Mocne i słabe strony ChatGPT w tworzeniu kursów online

Spis treści:

• Jak przeprowadzono badanie
• Mocne strony ChatGPT w projektowaniu kursów
• Słabości ChatGPT
• Czy zatem ChatGPT może być przydatny dla twórców kursów?

Jak przeprowadzono badanie

Zespół badawczy przeprowadził prace przygotowawcze i zebrał niezbędne dane wejściowe.

• tytuł przyszłego kursu („Makerspace jako przestrzeń do nauki”);
• jego krótki i rozszerzony opis;
• grupa docelowa;
• planowane rezultaty uczenia się;
• czas trwania i format kursu.

Na podstawie zebranych danych opracowano pierwszy temat dla ChatGPT: „Wykorzystując wsteczny model projektowania i dostarczone informacje, stwórz konspekt czterotygodniowego kursu online dla studentów studiów magisterskich. Uwzględnij oczekiwane rezultaty dla każdego modułu, metody oceny, sesje praktyczne i zadania do samodzielnej pracy”.

Badacze opracowali również sześć dodatkowych tematów, aby pogłębić każdy komponent. Na przykład, możesz użyć polecenia: „Utwórz pytania do dyskusji na podstawie materiałów z Modułu X” lub „Utwórz pięć pytań testowych na podstawie materiałów z Modułu X, w tym dwa pytania wielokrotnego wyboru, dwa pytania typu „prawda/fałsz” i jedno pytanie w formie eseju”. Takie podejście urozmaica proces uczenia się i zwiększa zaangażowanie studentów.

Każdy z czterech członków zespołu badawczego wprowadził kolejno wszystkie siedem poleceń do ChatGPT i zapisał wyniki w dokumentach. Następnie przeprowadzono analizę SWOT, metodę identyfikującą zarówno czynniki zewnętrzne, jak i wewnętrzne związane z przedmiotem analizy oraz oceniającą ich wpływ, zarówno negatywny, jak i pozytywny. Nazwa metody pochodzi od angielskich kategorii, według których klasyfikuje się czynniki: mocne strony, słabe strony, szanse i zagrożenia. To podejście jest skutecznym narzędziem do dogłębnej analizy i świadomego podejmowania decyzji.

• Mocne strony;

• Słabości;

• Szanse;

• Zagrożenia.

Mocne strony ChatGPT w rozwoju struktury kursu

W wyniku analizy eksperci zidentyfikowali kilka kluczowych zalet ChatGPT. Model ten charakteryzuje się wysokim poziomem zrozumienia i generowania tekstu, co czyni go przydatnym w różnych dziedzinach. Jedną z mocnych stron ChatGPT jest jego zdolność do postrzegania kontekstu, co pozwala mu wspierać sensowne i spójne rozmowy. Jest również skuteczny w tworzeniu oryginalnych treści, co przyczynia się do jego wykorzystania w projektach marketingowych i edukacyjnych. Ponadto ChatGPT szybko dostosowuje się do różnych tematów, zapewniając trafność i dokładność informacji. Dzięki tym funkcjom ChatGPT jest potężnym narzędziem dla użytkowników poszukujących wysokiej jakości rozwiązań tekstowych.

• Jasno formułuje cele nauczania i zamierzone rezultaty. Definiując cele i rezultaty, twórcy kursów zazwyczaj unikają używania słów takich jak „wiedzieć” i „rozumieć” – nie uwzględniają one konkretnych działań uczniów, a takie rezultaty są trudne do zmierzenia. ChatGPT również wydaje się stosować to podejście i używać odpowiednich sformułowań: „używać”, „tworzyć” itd. Co więcej, według badaczy, sieć neuronowa sugeruje zadania i kryteria oceny zgodne z określonym celem nauczania każdego modułu.

• Oferuje odpowiednie narzędzia i materiały. Według badaczy, ChatGPT opracował wysokiej jakości zestaw narzędzi i materiałów do wykorzystania w kursie – na przykład zebrał zasoby, które pozwolą uczniom zgłębić temat edukacyjnych przestrzeni twórczych i dowiedzieć się więcej o metodach prowadzenia zajęć twórczych z uczniami.

• Formułuje pytania do dyskusji, które zachęcają do krytycznego myślenia. Autorzy eksperymentu zauważyli, że ChatGPT oferuje wnikliwe pytania, które zachęcają studentów do refleksji nad zdobytą wiedzą i łączenia jej z osobistymi doświadczeniami. Co więcej, zdaniem badaczy, pytania te pomogą również instruktorom krytycznie ocenić treści kursu i wskazać najważniejsze aspekty danego modułu.

• Może odwoływać się do materiałów z innych modułów. Sieć neuronowa, według badaczy, automatycznie odwołuje się do wykładów wideo i tekstów z poprzednich modułów podczas generowania instrukcji dotyczących zadań, bez żadnych dodatkowych podpowiedzi. W pytaniach dyskusyjnych często odwołuje się do praktycznej pracy studentów.

ChatGPT zapewnia projektantom kursów szereg Możliwości, z których najważniejszą jest zmniejszenie obciążenia specjalistów. Sieć neuronowa umożliwia szybkie generowanie struktury kursu, obejmującej uzgodnione cele nauczania, zadania i metody oceny. Co więcej, ChatGPT skutecznie radzi sobie z pracochłonnym zadaniem wyszukiwania i selekcji informacji na dany temat. Jak jednak zauważają badacze, możliwe są błędy, dlatego ważne jest ręczne sprawdzanie trafności i aktualności wykorzystanych źródeł. Wykorzystanie ChatGPT w projektowaniu kursów może znacznie poprawić efektywność pracy i przyspieszyć tworzenie wysokiej jakości treści edukacyjnych. Delegując część zadań sieci neuronowej, projektanci materiałów dydaktycznych mają więcej czasu na opracowywanie spersonalizowanych metod nauczania. Pozwala im to wdrażać metody rusztowaniowe dla różnych aktywności edukacyjnych i dogłębniej opracowywać strategie zwiększania zaangażowania studentów w trakcie kursu. Wykorzystanie sieci neuronowych pomaga zoptymalizować przepływ pracy, pozwalając im skupić się na tworzeniu efektywnych rozwiązań edukacyjnych i ulepszaniu doświadczeń edukacyjnych.

Słabości ChatGPT

Eksperyment ujawnił słabości ChatGPT w zakresie projektowania pedagogicznego. Do kluczowych niedociągnięć należą ograniczona zdolność dostosowywania się do indywidualnych potrzeb uczniów, niewystarczająca głębia analizy złożonych tematów oraz brak inteligencji emocjonalnej, co może utrudniać interakcję ze studentami. Brakuje również krytycznego myślenia i generowania oryginalnych pomysłów, co jest ważne dla tworzenia wysokiej jakości treści edukacyjnych. Te aspekty mogą negatywnie wpływać na skuteczność ChatGPT w procesach edukacyjnych.

• Sieć neuronowa słabo rozumie kontekst. Na przykład naukowcy wykorzystali ChatGPT do opracowania struktury kursu online dla studentów studiów magisterskich, ale sztuczna inteligencja nie uwzględniła tych warunków, sugerując konkretne działania edukacyjne. Według autorów, prawie wszystkie działania wymagały osobistej obecności studentów w klasie. ChatGPT źle szacuje również czas potrzebny na wykonanie danego zadania. Na przykład, sztuczna inteligencja daje uczniom zaledwie tydzień na zaprojektowanie kreatywnego działania, wybranie przestrzeni twórczej i skoordynowanie działania z jej kierownictwem, rekrutację uczestników, przeprowadzenie działania i ocenę wyników – co oczywiście jest niemożliwe.

• Wybrane źródła i materiały są często niewiarygodne. Wiadomo, że ChatGPT często ma halucynacje – cytując nieistniejących autorów i rekomendując publikacje, których nie można znaleźć w żadnej bazie danych. Eksperymentatorzy spotkali się z tym również w tym przypadku. Ich zdaniem jest to jedna z najpoważniejszych wad sieci neuronowej.

• Instrukcje dotyczące zadań są nieprecyzyjne. Wysokiej jakości instrukcje dotyczące zadań powinny być wystarczająco konkretne i szczegółowe, aby uczniowie mogli łatwo zrozumieć, co dokładnie mają zrobić. Możliwości ChatGPT również w tym względzie nie były zbyt udane. Jak zauważają badacze, sieć neuronowa ma tendencję do używania niejasnych sformułowań i opisywania zadań w bardzo ogólny sposób.

• Dyskusje są ustrukturyzowane w monotonny sposób. Chociaż ChatGPT, zdaniem badaczy, generuje pytania dyskusyjne efektywnie, we wszystkich modułach stosują się one do tego samego schematu. W prawdziwym kursie takie podejście znudziłoby studentów.

• Brak złożoności pytań i zadań testowych. Naukowcy zauważyli, że testy generowane przez ChatGPT testowały jedynie wiedzę faktograficzną – czyli w zasadzie zapamiętywanie informacji. Takie testy nie pozwalają na przykład ocenić, jak studenci rozumieją daną zasadę lub czy potrafią ją zastosować w różnych kontekstach. To samo dotyczy zadań wymagających napisania krótkiego eseju – pytania do nich również były często dość standardowe i ogólne.

• Częste błędy w generowaniu odpowiedzi. Autorzy zgłaszają, że podczas procesu generowania często występowały błędy systemowe – na przykład ChatGPT generował plan tylko dla dwóch modułów zamiast żądanych czterech i zatrzymywał się. A po takim zachęcie jak „Kontynuuj” po prostu zacząłem od nowa.

Naukowcy zidentyfikowali kontrolę jakości jako Główne zagrożenie w dziedzinie generowania treści. Uważają, że problem ten objawia się na kilku poziomach. Użytkownicy często napotykają błędy w procesie generowania treści przez wyszukiwarki, otrzymując zróżnicowane wyniki dla tych samych zapytań. Ponadto wyniki wyszukiwania mogą zawierać błędy merytoryczne i linki do nieistniejących źródeł. Podkreśla to potrzebę udoskonalenia algorytmów w celu zapewnienia bardziej spójnej i dokładnej jakości informacji.

Czy zatem ChatGPT może być przydatny dla twórców kursów?

W wyniku eksperymentu naukowcy doszli do wniosku, że ChatGPT może być cennym narzędziem na początkowych etapach projektowania kursów. Pozwala szybko stworzyć wstępny prototyp struktury kursu, który następnie można samodzielnie udoskonalić. Sieć neuronowa wykazała również swoją skuteczność w procesie tworzenia materiałów edukacyjnych, dostarczając metodykom pomysłów na zadania, pytań do dyskusji i dodatkowych źródeł informacji. To sprawia, że ​​ChatGPT jest niezastąpionym asystentem w procesie edukacyjnym, przyczyniającym się do poprawy jakości programów nauczania.

Autorzy eksperymentu podkreślają, że projektanci materiałów dydaktycznych muszą być pewni swojej dziedziny, aby skutecznie wykorzystać ChatGPT w procesie projektowania. Bez dogłębnej wiedzy niemożliwe jest zidentyfikowanie i skorygowanie błędów, które mogą pojawić się w sztucznej inteligencji, a także udoskonalenie struktury kursu i materiałów edukacyjnych. Ważne jest, aby projektanci materiałów dydaktycznych posiadali odpowiednie doświadczenie, aby zmaksymalizować potencjał ChatGPT i tworzyć wysokiej jakości treści edukacyjne.

Badacze stawiają ważne pytanie: czy zawsze warto skracać czas poświęcany na początkowe etapy projektowania kursu? Twierdzą, że samodzielne wyszukiwanie źródeł informacji, dobór najistotniejszych materiałów i ich struktura pozwalają na głębsze zrozumienie tematu kursu. Takie podejście pozwala na precyzyjne sformułowanie celów i zadań, a także na powiązanie ich z działaniami studentów. W związku z tym badacze podkreślają znaczenie znalezienia równowagi między wykorzystaniem narzędzi sztucznej inteligencji a niezależną działalnością twórczą.