Eksperymenty z Chatgpt

Pozwól innym grupom na konstruktywne informacje zwrotne na temat każdej prezentacji. Zachęcaj uczniów do zadawania pytań, sugestii i oferowania dodatkowych informacji. To promuje aktywne zaangażowanie i krytyczne myślenie.

Webinar: Generative AI i Twoja NPO: Jak Chatgpt+ zmieni sposób działania NPO

Algorytmy uczenia maszynowego od lat znajdują się za kulisami modelowania i umieszczania reklam, ale teraz narzędzia takie jak Chatgpt, Midjourney, Dalle i inni włożyły sztuczną inteligencję w naszych rękach.

Dowiedz się, co organizują organizacje non -profit z tą nową technologią, obietnicą i niebezpieczeństwami oraz jakiego podpowiedzi i narzędzi możesz użyć, aby ułatwić swoje życie. Na to wydarzenie opracowywane są slajdy.

Sponsorowane przez sojusz non -profit i czasy non -profit

Panel i moderatorzy:
• Nick Ellinger jest dyrektorem marki w Moore. .
• Filipe Páscoa to strateg ds. Zbierania funduszy i starszy strateg ds. Zabezpieczenia i zaangażowania publicznego. Jeden z pionierów w stosowaniu sztucznej inteligencji (zaczął używać GPT w 2022 r.) I inteligencję danych społecznych w sektorze.
• Paul Clolery jest redaktorem naczelnym czasów organizacji non-profit.

+

Tutaj poniżej znajdziesz przykłady wiadomości, które napisałem dla Chatgpt+.

Jak nauczyciele szkół średnich mogą poprawić inteligentną edukację? Zamiast indywidualnej edukacji sugerujemy edukację grupową. . Chcemy udostępnić pobierane informacje z modelem AI, takim jak Ty, aby uzyskać informacje zwrotne z sieci. Czy możesz zaproponować model edukacji grupowej w 10 krokach, który obejmuje informację zwrotną modelu AI takiej jak ty?

Z pewnością! Oto proponowany model edukacji grupowej, który zawiera informacje zwrotne z modelu AI takiej jak ja:

Krok 1: Zidentyfikuj cele uczenia się

Nauczyciel szkoły średniej powinien jasno określić cele uczenia się grupy. Określ konkretne tematy lub umiejętności, które należy objąć podczas procesu edukacji grupowej.

Krok 2: Podziel uczniów na grupy

Podziel uczniów na mniejsze grupy, aby zachęcić do współpracy i interakcji. Każda grupa powinna składać się ze studentów o różnorodnych mocnych stronach i umiejętnościach.

Krok 3: Przypisz tematy badawcze

Przypisuj różne tematy badawcze do każdej grupy. Tematy te powinny być zgodne z celami uczenia się i umożliwić uczniom odkrywanie i gromadzenie odpowiednich informacji.

Krok 4: Przeprowadź badania

Każda grupa prowadzi badania na przypisany temat. Studenci mogą korzystać z różnych zasobów, takich jak podręczniki, internetowe bazy danych i strony edukacyjne do gromadzenia informacji.

Krok 5: Udostępnij ustalenia

Po przeprowadzeniu badań każda grupa przedstawia swoje odkrycia reszcie klasy. Można to zrobić za pomocą prezentacji, plakatów lub formatów multimedialnych, aby skutecznie przekazać swoją wiedzę.

Krok 6: Informacje zwrotne od rówieśników

Pozwól innym grupom na konstruktywne informacje zwrotne na temat każdej prezentacji. Zachęcaj uczniów do zadawania pytań, sugestii i oferowania dodatkowych informacji. To promuje aktywne zaangażowanie i krytyczne myślenie.

Krok 7: Integracja modelu AI

Zintegruj model AI, taki jak ja z procesem. Każda grupa może przedstawić swoje wyniki badań, pytania i obawy do modelu AI, który zapewni dodatkowe informacje, wyjaśnienia i informacje zwrotne.

Krok 8: Dyskusja i analiza

Ułatwiaj dyskusję w klasie oparta na opinii modelu AI. Zachęcaj uczniów do porównywania i analizy informacji dostarczonych przez model AI z ich własnymi ustaleniami, promując głębsze zrozumienie tematu.

Krok 9: Wspólne zajęcia edukacyjne

Projektuj wspólne zajęcia edukacyjne, w których uczniowie pracują razem, aby zastosować swoją wiedzę i rozwiązywać problemy związane z tematem badań. Może to obejmować projekty grupowe, studia przypadków lub symulacje.

Krok 10: Ocena i refleksja

Przeprowadzić ocenę oceny zrozumienia tematu przez uczniów. Zapewnij uczniom możliwość refleksji nad procesem uczenia się, skuteczności modelu edukacji grupowej i informacji zwrotnych otrzymanych z modelu AI.

Postępując zgodnie z tymi krokami, nauczyciele szkół średnich mogą stworzyć wspólne i interaktywne środowisko uczenia się, wykorzystując korzyści płynące z edukacji grupowej, jednocześnie integrując informacje zwrotne i spostrzeżenia dostarczone przez model AI taki jak ja.

?

• Zapytanie o wspólne: Zachęcaj uczniów do angażowania się we współpracy z modelem AI. Mogą wspólnie formułować pytania i hipotezy na podstawie ich wyników badań oraz szukać informacji zwrotnej i wskazówek z modelu AI w celu pogłębienia ich zrozumienia.
• Aktywne uczestnictwo: Foster aktywny uczestnictwo poprzez umożliwienie uczniom bezpośredniej interakcji z modelem AI. Mogą wprowadzać swoje podsumowania badań, pytania lub nieporozumienia oraz otrzymywać spersonalizowane informacje zwrotne i sugestie z modelu AI, które mogą poprawić ich doświadczenie edukacyjne.
• Analiza krytyczna: Zachęcaj uczniów do krytycznej analizy odpowiedzi modelu AI. Powinny ocenić ważność i wiarygodność dostarczanych informacji i porównać je z własnymi badaniami. Ten proces pomaga im rozwijać umiejętności krytycznego myślenia i rozważyć wiele perspektyw.
• Integracja AI Insights: Poproś uczniów zintegrowania spostrzeżeń dostarczonych przez model AI z ich grupowymi dyskusjami i prezentacjami. Mogą cytować odpowiednie informacje, wyjaśnienia lub alternatywne punkty widzenia z modelu AI, wzbogacając ogólne zrozumienie tematu.
• Uczenie się iteracyjne: Promuj iteracyjny proces uczenia się, umożliwiając uczniom udoskonalenie ich pytań i badań w oparciu o informacje zwrotne otrzymane z modelu AI. To iteracyjne podejście zachęca do ciągłego doskonalenia i zachęca uczniów do dostosowania swojej wiedzy w oparciu o nowe spostrzeżenia.
• Rozważania etyczne: Omów etyczne implikacje stosowania modeli AI i podkreśl znaczenie oceny krytycznej. Zachęcaj uczniów do refleksji nad ograniczeniami modeli AI, uprzedzeń i odpowiedzialności ludzi za podejmowanie świadomych decyzji opartych na spostrzeżeniach generowanych przez AI.
• Eksploracja oparta na uczniach: Upoważnienie uczniom do przejęcia własności procesu uczenia się. Zachęcaj ich do zbadania dodatkowych zasobów poza modelem AI, takie jak książki, artykuły naukowe lub wywiady, aby pogłębić swoje zrozumienie i zakwestionować perspektywy modelu AI.
• Dyskusje refleksyjne: ułatwiaj refleksyjne dyskusje między uczniami na temat ich doświadczeń z modelem AI. Zachęcaj ich do dzielenia się swoimi przemyśleniami, wyzwaniami i spostrzeżeniami zdobytych z interakcji z modelem AI, wspierając głębsze zrozumienie korzyści i ograniczeń AI w edukacji.

Integrując te strategie, uczniowie mogą aktywnie angażować się z modelem AI, wykorzystać swoje możliwości, aby zwiększyć ich zrozumienie oraz rozwinąć umiejętności krytycznego myślenia i współpracy w tym procesie. .

Aby stworzyć synergie między modelem AI a uczniami w modelu edukacji grupy, możesz uwzględnić następujące strategie:

• Interaktywne sesje pytań i odpowiedzi. Model AI może zapewnić natychmiastowe informacje zwrotne, wyjaśnienia i dodatkowe spostrzeżenia, wspierając dynamiczne i interaktywne doświadczenie edukacyjne.
• Budowanie wiedzy o współpracy: Wykorzystaj model AI jako wspólnego repozytorium wiedzy, w którym uczniowie mogą wnieść własne spostrzeżenia, ustalenia i interpretacje. Model AI może następnie przekazać informacje zwrotne i sugerować połączenia między różnymi informacjami, ułatwiając proces budowania wiedzy.
• Zalecenia spersonalizowane: Wykorzystaj zdolność modelu AI do analizy indywidualnych wzorców uczenia się i dostarczanie uczniom spersonalizowanych zaleceń. Model AI może sugerować dodatkowe zasoby, ćwiczenia praktyczne lub materiały uzupełniające dostosowane do potrzeb i zainteresowań każdego ucznia.
• Adaptacyjne ścieżki uczenia się: Wykorzystaj możliwości modelu AI, aby dostosować ścieżkę uczenia się w oparciu o postęp i zrozumienie uczniów. Model AI może zidentyfikować obszary, w których uczniowie mogą walczyć i oferować ukierunkowane interwencje lub zapewniać zaawansowane treści, aby rzucić wyzwanie uczniom o wysokiej wydajności.
• Ciągła ocena i informacje zwrotne: Zintegruj model AI z procesem oceny, umożliwiając mu ocenę pracy uczniów, takich jak dokumenty badawcze, prezentacje lub działania rozwiązywania problemów. Model AI może zapewnić konstruktywne informacje zwrotne, podkreślając mocne strony i obszary do poprawy oraz pomóc uczniom w śledzeniu ich postępów w czasie.
• Analiza i wizualizacja danych: Użyj modelu AI do analizy dużych ilości danych zebranych z działań badawczych i edukacyjnych uczniów. Model AI może identyfikować wzorce, generować wizualizacje i oferować spostrzeżenia, które mogą nie być od razu widoczne dla uczniów, ułatwiając głębsze zrozumienie i badanie tematu.
• Dyskusje etyczne i krytyczne: angażuj uczniów w dyskusje na temat etycznych implikacji AI i jej wpływu na społeczeństwo. Zachęcaj do krytycznego myślenia i refleksji na temat sugestii i informacji zwrotnej modelu AI, co skłoniło studentów do rozważenia różnych perspektyw i oceny wiarygodności i uprzedzeń informacji generowanych przez AI.
• Ciągłe doskonalenie i iteracja: Regularnie zbieraj informacje zwrotne od uczniów na temat ich doświadczeń z modelem AI i procesem edukacji grupowej. Wykorzystaj ich spostrzeżenia, aby udoskonalić i ulepszyć integrację modelu AI, dzięki czemu dostosowanie w celu lepszego zaspokojenia potrzeb uczniów i poprawy ogólnego doświadczenia edukacyjnego.

Wdrażając te strategie, możesz wspierać synergie między modelem AI a uczniami, promując aktywne zaangażowanie, spersonalizowane doświadczenia edukacyjne i budowę wiedzy o współpracy.

Z pewnością! Oto artyści z poprzedniej listy wraz z konkretnym źródłem inspiracji dla swoich dzieł sztuki:

• Roy Lichtenstein – „Drowning Girl” (1963) inspirowana grafiką Tony’ego Abruzzo.
• .
• Yasumasa Morimura – „Portrait (Futago)” (1988) inspirowany słynnymi dziełami zachodnimi, takimi jak Johannes Vermeer „The Milkmaid.”
• Sherrie Levine – „After Walker Evans” (1981) inspirowane dokumentami Walkera Evansa z epoki Wielkiej Kryzysu.
• Zhang Huan – „12 metrów kwadratowych” (1994) inspirowane sztuką performance i ciała jako medium.
• Vik Muniz – „The Last Supper, After Leonardo” (1999) inspirowana „The Last Supper” Leonarda Da Vinci.”
• Elaine Sturtevant – „Duchamp Rower Wheel” (1969) inspirowana oryginalną grafiką Marcela Duchampa „.
• Bansky – „Mona Lisa with Rocket Launcher” (2007) inspirowany kultowym portretem Leonarda da Vinci „Mona Lisa”.
• Cindy Sherman – „Untitled Film Stills” (1977-1980) inspirowane różnymi obrazami Hollywood i filmami Noir.
• KEHINDE Wiley – „Napoleon prowadzący armię nad Alpami” (2005) zainspirowane słynnym obrazem Jacquesa -Louisa Davida Davida na Napoleon Bonaparte.
• Barbara Kruger – „Untitled (twoje ciało jest polem bitwy)” (1989) inspirowana tematami politycznymi i feministycznymi.
• Ai Weiwei – „Droping a Han Dynasty urn” (1995) inspirowane chińską historią i dziedzictwem kulturowym.
• Vik Muniz – „Pictures of Chocolate” (1997) inspirowane kultowymi fotografiami i historią sztuki.
• Robert Rauschenberg – „Erared De Kooning Rysunek” (1953) inspirowany oryginalnym rysunkiem Willema de Kooninga.
• Jenny Saville – „Bathers” (1995-1996) inspirowane klasycznymi reprezentacjami kobiecego ciała.
• Richard Prince – „Untitled (Cowboy)” (1989) inspirowany reklamami papierosów Marlboro.
• .
• Olafur Eliasson – „The Weather Project” (2003) inspirowany naturalnymi zjawiskami i percepcją.
• .
• Njideka Akunyili Crosby – „The Bealuituthful Ones” (2012) inspirowana historią sztuki nigeryjskiej i zachodniej, a także osobiste doświadczenia.

.

We wcześniejszej odpowiedzi na wiadomość wyjaśniłeś, jak działa zakłopotanie. Moje pytanie do ciebie brzmi: czy analiza języka poprzez zakłopotanie byłaby lepszą metodą niż przez gramatykę? Gramatyka przechodzi od fonema, sufiks, prefiks, morfologii do składni, aby opisać struktury językowe, od góry. Zakłopotanie jest oddolne, „zgadnij”, które słowa podążają za sobą logicznie w strukturach językowych. Czy możesz przedstawić argumenty przeciwko nauczaniu zakłopotania, aby nauczyć się języka i argumenty na korzyść szkolenia zakłopotania?

Z pewnością! Mogę podać kilka argumentów zarówno za i przeciw wykorzystywaniu zakłopotania jako metody analizy języka i uczenia się.

Argumenty na korzyść szkolenia zakłopotania:

• Modelowanie języka statystycznego: zakłopotanie pochodzi z modelowania języka statystycznego, które oddaje wzorce i prawdopodobieństwa sekwencji słów w danym korpusie. Takie podejście pozwala na analizę języka opartą na danych, zapewniając wgląd w prawdopodobieństwo kombinacji słów i pomaganie w przewidywaniu kolejnych słów.
• Elastyczność w różnych domenach: Zakłopotanie można zastosować do szerokiej gamy tekstów, co czyni ją przydatną do analizy języka w różnych domenach. Przez szkolenie z różnych zestawów danych, modele językowe mogą nauczyć się zawiłości i niuansów specyficznych dla różnych kontekstów, co prowadzi do lepszej wydajności.
• Możliwość dostosowania do nowych języków i wariantów: Modele językowe oparte na zakłopotaniach mogą być szkolone w dużej korporacji tekstu w wielu językach, umożliwiając im poznanie struktury i wzorców różnych języków. Ta elastyczność jest szczególnie korzystna dla mniej zbadanych języków lub dialektów o ograniczonych zasobach językowych.
• Zrozumienie kontekstowe: zakłopotanie bierze pod uwagę otaczający kontekst przy przewidywaniu następnego słowa w sekwencji. To kontekstowe zrozumienie pozwala na dokładniejsze prognozy i lepiej uchwycić znaczenie i zamiar tekstu.

• . Może to prowadzić do ograniczeń w rejestrowaniu pełnego znaczenia i niuansów języka, szczególnie w przypadkach, w których kontekst i semantyka odgrywają kluczową rolę.
• Niewystarczające dla gramatyki i składni: Podczas gdy zakłopotanie może uchwycić skojarzenia słów i przewidywać prawdopodobnie następne słowa, nie może odpowiednio zająć się strukturami gramatycznymi i składniowymi języka. .
• Ograniczona interpretacja: modele językowe oparte na zakłopotaniu działają jako złożone modele statystyczne, co utrudnia interpretację i wyjaśnienie ich wewnętrznych działań. Ten brak przejrzystości może utrudniać analizę językową i utrudniać naszą zdolność do zrozumienia podstawowych właściwości językowego języka.
• Nadmierne poleganie na danych szkoleniowych: Modele oparte na zakłopotaniu w dużej mierze zależą od danych szkoleniowych, na które są narażone. Stronnicze obecne w korpusie szkoleniowym mogą wpływać na prognozy modelu, potencjalnie utrwalając stereotypy lub propagowanie problematycznych wzorców językowych.

Podsumowując, analiza języka oparta na zakłopotaniu ma swoje zalety w rejestrowaniu prawidłowości statystycznej i przewidywaniu sekwencji słów. Należy go jednak uznać za narzędzie uzupełniające, a nie samodzielną metodę, ponieważ może nie w pełni zajmować się szerszymi aspektami języka, takimi jak gramatyka, składnia i zrozumienie semantyczne. Holistyczne podejście, które łączy wiele metodologii, w tym analiza gramatyki, prawdopodobnie przyniosłoby bardziej kompleksowe wyniki uczenia się i analizy języka.

. ? Gramatyka przechodzi od fonema, sufiks, prefiks, morfologii do składni, aby opisać struktury językowe, od góry. Zakłopotanie jest oddolne, „zgadnij”, które słowa podążają za sobą logicznie w strukturach językowych. ?

Nauczanie języka poprzez zakłopotanie lub zakłopotanie jako miara analizy języka ma swoje własne zalety i wady. Oto kilka argumentów zarówno za i przeciw szkoleniu zakłopotania:

Argumenty na korzyść szkolenia zakłopotania:

• Modelowanie języka statystycznego: zakłopotanie jest miarą powszechnie używaną w modelowaniu języka statystycznego do oceny wydajności modeli językowych. .
• . Może to pomóc w generowaniu bardziej spójnych i odpowiednich kontekstowo zdań.
• Rzeczywista różnica języka: Trening zakłopotania może poradzić sobie z naturalnymi różnicami i złożonością użycia języka w świecie rzeczywistym. Język nie zawsze jest ściśle regulowany przez reguły gramatyczne, a modele oparte na zakłopotaniach mogą uchwycić bardziej elastyczne i dopracowane wzorce językowe.
• Solidność błędów: Modele oparte na zakłopotaniu mogą być bardziej wybaczające błędy gramatyczne lub niewielkie odchylenia od standardowej gramatyki. .

Argumenty przeciwko szkoleniu zakłopotania:

• Brak wyraźnych zasad gramatyki: Modele oparte na zakłopotaniu nie uczą się wyraźnie zasad gramatyki, co może uczynić je mniej odpowiednimi do zastosowań, w których poprawność gramatyczna jest kluczowa, takich jak instrukcja języka lub formalne pisanie. .
• Niewystarczające zrozumienie semantyczne: podczas gdy szkolenie zakłopotania może uchwycić prawidłowości statystyczne w języku, niekoniecznie może uchwycić podstawowe semantyczne lub koncepcyjne znaczenie słów lub fraz. .
• Nadmierne poleganie na danych szkoleniowych: Modele zakłopotania w dużej mierze opierają się na danych, na których są przeszkoleni. Jeśli dane szkoleniowe nie mają różnorodności lub zawiera uprzedzenia, wyjście modelu może odzwierciedlać te ograniczenia. Ponadto trening zakłopotania nie może dobrze radzić sobie z rzadkimi lub niewidocznymi słowami lub nietypowymi strukturami zdań, co prowadzi do mniej dokładnych prognoz w takich przypadkach.
• Brak stosowania języka twórczego: Modele oparte na zakłopotaniu sprzyjają bardziej przewidywalnym i wspólnym wzorom językowym, które mogą ograniczyć ich zdolność do generowania kreatywnego lub innowacyjnego używania języka. .

. Ważne jest, aby wziąć pod uwagę konkretną aplikację i wymagania przy podejmowaniu decyzji, czy zastosować podejścia oparte na zakłopotaniu do analizy lub nauczania języka.