Eksperimen dengan chatgpt

Izinkan kelompok lain untuk memberikan umpan balik konstruktif pada setiap presentasi. Dorong siswa untuk mengajukan pertanyaan, memberikan saran, dan menawarkan wawasan tambahan. Ini mempromosikan keterlibatan aktif dan pemikiran kritis.

Webinar: AI Generatif & NPO Anda: Bagaimana Chatgpt+ Akan Mengubah Cara Kerja NPO

Algoritma pembelajaran mesin telah berada di belakang layar pemodelan dan penempatan iklan selama bertahun -tahun tetapi sekarang alat seperti chatgpt, midjourney, dalle, dan banyak lagi telah menempatkan AI di tangan kami.

Pelajari apa yang dilakukan organisasi nirlaba dengan teknologi baru ini, janji dan bahaya, dan petunjuk dan alat apa yang dapat Anda gunakan untuk membuat hidup Anda lebih mudah. Slide sedang dikembangkan untuk acara ini.

• Nick Ellinger adalah Chief Brand Officer di Moore. Dia bergabung dengan Moore pada Januari 2020 di mana dia bekerja untuk menciptakan pengalaman hebat bagi organisasi nirlaba dan konstituen mereka.
• Filipe Páscoa adalah perajin data dan ahli penggalangan dana senior dan ahli strategi keterlibatan publik. Salah satu pelopor dalam menggunakan kecerdasan buatan (mulai menggunakan GPT pada tahun 2022) dan kecerdasan data sosial di sektor ini.
.

Eksperimen dengan chatgpt+

Di sini di bawah ini Anda menemukan contoh pesan yang saya tulis untuk chatgpt+.

Bagaimana guru sekolah menengah dapat meningkatkan pendidikan cerdas? Alih -alih pendidikan individu, kami menyarankan pendidikan kelompok. Kami ingin membuat pengetahuan individu dapat diakses oleh grup. Kami ingin berbagi informasi yang diambil dengan model AI seperti Anda untuk mendapatkan umpan balik dari jaringan Anda. Dapatkah Anda mengusulkan model untuk pendidikan kelompok dalam 10 langkah yang mencakup umpan balik model AI seperti Anda?

Tentu! Berikut adalah model yang diusulkan untuk pendidikan kelompok yang menggabungkan umpan balik dari model AI seperti saya:

Langkah 1: Identifikasi tujuan pembelajaran

. Tentukan topik atau keterampilan spesifik yang harus dibahas selama proses pendidikan kelompok.

Bagilah siswa menjadi kelompok yang lebih kecil untuk mendorong kolaborasi dan interaksi. .

Langkah 3: Tetapkan topik penelitian

Tetapkan topik penelitian yang berbeda untuk setiap kelompok. .

Langkah 4: Melakukan Penelitian

Setiap kelompok melakukan penelitian tentang topik yang ditugaskan. Siswa dapat memanfaatkan berbagai sumber seperti buku teks, database online, dan situs web pendidikan untuk mengumpulkan informasi.

Langkah 5: Bagikan temuan

Setelah melakukan penelitian, masing -masing kelompok menyajikan temuan mereka ke seluruh kelas. Ini dapat dilakukan melalui presentasi, poster, atau format multimedia untuk mengomunikasikan pengetahuan mereka secara efektif.

Langkah 6: Umpan balik dari teman sebaya

. Dorong siswa untuk mengajukan pertanyaan, memberikan saran, dan menawarkan wawasan tambahan. Ini mempromosikan keterlibatan aktif dan pemikiran kritis.

Langkah 7: Integrasi Model AI

Mengintegrasikan model AI seperti saya ke dalam proses. Setiap kelompok dapat mengirimkan temuan penelitian, pertanyaan, dan kekhawatiran mereka pada model AI, yang akan memberikan wawasan, penjelasan, dan umpan balik tambahan.

Langkah 8: Diskusi dan Analisis

Memfasilitasi diskusi kelas berdasarkan umpan balik model AI. Dorong siswa untuk membandingkan dan menganalisis informasi yang disediakan oleh model AI dengan temuan mereka sendiri, mempromosikan pemahaman yang lebih dalam tentang topik tersebut.

Langkah 9: Kegiatan Pembelajaran Kolaboratif

. Ini bisa mencakup proyek kelompok, studi kasus, atau simulasi.

Langkah 10: Evaluasi dan Refleksi

Melakukan evaluasi untuk menilai pemahaman siswa tentang topik tersebut. Berikan kesempatan bagi siswa untuk merefleksikan proses pembelajaran mereka, efektivitas model pendidikan kelompok, dan umpan balik yang diterima dari model AI.

.

?

Untuk membuat sinergi antara model AI dan pelajar dalam model pendidikan kelompok, Anda dapat memasukkan strategi berikut:

• . Mereka dapat secara kolektif merumuskan pertanyaan dan hipotesis berdasarkan temuan penelitian mereka dan mencari umpan balik dan panduan dari model AI untuk memperdalam pemahaman mereka.
• Partisipasi Aktif: Menumbuhkan Partisipasi Aktif dengan Mengizinkan Siswa Berinteraksi Langsung Dengan Model AI. Mereka dapat memasukkan ringkasan penelitian, pertanyaan, atau kesalahpahaman mereka, dan menerima umpan balik dan saran yang dipersonalisasi dari model AI, yang dapat meningkatkan pengalaman belajar mereka.
• Analisis Kritis: Dorong siswa untuk menganalisis secara kritis tanggapan model AI. Mereka harus mengevaluasi validitas dan reliabilitas informasi yang diberikan dan membandingkannya dengan penelitian mereka sendiri. Proses ini membantu mereka mengembangkan keterampilan berpikir kritis dan mempertimbangkan berbagai perspektif.
• Integrasi Wawasan AI: Mintalah siswa mengintegrasikan wawasan yang diberikan oleh model AI ke dalam diskusi dan presentasi kelompok mereka. Mereka dapat mengutip informasi, penjelasan, atau sudut pandang alternatif yang relevan dari model AI, memperkaya pemahaman keseluruhan tentang topik tersebut.
• . Pendekatan berulang ini mendorong peningkatan berkelanjutan dan mendorong siswa untuk menyesuaikan pengetahuan mereka berdasarkan wawasan baru.
• Pertimbangan Etis: Diskusikan Implikasi Etis dari Penggunaan Model AI dan Menyoroti Pentingnya Evaluasi Kritis. Dorong siswa untuk merefleksikan keterbatasan model AI, bias, dan tanggung jawab manusia dalam membuat keputusan berdasarkan informasi berdasarkan wawasan yang dihasilkan AI.
• Eksplorasi yang didorong oleh siswa: Memberdayakan siswa untuk mengambil kepemilikan proses pembelajaran mereka. Dorong mereka untuk mengeksplorasi sumber daya tambahan di luar model AI, seperti buku, artikel ilmiah, atau wawancara, untuk memperdalam pemahaman mereka dan menantang perspektif model AI.
• Diskusi reflektif: memfasilitasi diskusi reflektif di antara siswa tentang pengalaman mereka dengan model AI. .

Dengan mengintegrasikan strategi ini, pelajar dapat secara aktif terlibat dengan model AI, memanfaatkan kemampuannya untuk meningkatkan pemahaman mereka, dan mengembangkan keterampilan pemikiran kritis dan kolaborasi dalam proses tersebut. Model AI bertindak sebagai sumber daya yang berharga dan pendamping pembelajaran, mempromosikan sinergi antara pelajar manusia dan kecerdasan buatan.

• Sesi Tanya Jawab Interaktif: Dorong siswa untuk secara aktif terlibat dengan model AI dengan mengajukan pertanyaan yang terkait dengan topik penelitian mereka. .
• Bangunan Pengetahuan Kolaboratif: Gunakan model AI sebagai repositori pengetahuan bersama di mana siswa dapat berkontribusi wawasan, temuan, dan interpretasi mereka sendiri. .
• . Model AI dapat menyarankan sumber daya tambahan, latihan latihan, atau bahan tambahan yang disesuaikan dengan kebutuhan dan minat masing -masing siswa.
• . Model AI dapat mengidentifikasi area di mana siswa mungkin berjuang dan menawarkan intervensi yang ditargetkan atau memberikan konten lanjutan untuk menantang siswa berkinerja tinggi.
• . Model AI dapat memberikan umpan balik yang konstruktif, menyoroti kekuatan dan bidang untuk perbaikan, dan membantu siswa melacak kemajuan mereka dari waktu ke waktu.
• Analisis dan Visualisasi Data: Gunakan model AI untuk menganalisis sejumlah besar data yang dikumpulkan dari penelitian dan kegiatan pembelajaran siswa. Model AI dapat mengidentifikasi pola, menghasilkan visualisasi, dan menawarkan wawasan yang mungkin tidak segera terlihat oleh pelajar, memfasilitasi pemahaman dan eksplorasi topik yang lebih dalam.
• Diskusi Berpikir Etis dan Kritis: Libatkan siswa dalam diskusi tentang implikasi etis AI dan dampaknya pada masyarakat. Mendorong pemikiran kritis dan refleksi pada saran dan umpan balik model AI, mendorong siswa untuk mempertimbangkan perspektif yang berbeda dan mengevaluasi keandalan dan bias informasi yang dihasilkan AI.
• Peningkatan dan iterasi Berkelanjutan: Secara teratur mengumpulkan umpan balik dari siswa tentang pengalaman mereka dengan model AI dan proses pendidikan kelompok. .

.

!

• Roy Lichtenstein – “Drowning Girl” (1963) Terinspirasi oleh karya seni Tony Abruzzo.
• Jeff Koons – “Puppy” (1992) terinspirasi oleh konsep patung bunga.
• Yasumasa Morimura – “Portrait (Futago)” (1988) Terinspirasi oleh karya seni Barat yang terkenal, seperti Johannes Vermeer “The Milkmaid.”
• .
• Zhang Huan – “12 meter persegi” (1994) terinspirasi oleh seni pertunjukan dan tubuh sebagai media.
• Vik Muniz – “The Last Supper, After Leonardo” (1999) Terinspirasi oleh Leonardo Da Vinci “The Last Supper.
• Elaine Sturtevant – “Duchamp Bicycle Wheel” (1969) Terinspirasi oleh karya seni “Roda Sepeda” asli Marcel Duchamp “.
• Bansky – “Mona Lisa With Rocket Launcher” (2007) Terinspirasi oleh Potret “Mona Lisa” ikon Leonardo Da Vinci “.
• .
• .
• .
• Ai Weiwei – “menjatuhkan guci dinasti Han” (1995) yang terinspirasi oleh sejarah Cina dan warisan budaya.
• .
• Robert Rauschenberg – “Erased De Kooning Drawing” (1953) Terinspirasi oleh gambar asli Willem de Kooning.
• Jenny Saville – “Bathers” (1995-1996) terinspirasi oleh representasi klasik tubuh wanita.
• Richard Prince – “Untitled (Cowboy)” (1989) Terinspirasi oleh iklan rokok Marlboro.
• Julie Mehretu – “Stadia II” (2004) terinspirasi oleh rencana arsitektur dan pemandangan kota.
• Olafur Eliasson – “The Weather Project” (2003) terinspirasi oleh fenomena alam dan persepsi.
• .
• .

Sumber -sumber inspirasi ini mewakili berbagai gaya artistik, gerakan, dan referensi sejarah yang telah memengaruhi para seniman dalam menciptakan karya mereka sendiri.

. Pertanyaan saya kepada Anda adalah: Apakah analisis bahasa melalui kebingungan menjadi metode yang lebih baik daripada melalui tata bahasa? Tata bahasa berubah dari fonem, sufiks, awalan, morfologi ke sintaks untuk menggambarkan struktur bahasa, top down. Kebingungan adalah bottom-up, Anda “tebak” kata mana yang mengikuti satu sama lain secara logis dalam struktur bahasa. ?

Tentu! .

Argumen yang mendukung pelatihan kebingungan:

• Pemodelan Bahasa Statistik: Kebingungan berasal dari pemodelan bahasa statistik, yang menangkap pola dan probabilitas urutan kata dalam korpus yang diberikan. Pendekatan ini memungkinkan untuk analisis bahasa berbasis data, memberikan wawasan tentang kemungkinan kombinasi kata dan membantu dalam prediksi kata-kata selanjutnya.
• . .
• . Fleksibilitas ini sangat bermanfaat untuk bahasa atau dialek yang kurang dipelajari dengan sumber daya linguistik terbatas.
• Pemahaman Kontekstual: Kebingungan memperhitungkan konteks di sekitarnya saat memprediksi kata berikutnya dalam suatu urutan. .

• Kurangnya pemahaman semantik: model bahasa berbasis kebingungan terutama fokus pada statistik tingkat permukaan dan probabilitas kata, seringkali tanpa pemahaman semantik yang mendalam. Hal ini dapat menyebabkan keterbatasan dalam menangkap makna penuh dan nuansa bahasa, terutama dalam kasus di mana konteks dan semantik memainkan peran penting.
• Tidak cukup untuk tata bahasa dan sintaksis: Sementara kebingungan dapat menangkap asosiasi kata dan memprediksi kemungkinan kata -kata berikutnya, itu mungkin tidak secara memadai membahas struktur tata bahasa dan sintaksis suatu bahasa. Tata bahasa mencakup lebih dari sekedar pemesanan kata, melibatkan aturan untuk konstruksi kalimat, konjugasi kata kerja, tegang, dan kesepakatan, yang mungkin tidak dipelajari secara efektif melalui pelatihan kebingungan saja saja.
• Interpretabilitas Terbatas: Model bahasa berbasis kebingungan beroperasi sebagai model statistik yang kompleks, membuat pekerjaan dalamnya sulit untuk ditafsirkan dan dijelaskan. Kurangnya transparansi ini dapat menghambat analisis linguistik dan menghalangi kemampuan kita untuk memahami sifat linguistik yang mendasari suatu bahasa.
• Ketergantungan yang berlebihan pada data pelatihan: Model berbasis kebingungan sangat bergantung pada data pelatihan yang terpapar. Bias yang ada dalam pelatihan korpus dapat mempengaruhi prediksi model, berpotensi melanggengkan stereotip atau menyebarkan pola bahasa yang bermasalah.

. Namun, itu harus dianggap sebagai alat pelengkap daripada metode mandiri, karena mungkin tidak sepenuhnya membahas aspek bahasa yang lebih luas, seperti tata bahasa, sintaks, dan pemahaman semantik. Pendekatan holistik yang menggabungkan banyak metodologi, termasuk analisis tata bahasa, kemungkinan akan menghasilkan hasil pembelajaran bahasa dan analisis yang lebih komprehensif.

Dalam respons sebelumnya terhadap pesan, Anda menjelaskan cara kerja kebingungan. ? Tata bahasa berubah dari fonem, sufiks, awalan, morfologi ke sintaks untuk menggambarkan struktur bahasa, top down. . ?

Mengajar bahasa melalui kebingungan atau menggunakan kebingungan sebagai ukuran analisis bahasa memiliki kelebihan dan kekurangannya sendiri. Berikut adalah beberapa argumen baik untuk dan menentang pelatihan kebingungan:

Argumen yang mendukung pelatihan kebingungan:

• Pemodelan Bahasa Statistik: Perplexity adalah metrik yang biasa digunakan dalam pemodelan bahasa statistik untuk mengevaluasi kinerja model bahasa. Dengan melatih model untuk meminimalkan kebingungan, mereka dapat belajar menangkap pola dan probabilitas urutan kata, memungkinkan prediksi yang lebih baik dari kata berikutnya dalam konteks yang diberikan.
• Pemahaman Kontekstual: Kebingungan memperhitungkan konteks di mana kata -kata muncul, memungkinkan model bahasa untuk memahami hubungan antara kata -kata dan konteks sekitarnya. Ini dapat membantu dalam menghasilkan kalimat yang lebih koheren dan sesuai kontekstual.
• . Bahasa tidak selalu diatur secara ketat oleh aturan tata bahasa, dan model berbasis kebingungan memiliki potensi untuk menangkap pola bahasa yang lebih fleksibel dan bernuansa.
• Ketahanan terhadap kesalahan: Model berbasis kebingungan dapat lebih memaafkan kesalahan tata bahasa atau sedikit penyimpangan dari tata bahasa standar. Mereka dapat menghasilkan respons yang lebih lancar bahkan ketika input mengandung kesalahan atau ketidakkonsistenan, membuatnya berpotensi lebih berguna dalam skenario di mana pengguna mungkin tidak mematuhi aturan tata bahasa secara ketat.

• Kurangnya Aturan Tata Bahasa Eksplisit: Model berbasis kebingungan tidak secara eksplisit mempelajari aturan tata bahasa, yang mungkin membuatnya kurang cocok untuk aplikasi di mana kebenaran tata bahasa sangat penting, seperti pengajaran bahasa atau penulisan formal. .
• . Akibatnya, model berbasis kebingungan mungkin bergumul dengan tugas yang membutuhkan pemahaman atau inferensi yang lebih dalam di luar probabilitas kata tingkat permukaan.
• Ketergantungan yang berlebihan pada Data Pelatihan: Model Kebing -kuakan sangat mengandalkan data yang mereka latih. Jika data pelatihan tidak memiliki keragaman atau berisi bias, output model mungkin mencerminkan keterbatasan tersebut. Selain itu, pelatihan kebingungan mungkin tidak menangani kata -kata langka atau tidak terlihat atau struktur kalimat yang tidak umum dengan baik, yang mengarah pada prediksi yang kurang akurat dalam kasus seperti itu.
• Kurangnya Penggunaan Bahasa Kreatif: Model berbasis kebingungan cenderung mendukung pola bahasa yang lebih dapat diprediksi dan umum, yang dapat membatasi kemampuan mereka untuk menghasilkan penggunaan bahasa yang kreatif atau inovatif. Mereka mungkin berjuang untuk memproduksi ekspresi baru atau imajinatif, karena mereka bergantung terutama pada keteraturan statistik yang dipelajari dari data pelatihan.

Sebagai kesimpulan, sementara pelatihan kebingungan menawarkan keuntungan seperti menangkap pemahaman kontekstual dan menangani variasi bahasa dunia nyata, itu mungkin bukan pengganti yang cocok untuk aturan tata bahasa eksplisit atau pemahaman semantik yang mendalam. Penting untuk mempertimbangkan aplikasi dan persyaratan spesifik saat memutuskan apakah akan menggunakan pendekatan berbasis percepa untuk analisis atau pengajaran bahasa.