机构名称：
¥ 4.0
近年来，生成式人工智能的使用量激增，为生活的许多领域开辟了众多新的可能性。这项令人振奋的技术有可能创造一切，从令人信服的深度伪造到基于文本描述的逼真图像。在音乐行业，人工智能通过创作新作品和制作独特的音景发挥了创造性的作用。语音合成已经发展到人工智能可以生成自然声音的地步，这些声音可用于有声读物和虚拟助手等各种环境。基于生成式人工智能的聊天机器人能够生成文本并理解自然语言，从而实现与人类的对话。然而，人们也担心生成式人工智能会对学校和教育等不同领域产生负面影响（Lo，2023 年）。由于生成式聊天机器人能够回答大量不同的问题，因此它还可用于完成书面作业或在考试中作弊。因此，有多个学校和大学禁止在校园内使用聊天机器人的记录（美国之音新闻，2024 年）。毫无疑问，聊天机器人有可能影响许多不同的行业和职业，学校和教育也不例外。学生应该学习如何有效地使用这些聊天机器人，并在合适的时间使用它们。此外，聊天机器人还可以减轻或帮助教师完成一些日常工作（Labadze 等人，2023 年）。然而，学生和教师应该如何使用生成式人工智能取决于其推理和理解与教育相关的概念的能力和能力。OpenAI 的聊天机器人 ChatGPT 于 2022 年 11 月 30 日发布后风靡全球。从那时起，生成式人工智能的发展急剧增加。谷歌开发了一个名为 Gemini 的 ChatGPT 竞争对手，谷歌声称它能够为学生提供有关各种数学和物理任务的有效和个性化反馈（谷歌，2023 年）。为了使聊天机器人能够有效地提供这种类型的交互式反馈，它必须能够解决学生寻求帮助的任务。大多数关于大型语言模型 (LLM) 性能的教育研究工作都基于 GPT-3.5 和 GPT-4 研究了 OpenAI 的 ChatGPT（Polverini 和 Gregorcic，2024b）。自该研究发布以来，已在许多领域开展了大量研究（ Choi 等人，2022 年； Geerling 等人，2022 年）。，2023 ；Nori 等人，2023 ）展示了 ChatGPT 的潜力和局限性（Brown 等人。，2020；Rae 等人。，2022；Borji，2023；Frieder 等人。，2023；Ji 等人。总体而言，基于订阅的 ChatGPT-4 被认为是 LLM 的最新成果（Gregorcic 等人。，2024 ）。此前，Polverini 和 Gregorcic（2024b）已经证明了 ChatGPT 能够解决与“运动学图”相关的物理问题，来自运动学图理解测试（TUG-K）的学习效果一直受到限制。特别是，他们发现 ChatGPT 在“查看”和解释运动学图方面存在困难。尽管 ChatGPT 通常能够使用正确的物理推理并提供良好的问题解决描述，但其视觉限制确实造成了困难，导致 ChatGPT 在 TUG-K 中取得的总分与普通高中生相似（Zavala 等人，2017 年）。ChatGPT 在辅助学习方面的有效性
ChatGPT 在简短电磁评估中的表现
主要关键词
相关文件推荐
