavarosság figyelembe veszi azt a kontextust, amelyben a szavak megjelennek, lehetővé téve a nyelvi modellek számára, hogy megértsék a szavak és a környező kontextus kapcsolatát. Ez segíthet a koherens és kontextuálisan megfelelőbb mondatok generálásában.
• . .
• A hibákkal szembeni robusztus: A zavaró alapú modellek jobban megbocsáthatnak a nyelvtani hibákról vagy a szokásos nyelvtantól való enyhe eltérésekről. Több folyékony válaszot generálhatnak akkor is, ha a bemenet hibákat vagy következetlenségeket tartalmaz, így potenciálisan hasznosabbá teszik azokat a forgatókönyvekben, amikor a felhasználók nem tarthatják be szigorúan a nyelvtani szabályokat.

Érvek a megdöbbentő edzés ellen:

• Az explicit nyelvtani szabályok hiánya: A zavart alapú modellek nem fejezik ki kifejezetten a nyelvtani szabályokat, amelyek kevésbé alkalmasak lehetnek azokra az alkalmazásokra, ahol a grammatikai helyesség döntő jelentőségű, például a nyelvi oktatás vagy a formális írás. Ezek a modellek olyan mondatokat generálhatnak, amelyek bizonyos összefüggésekben nyelvtanilag helytelenek vagy értelmetlenek.
• Nem elegendő szemantikai megértés: Noha a zavaró képzés megragadhatja a statisztikai szabályszerűségeket a nyelvben, nem feltétlenül ragadhatja meg a szavak vagy kifejezések mögöttes szemantikai vagy fogalmi jelentését. Következésképpen a zavaró alapú modellek küzdenek olyan feladatokkal, amelyek mélyebb megértést vagy következtetést igényelnek a felszíni szintű szó valószínűségén túl.
• A képzési adatok túlzott mértékű támaszkodása: A zavarási modellek nagymértékben támaszkodnak az adatokra, amelyekre képzettek. Ha a képzési adatoknak nincs sokfélesége vagy torzítás, akkor a modell kimenete tükrözheti ezeket a korlátozásokat. Sőt, a megdöbbentő edzés nem kezelheti a ritka vagy láthatatlan szavakat vagy a ritka mondatszerkezeteket, amelyek ilyen esetekben kevésbé pontos előrejelzéseket eredményeznek.
• A kreatív nyelvhasználat hiánya: A zavart alapú modellek inkább a kiszámíthatóbb és a közös nyelvi mintákat részesítik előnyben, amelyek korlátozhatják a kreatív vagy innovatív nyelvhasználat előállításának képességét. Harcolhatnak új vagy ötletes kifejezések előállításával, mivel elsősorban a képzési adatok tanult statisztikai szabályszerűségein támaszkodnak.

Összegezve, míg a zavaró képzés olyan előnyöket kínál, mint például a kontextuális megértés megragadása és a valós nyelvi variáció kezelése, ez nem feltétlenül helyettesíti az explicit nyelvtani szabályokat vagy a mély szemantikai megértést. Fontos, hogy mérlegelje a konkrét alkalmazást és követelményeket, amikor eldönti, hogy a zavaros alapú megközelítéseket a nyelvi elemzéshez vagy a tanításhoz használják-e.