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根据美德认识论摘要，教育的主要目的是发展学生的认知特征（Pritchard，2014，2016）。考虑到解决认知任务的技术工具（例如ChatGpt和其他LLM）的繁殖，教育实践应如何结合使用此类工具而不会破坏学生的认知特征？Pritchard（2014，2016）认为，可以通过将美德认识论框架与扩展认知理论相结合（Clark and Chalmers，1998）来正确解决这种“技术教育张力”（TET）。他认为，Ext使我们能够将工具视为学生认知系统的构成部分，从而将其认知性格保留在技术引起的认知减少中。本文的第一个目的是证明该解决方案不足以解决TET。第二，我的目标是提供一个互补的，更包含工具使用的框架来解决TET。然后，我将其应用于Chatgpt的教育用途，作为LLM的最著名示例，尽管我的论点可以扩展到其他属性AI系统。在教派中这样做。1.1，我介绍了普里查德（Pritchard）在教育中应用的认知和美德认识论的框架，我在这种治疗中所承诺。在教派中。2和3，我分别说明了Pritchard（2014）对TET的解决方案，我强调了他的提议的一般局限性。因此，在教派中。在教派中。最后，在教派中。4.1我将Chatgpt描述为使用Fasoli's（Fasoli，2017，2018）的认知文物分类法的计算认知伪像。4.2，我提出了我的提议，该提议结合了普里查德的美德认识论与法索利（Fasoli）（2017，2018）的认知文物分类法，以解决TET。5.1，我在教育环境中介绍了一些认识论的chatgpt。总而言之，我主张采用一种多学科方法来分析涉及AI技术（例如Chatgpt）的教育活动。
chatgpt和技术教育张力
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