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ChatGPT 用于高等教育和专业发展
通过我的研究和实验，我发现 ChatGPT 不仅是自动执行重复任务和简化沟通的强大工具，而且还有可能从根本上改变我们对教育和学习的看法。我相信，通过让 ChatGPT 更易于使用和理解，学生、教育工作者和专业人士可以利用这一强大工具来提高我们的效率、效力和社会影响力。
人工智能 (AI)：ChatGPT 和 DALL-E
使用来自互联网的大量文本数据进行训练，利用深度学习根据收到的输入“生成”类似人类的文本（或图像） ▰ 然而，这种类似人类的文本可能并不总是产生一致的输出
chatgpt和生成人造的投机期货...
博兹库尔特，阿拉斯；肖俊红;兰伯特，莎拉；帕祖雷克，当归；海伦·克朗普顿；苏珊·科塞奥格鲁；法罗，罗伯特；邦德，梅丽莎；克里西·尼兰兹；霍尼彻奇，莎拉；巴厘岛、玛哈；德隆，乔恩；米尔，卡姆兰；斯图尔特，邦妮；科斯特洛，埃蒙；梅森，乔恩；斯特莱克，克里斯蒂安；罗梅罗-霍尔，埃尼尔达；库特罗普洛斯，阿波斯托洛斯；梅·托克罗，凯茜；辛格，莱南德拉；艾哈迈德·提利；李庆美；尼科尔斯，马克；奥西尼尔松，埃巴；布朗，马克；欧文，瓦莱丽；埃莉莎·拉法盖利，朱莉安娜；桑托斯-赫莫萨、杰马；法雷尔，奥娜；亚当，塔斯金；李通英；萨尼-博兹库尔特、苏纳古尔； C Sharma, Ramesh；Hrastinski, Stefan 和 Jandrić, Petar (2023)。ChatGPT 和生成人工智能 (AI) 的推测未来：教育领域的集体反思。亚洲远程教育杂志 (早期访问)。
NIH 数字化战略及 ChatGPT 一瞥
1836-1968：书籍和期刊合集，起源于美国陆军军医局局长办公室，国会授权将 NLM 移至公共卫生服务部。1965 年，NLM 在马里兰州贝塞斯达的 NIH 园区开业。
旅游服务中的Chatgpt的旅游
近年来，人工智能（AI）在旅游业和旅游业中的整合变得司空见惯，主要是由于其降低劳动力成本和提高服务效率的潜力而驱动（Hwang等，2022; LV等，2022）。使用诸如AI驱动的聊天机器人之类的应用程序已经广泛地在旅行服务中广泛传播，从简单的酒店预订到个性化的旅行推荐修补（Zhang等，2024； Y. Zhu等，2023）。statista（2023）报告说，到2024年，受AI影响的旅行公司产生的收入百分比预计将从21％增加到32％。特别是，由OpenAI于2022年11月开发的高级自然语言处理（NLP）模型（NLP）模型（NLP）模型（NLP）模型（例如Chatgpt（生成预训练的变压器））引起了人们对其在旅行和旅游领域的潜在应用的关注（Demir＆Demir，2023年）。
巴西K-12科学教育中的Chatgpt
本研究调查了K-12科学教师对Chatgpt对学校评估和学生教育质量的影响的看法。向来自巴西五个地区的公立和私立学校的K-12科学教师进行了问卷：北，东北，南，东南和中西部。有400多名教师回答了问卷。关于回答问卷的教师的意见的结论是基于李克特型量表。调查涵盖了各个方面，包括与学生一起使用的评估方法的类型和频率。此外，该研究还深入研究了他们的观点，即Chatgpt是否会影响教育和评估方法的质量，以及他们对是否应视为使用ChatGpt使用的看法是窃还是类似的违规行为。在教学和学习的演变中讨论了其使用的潜在好处，以及它引起的挑战。作为结果之一，发现在K-12科学老师中，人们对Chatgpt是否会提高学生教育质量以及其使用是构成窃还是类似的违规行为，仍然存在一些怀疑。
人工智能与聊天GPT 教学期望和指导
AI，即人工智能，是指开发能够模仿人类智能来执行任务、处理数据、做出决策和/或解决问题的计算机系统。流行的 AI 包括地图导航、Siri 等虚拟助手、音频流媒体服务和个性化购物体验。生成式 AI 是一种能够根据提示创建新内容（包括文本、图像、模拟或其他媒体）的软件。流行的生成式 AI 工具包括 ChatGPT 和 DALL-E。 基恩大学的学术诚信准则强调，当作品不是学生自己的作品时，学生需要通过使用引号、引用和口头来源归属以及其他方式来明确哪些是学生原创的，哪些是从其他来源获取的，从而将作者身份归于他人。任何生成式 AI 的使用（即 ChatGPT、GPT 4、DALL-E、Vertex 等程序以及即将推出的许多其他程序）都应遵守与任何来自人类作者的想法、文本、演讲或图像相同的引用规则。敦促教师在教学大纲中明确说明这一点，并解释学生在准备课程作业时应该和不应该使用 AI 应用程序的方式。还鼓励教师加入学习活动，促使学生批判性地讨论、分析和评估在课程涵盖的特定研究领域内使用生成式 AI 的机会和局限性/陷阱。以下关键思想可能对您制定课堂生成式 AI 期望和教学有所帮助：
质疑“ chatgpt成瘾”构建体 - serval
生成人工智能（AI）聊天机器人（例如Chatgpt）在许多日常生活领域都迅速获得了知名度，甚至引发了有关潜在的“ Chatgpt成瘾”的学术辩论。”在整个历史上，新的技术科学一直与广泛的关注和“道德恐慌”有关，尤其是当他们的采用突然采用并涉及日常功能的重大变化时。因此，研究人员检查了对Chatgpt的大量使用是否可以被视为令人上瘾的行为也就不足为奇了。到目前为止，已经开发了至少四个测量Chatgpt成瘾的量表，所有这些都在使用药物使用障碍标准后构建。绘制与以前病态行为的病例相似之处，我们警告不要标记并定义密集或习惯性聊天机器人作为成瘾行为。要将行为标记为上瘾，必须有令人信服的证据表明负面后果，控制障碍，心理困扰和功能障碍。但是，现有关于使用ChatGPT或其他对话AI机器人有问题的研究未能提供如此强大的科学证据。因此，有必要谨慎行事，以避免（过度）病理学，侵害性或不必要的治疗方法，并过度调节工具，这些工具在以正念和调节的方式使用时具有许多好处。
llms，chatgpt，接地，含义和理解
摘要：除了（Little）Openai可能对我们隐瞒的内容外，我们都知道（粗略地）大型语言模型（LLM）（例如ChatGpt）工作（其庞大的文本数据库，统计数据，矢量表示和大量参数，下一个单词培训等）。但是，我们当中没有人能说（衷心地），我们对Chatgpt所证明的能力对这些资源的作用并不感到惊讶。这甚至驱使我们中的一些人得出结论，Chatgpt实际上理解了。它不正确。，但我们了解它如何做能做的事情也不正确。我会建议一些有关良性“偏见”的预感 - 在LLM量表上出现的会议约束可能会帮助ChatGpt的表现比我们预期的要好。这些偏见是语言本身，LLM量表的本质上固有的，它们与Chatgpt缺乏的是紧密相关的，这是直接的感觉运动接地，可以将其单词与引用者及其命题联系起来。这些收敛性偏见与（1）间接言语基础在直接感觉运动基础上的寄生虫有关，（2）语言定义的循环，（3）语言生产和理解的“镜像”，（4）在LLM量表上以LLM量表的命题中的标志性，（（5）人类的“人类知识）”，也许是“类别”的“类别”。乔姆斯基的猜想是关于思想定律。博览会将以与Chatgpt-4的对话形式。
STEM教育的CHATGPT：工作框架
摘要 - 该论文阐明了最新技术的可能使用，即STEM（科学，技术，工程和数学）教育中的CHATGPT。在这里，我们使用了Chatgpt工具，并探索了它如何帮助STEM课程的教师。我们的作品首先介绍了与聊天GPT有关的文献，它在教育中的使用方面解释说，生成的AI（人工智能）和Chatgpt解释了。chatgpt工具用于生成对给出的提示的响应。我们问Chatgpt，如何在课堂上用于教学科学，数学和编码。在对Chatgpt的响应进行了详细分析之后，我们提出了一个理论框架，用于指导在STEM教育环境中使用Chatgpt。接下来，我们提出了在教育环境中使用Chatgpt的局限性，并在使用Chatgpt等技术时强调了瓶颈和道德问题。最后，我们提出了未来的研究指示，并得出结论，Chatgpt在STEM教育方面具有很大的潜力，可以用作STEM教师的有效工具。我们还强调了与技术相关的道德问题。