Эксперименты с Chatgpt

Позвольте другим группам обеспечить конструктивную обратную связь по каждой презентации. Поощряйте студентов задавать вопросы, давать предложения и предложить дополнительные идеи. Это способствует активному участию и критическому мышлению.

Вебинар: Генеративный ИИ и ваш NPO: как Chatgpt+ изменит способ работы NPO

Алгоритмы машинного обучения стояли за кулисами моделирования и размещения рекламы на протяжении многих лет, но теперь такие инструменты, как Chatgpt, Midjourney, Dalle и другие, вложили ИИ в наши руки.

Узнайте, что некоммерческие организации делают с этой новой технологией, обещанием и опасностями, а также какие подсказки и инструменты вы можете использовать, чтобы сделать свою жизнь проще. Слайды разрабатываются для этого события.

Спонсируется некоммерческим альянсом и некоммерческим временем

Панель и модераторы:
• Ник Эллингер – главный бренд -офицер в Moore. Он присоединился к Муру в январе 2020 года, где работает, чтобы создать отличный опыт для некоммерческих организаций и их избирателей.
• Filipe Páscoa – это Crafter Data Crafter и Senior Fundraising и стратег по вовлечению общественности. Один из пионеров в использовании искусственного интеллекта (начал использовать GPT в 2022 году) и интеллекта социальных данных в секторе.
• Пол Клолерея является главным редактором некоммерческих времен.

Эксперименты с Chatgpt+

Здесь ниже вы найдете примеры сообщений, которые я написал для Chatgpt+.

Как учителя средней школы могут улучшить умное образование? Вместо индивидуального образования мы предлагаем групповое образование. . Мы хотим поделиться полученной информацией с такой моделью искусственного интеллекта, как вы, чтобы получить отзыв из ваших сетей. Можете ли вы предложить модель для группового образования в 10 шагах, которая включает в себя обратную связь модели искусственного интеллекта, как вы?

Конечно! Вот предлагаемая модель для группового образования, которая включает в себя обратную связь от модели искусственного интеллекта, как я:

Шаг 1: Определите цели обучения

. Определите конкретные темы или навыки, которые будут охвачены в процессе группового образования.

Шаг 2: Разделите студентов на группы

Разделите студентов на меньшие группы, чтобы поощрять сотрудничество и взаимодействие. Каждая группа должна состоять из студентов с разнообразными сильными сторонами и способностями.

Шаг 3: Назначьте темы исследования

Назначьте различные темы исследования каждой группе. Эти темы должны соответствовать целям обучения и позволить студентам исследовать и собирать соответствующую информацию.

Шаг 4: провести исследование

Каждая группа проводит исследование по назначенной теме. Студенты могут использовать различные ресурсы, такие как учебники, онлайн -базы данных и образовательные веб -сайты для сбора информации.

Шаг 5: Поделиться выводами

После проведения исследований каждая группа представляет свои выводы для остальной части класса. Это можно сделать с помощью презентаций, плакатов или мультимедийных форматов, чтобы эффективно сообщать о своих знаниях.

Шаг 6: Отзывы от сверстников

Позвольте другим группам обеспечить конструктивную обратную связь по каждой презентации. Поощряйте студентов задавать вопросы, давать предложения и предложить дополнительные идеи. Это способствует активному участию и критическому мышлению.

Шаг 7: Интеграция модели ИИ

Интегрировать модель ИИ, как я, в процесс. .

Шаг 8: Обсуждение и анализ

. .

Шаг 9: Совместная учебная деятельность

Проектирование совместной учебной деятельности, где студенты работают вместе, чтобы применить свои знания и решить проблемы, связанные с темой исследования. Это может включать групповые проекты, тематические исследования или моделирование.

Шаг 10: Оценка и размышление

Провести оценку, чтобы оценить понимание студентов темы. Предоставлять студентам возможность размышлять о своем учебном процессе, эффективности модели группового образования и обратной связи, полученной от модели ИИ.

Следуя этим шагам, учителя старших классов могут создать совместную и интерактивную учебную среду, используя преимущества группового образования, интегрируя обратную связь и идеи, предоставленные моделью ИИ, как я.

Как мы можем создать синергизм между моделью ИИ и учащимися в вышеупомянутой ситуации?

Чтобы создать синергию между моделью ИИ и учащимися в модели группового образования, вы можете включить следующие стратегии:

• Совместное расследование: поощряйте студентов участвовать в совместном запросе с моделью ИИ. Они могут коллективно формулировать вопросы и гипотезы, основанные на результатах их исследований и искать обратную связь и руководство от модели ИИ, чтобы углубить их понимание.
• Активное участие: развивать активное участие, позволяя студентам напрямую взаимодействовать с моделью ИИ. Они могут вводить свои резюме исследования, вопросы или неправильные представления, а также получать персонализированные отзывы и предложения от модели ИИ, которые могут улучшить их опыт обучения.
• Критический анализ: поощряйте студентов критически проанализировать ответы модели ИИ. Они должны оценить обоснованность и надежность предоставленной информации и сравнить ее со своими собственными исследованиями. Этот процесс помогает им развить навыки критического мышления и учитывать множество перспектив.
• Интеграция ИИ Insights: Попросите студентов интегрировать идеи, предоставленные моделью ИИ в их групповые дискуссии и презентации. Они могут привести соответствующую информацию, объяснения или альтернативные точки зрения из модели ИИ, обогащая общее понимание темы.
• Итеративное обучение: содействовать итеративному процессу обучения, позволяя студентам усовершенствовать свои вопросы и исследования на основе обратной связи, полученной от модели ИИ. Этот итеративный подход поощряет постоянное совершенствование и побуждает студентов адаптировать свои знания на основе новой информации.
• Этические соображения: обсудите этические последствия использования моделей ИИ и подчеркните важность критической оценки. Поощрять студентов задуматься о ограничениях моделей ИИ, предубеждений и ответственности людей за принятие обоснованных решений на основе сгенерированных ИИ.
• Исследование, обусловленное студентами: позволяет студентам взять на себя ответственность за свой учебный процесс. Поощряйте их изучить дополнительные ресурсы за пределами модели ИИ, таких как книги, научные статьи или интервью, чтобы углубить их понимание и оспаривать перспективы модели ИИ.
• Рефлексивные дискуссии: облегчить рефлексивные дискуссии среди студентов об их опыте с моделью ИИ. Поощряйте их поделиться своими мыслями, проблемами и пониманием, полученными в связи с взаимодействием с моделью ИИ, способствуя более глубокому пониманию преимуществ и ограничений ИИ в образовании.

. .

Чтобы создать синергию между моделью ИИ и учащимися в модели группового образования, вы можете включить следующие стратегии:

• Интерактивные сеансы вопросов и ответов: поощрять студентов активно взаимодействовать с моделью ИИ, задавая вопросы, связанные с темой исследования. Модель искусственного интеллекта может обеспечить немедленную обратную связь, объяснения и дополнительные идеи, способствуя динамическому и интерактивному опыту обучения.
• Совместное построение знаний: используйте модель ИИ в качестве репозитория общего знания, где студенты могут внести свой вклад в свои собственные идеи, выводы и интерпретации. Затем модель ИИ может дать обратную связь и предлагать связи между различными частями информации, способствуя совместному процессу построения знаний.
• Персонализированные рекомендации: используйте способность модели искусственного интеллекта анализировать индивидуальные модели обучения и предоставлять персонализированные рекомендации для студентов. Модель ИИ может предложить дополнительные ресурсы, практические упражнения или дополнительные материалы, адаптированные к потребностям и интересам каждого студента.
• Адаптивные пути обучения: используйте возможности модели ИИ для адаптации пути обучения на основе прогресса и понимания учащихся. Модель искусственного интеллекта может определить области, в которых учащиеся могут бороться и предлагать целевые вмешательства или предоставить расширенный контент, чтобы бросить вызов высокоэффективным студентам.
• Непрерывная оценка и обратная связь: интегрируйте модель ИИ в процесс оценки, позволяя ей оценить работу студентов, такие как исследовательские работы, презентации или деятельность по решению проблем. Модель искусственного интеллекта может обеспечить конструктивную обратную связь, подчеркивая сильные стороны и области для улучшения, и помочь студентам отслеживать свои успехи с течением времени.
• Анализ и визуализацию данных: используйте модель искусственного интеллекта для анализа больших объемов данных, собранных в исследовательских и учебных мероприятиях студентов. Модель ИИ может идентифицировать шаблоны, генерировать визуализацию и предлагать понимание, которые не могут быть сразу очевидны для учащихся, облегчая более глубокое понимание и исследование темы.
• Этические дискуссии и критического мышления: привлечь студентов в дискуссии об этических последствиях ИИ и его влиянии на общество. Поощряйте критическое мышление и размышления о предложениях и обратной связи модели ИИ, побуждая учащихся рассмотреть различные перспективы и оценить надежность и предубеждения информации, сгенерированной ИИ.
• Непрерывное улучшение и итерация: регулярно собирайте обратную связь от студентов об их опыте работы с моделью ИИ и группового образовательного процесса. Используйте их понимание, чтобы уточнить и улучшить интеграцию модели ИИ, внося коррективы, чтобы лучше удовлетворить потребности учащихся и улучшить общий опыт образования.

Внедряя эти стратегии, вы можете способствовать синергизму между моделью ИИ и учащимися, способствуя активному вовлечению, персонализированному опыту обучения и совместной конструкции знаний.

! Вот художники из предыдущего списка, а также конкретный источник вдохновения для своих произведений искусства:

• Рой Лихтенштейн – «Утопляющая девушка» (1963), вдохновленная художественными работами Тони Абруццо.
• Джефф Кунс – “Puppy” (1992), вдохновленный концепцией цветочной скульптуры.
• Ясумаса Моримура – «Портрет (Футаго)» (1988), вдохновленная известными западными произведениями, такими как Йоханнес Вермеер «The Milkmaid.”
• Шерри Левин – «После Уокера Эванса» (1981), вдохновленные документальными фотографиями Уолкера Эванса из эпохи Великой депрессии.
• Чжан Хуан – «12 квадратных метров» (1994), вдохновленный исполнительским искусством и телом как среда.
• Вик Мунис – «Последняя ужина, после Леонардо» (1999), вдохновленный «Последней вечерней» Леонардо да Винчи.”
• Элейн Стуртевант – «Велосипедное колесо Duchamp» (1969), вдохновленное оригинальными произведениями Марселя Дюшана “велосипедного колеса”.
• Банский – «Мона Лиза с ракетной пусковой установкой» (2007), вдохновленная культовым портретом Леонардо да Винчи “Мона Лиза”.
• .
• Kehinde Wiley – «Наполеон, ведущий армию над Альпами» (2005), вдохновленная Жак -Луи Дэвидом, знаменитая картина Наполеона Бонапарта.
• Барбара Крюгер – «Без названия (ваше тело – это поле битвы)» (1989), вдохновленная политическими и феминистскими темами.
• AI Weiwei – «Урна династии Хань» (1995), вдохновленная китайской историей и культурным наследием.
• .
• Роберт Раушенберг – «Стерский рисунок де Кунинга» (1953), вдохновленный оригинальным рисунком Виллема де Кунинга.
• Дженни Савилль – «Купальника» (1995-1996), вдохновленные классическими представлениями женского тела.
• Ричард Принс – «Без названия (ковбой)» (1989), вдохновленные рекламой сигарет Marlboro.
• Джули Мехрету – «Стадия II» (2004), вдохновленная архитектурными планами и городскими пейзажами.
• Олафур Элиассон – «Проект погоды» (2003), вдохновленный природными явлениями и восприятием.
• Ричард Петтибоне – «Уорхол цветы» (1964), вдохновленный культовыми цветочными картинами Энди Уорхола.
• Njideka Akunyili Crosby – «The Cretfive One» (2012), вдохновленные нигерийской и западной историей искусства, а также личным опытом.

Эти источники вдохновения представляют собой широкий спектр художественных стилей, движений и исторических ссылок, которые повлияли на художников в создании своих собственных произведений.

В более раннем ответе на сообщение вы объяснили, как работает недоумение. Мой вопрос к вам: будет ли анализ языка через недоумение быть лучшим методом, чем через грамматику? Грамматика переходит от фонемы, суффикса, префикса, морфологии синтаксиса для описания языковых структур, сверху вниз. Смущение снизу вверх, вы «угадаете», какие слова логически следуют друг за другом в языковых структурах. Можете ли вы дать некоторые аргументы против обучения недоумению, чтобы выучить язык и некоторые аргументы в пользу обучения смущению?

Конечно! Я могу предоставить некоторые аргументы как для, так и против использования недоумения в качестве метода для анализа языка и обучения.

Аргументы в пользу обучения недоумениям:

• Статистическое языковое моделирование: недоумение получено из статистического языкового моделирования, которое отражает шаблоны и вероятности последовательностей слов в данном корпусе. Этот подход позволяет проводить анализ языка, основанный на данных, предоставляя представление о вероятности комбинаций слов и оказания помощи в прогнозировании последующих слов.
• Гибкость между областями: недоумение может быть применено к широкому спектру текстов, что делает его полезным для анализа языка в разных областях. Обучив различные наборы данных, языковые модели могут изучать тонкости и нюансы, специфичные для различных контекстов, что приводит к повышению производительности.
• Адаптируемость к новым языкам и вариациям: языковые модели, основанные на недоумении. Эта гибкость особенно полезна для менее изученных языков или диалектов с ограниченными лингвистическими ресурсами.
• Контекстуальное понимание: недоумение учитывает окружающий контекст при прогнозировании следующего слова в последовательности. Это контекстуальное понимание позволяет получить более точные прогнозы и лучше захватывать значение и намерение текста.

Аргументы против обучения недоумению:

• Отсутствие семантического понимания: языковые модели, основанные на недоумении. Это может привести к ограничениям в захвате полного значения и нюансов языка, особенно в тех случаях, когда контекст и семантика играют важные роли.
• Недостаточное для грамматики и синтаксиса: хотя недоумение может захватывать ассоциации слов и предсказывать, вероятно, следующие слова, это может не достаточно обращаться к грамматическим и синтаксическим структурам языка. Грамматика охватывает больше, чем просто упорядочение слов, включающее правила для строительства предложений, сопряжение глагола, напряжение и соглашение, которые не могут быть эффективно изучены только через обучение недоумению.
• Ограниченная интерпретация: языковые модели, основанные на недоумении. Это отсутствие прозрачности может препятствовать лингвистическому анализу и препятствовать нашей способности понимать основные лингвистические свойства языка.
• Переосмысление данных обучения: модели, основанные на недоумении, в значительной степени зависят от учебных данных, которые они подвергаются. Предотвращения, присутствующие в учебном корпусе, могут повлиять на прогнозы модели, потенциально увековечивая стереотипы или пропагандирование проблемных языков.

В заключение, анализ языка, основанный на недоумении, имеет свои достоинства в захвате статистических закономерностей и прогнозирования последовательностей слов. Однако его следует рассматривать как дополнительный инструмент, а не как автономный метод, поскольку он не может полностью решить более широкие аспекты языка, такие как грамматика, синтаксис и семантическое понимание. Целостный подход, который объединяет несколько методологий, включая анализ грамматики, вероятно, даст более полное изучение языка и результаты анализа.

В более раннем ответе на сообщение вы объяснили, как работает недоумение. Мой вопрос к вам: будет ли анализ языка через недоумение быть лучшим методом, чем через грамматику? Грамматика переходит от фонемы, суффикса, префикса, морфологии синтаксиса для описания языковых структур, сверху вниз. Смущение снизу вверх, вы «угадаете», какие слова логически следуют друг за другом в языковых структурах. Можете ли вы дать некоторые аргументы против обучения недоумению, чтобы выучить язык и некоторые аргументы в пользу обучения смущению?

Преподавание языка через недоумение или использование недоумения в качестве меры анализа языка имеет свои преимущества и недостатки. Вот некоторые аргументы как для, так и против обучения с неприятным вопросом:

Аргументы в пользу обучения недоумениям:

• Статистическое моделирование языка: недоумение является метрикой, обычно используемой в моделировании статистического языка для оценки эффективности языковых моделей. Учитывая модели, чтобы минимизировать недоумение, они могут научиться захватывать закономерности и вероятности последовательностей слов, что позволяет лучше прогнозировать следующее слово в данном контексте.
• Контекстное понимание: недоумение учитывает контекст, в котором появляются слова, позволяя языковым моделям понять отношения между словами и окружающим контекстом. Это может помочь в создании более последовательных и контекстуально подходящих предложений.
• Реализация языка в реальном мире: Обучение с недоумением может справиться с естественными вариациями и сложностями использования языка реального мира. Язык не всегда строго определяется грамматическими правилами, а модели, основанные на недоумении.
• Устойчивость к ошибкам: модели, основанные на недоумении. Они могут генерировать более свободные ответы, даже когда ввод содержит ошибки или несоответствия, что делает их потенциально более полезными в сценариях, когда пользователи не могут строго придерживаться грамматических правил.

Аргументы против обучения недоумению:

• Отсутствие явных правил грамматики: модели, основанные на недоумении. Эти модели могут генерировать предложения, которые грамматически неверны или бессмысленно в определенных контекстах.
• Недостаточное семантическое понимание: в то время как обучение недоумениям может охватить статистические закономерности на языке, оно не обязательно понимает основное семантическое или концептуальное значение слов или фраз. Следовательно, модели, основанные на недоумении.
• Чрезмерная зависимость от обучающих данных: модели недоумения в значительной степени полагаются на данные, на которых они обучены. Если данные обучения не имеют разнообразия или содержит предубеждения, выход модели может отражать эти ограничения. Более того, обучение недоумениям может не справиться с редкими или невидимыми словами или необычными структурами предложений, что приводит к менее точным прогнозам в таких случаях.
• Недостаток творческого использования языка: модели, основанные на недоумении. Они могут бороться с созданием новых или творческих выражений, поскольку они полагаются в первую очередь на изученные статистические закономерности из учебных данных.

В заключение, в то время как обучение недоумениям предлагает такие преимущества, как захват контекстного понимания и обработка реальных языковых изменений, это не может быть подходящей заменой для явных правил грамматики или глубокого семантического понимания. Важно рассмотреть конкретное применение и требования при принятии решения о том, использовать ли основанные на недоумении подходы для анализа или преподавания языка.