آزمایش با چتپ

. دانش آموزان را ترغیب به سؤال ، ارائه پیشنهادات و ارائه بینش های اضافی کنید. این باعث تعامل فعال و تفکر انتقادی می شود.

وبینار: AI تولیدی و NPO شما: چگونه chatgpt+ نحوه کار NPO ها را تغییر می دهد

الگوریتم های یادگیری ماشین سالهاست که در پشت صحنه مدل سازی و قرار دادن تبلیغات قرار گرفته اند اما اکنون ابزارهایی مانند Chatgpt ، Midjourney ، Dalle و موارد دیگر AI را در دست ما قرار داده اند.

بیاموزید که افراد غیرانتفاعی با این فناوری جدید ، وعده و خطرات چه کاری انجام می دهند و چه مواردی و ابزارهایی را که می توانید برای آسانتر کردن زندگی خود استفاده کنید. .

حمایت مالی توسط اتحاد غیرانتفاعی و بارهای غیرانتفاعی

پانل و مجریان:
• نیک الینجر مدیر ارشد برند در مور است. وی در ژانویه سال 2020 به مور پیوست و در آنجا برای ایجاد تجربیات عالی برای افراد غیرانتفاعی و نمایندگان آنها کار کرد.
• Filipe Páscoa یک کارآفرین داده و ارشد جمع آوری کمک های مالی و استراتژیست مشارکت عمومی است. .
.

+

در زیر نمونه هایی از پیام هایی که برای chatgpt نوشتم پیدا می کنید+.

چگونه معلمان دبیرستان می توانند آموزش هوشمند را بهبود بخشند? به جای آموزش فردی ، ما آموزش گروهی را پیشنهاد می کنیم. . . آیا می توانید در 10 مرحله الگویی برای آموزش گروهی ارائه دهید که شامل بازخورد یک مدل هوش مصنوعی مانند خودتان است?

! در اینجا یک مدل پیشنهادی برای آموزش گروهی وجود دارد که شامل بازخورد از یک مدل هوش مصنوعی مانند خودم است:

. .

مرحله 2: دانش آموزان را به گروه ها تقسیم کنید

دانش آموزان را به گروه های کوچکتر تقسیم کنید تا همکاری و تعامل را ترغیب کنند. .

مرحله 3: مباحث تحقیق را اختصاص دهید

. .

. دانش آموزان می توانند از منابع مختلفی مانند کتابهای درسی ، بانکهای اطلاعاتی آنلاین و وب سایتهای آموزشی برای جمع آوری اطلاعات استفاده کنند.

پس از انجام تحقیق ، هر گروه یافته های خود را به بقیه کلاس ارائه می دهد. این کار را می توان از طریق ارائه ، پوسترها یا قالب های چندرسانه ای انجام داد تا به طور مؤثر دانش آنها را برقرار کند.

به گروه های دیگر اجازه دهید بازخورد سازنده ای در مورد هر ارائه ارائه دهند. دانش آموزان را ترغیب به سؤال ، ارائه پیشنهادات و ارائه بینش های اضافی کنید. این باعث تعامل فعال و تفکر انتقادی می شود.

یک مدل هوش مصنوعی مانند خودم را در این فرآیند ادغام کنید. .

مرحله 8: بحث و تحلیل

. .

مرحله 9: فعالیتهای یادگیری مشترک

طراحی فعالیتهای یادگیری مشترک که دانش آموزان در کنار هم کار می کنند تا دانش خود را به کار گیرند و مشکلات مربوط به موضوع تحقیق را حل کنند. این می تواند شامل پروژه های گروهی ، مطالعات موردی یا شبیه سازی ها باشد.

برای ارزیابی درک دانش آموزان از موضوع ، ارزیابی انجام دهید. فرصت هایی را برای دانش آموزان فراهم کنید تا در مورد روند یادگیری خود ، اثربخشی مدل آموزش گروه و بازخورد دریافت شده از مدل AI تأمل کنند.

با پیروی از این مراحل ، معلمان دبیرستان می توانند یک محیط یادگیری مشترک و تعاملی ایجاد کنند و از مزایای آموزش گروهی ضمن ادغام بازخورد و بینش های ارائه شده توسط یک مدل هوش مصنوعی مانند خودم استفاده کنند.

?

• استعلام مشارکتی: دانش آموزان را ترغیب کنید تا با مدل هوش مصنوعی در تحقیق مشترک شرکت کنند. آنها می توانند بر اساس یافته های تحقیق خود ، سؤالات و فرضیه ها را تدوین کنند و به دنبال بازخورد و راهنمایی از مدل هوش مصنوعی برای تعمیق درک خود باشند.
• مشارکت فعال: مشارکت فعال را با اجازه دادن به دانش آموزان در تعامل مستقیم با مدل AI انجام دهید. آنها می توانند خلاصه های تحقیق ، سؤالات یا تصورات غلط خود را وارد کنند و بازخورد و پیشنهادات شخصی را از مدل AI دریافت کنند ، که می تواند تجربه یادگیری آنها را تقویت کند.
• . . این فرایند به آنها کمک می کند تا مهارت های تفکر انتقادی را توسعه داده و چندین دیدگاه را در نظر بگیرند.
• ادغام بینش های هوش مصنوعی: آیا دانش آموزان بینش ارائه شده توسط مدل هوش مصنوعی را در بحث و ارائه گروه خود ادغام می کنند. آنها می توانند اطلاعات مربوط به ، توضیحات یا دیدگاههای جایگزین را از مدل هوش مصنوعی ذکر کنند و درک کلی موضوع را غنی سازند.
• . این رویکرد تکراری پیشرفت مداوم را تشویق می کند و دانش آموزان را ترغیب می کند تا دانش خود را بر اساس بینش های جدید تطبیق دهند.
• ملاحظات اخلاقی: در مورد پیامدهای اخلاقی استفاده از مدل های هوش مصنوعی و برجسته کردن اهمیت ارزیابی انتقادی بحث کنید. .
• . .
• . آنها را ترغیب کنید تا افکار ، چالش ها و بینش های خود را از تعامل با مدل هوش مصنوعی به اشتراک بگذارند و درک عمیق تری از مزایا و محدودیت های هوش مصنوعی در آموزش و پرورش ایجاد کنند.

با ادغام این استراتژی ها ، زبان آموزان می توانند به طور فعال با مدل هوش مصنوعی درگیر شوند ، از توانایی های خود برای تقویت درک خود استفاده کنند و مهارت های تفکر انتقادی و همکاری را در این فرآیند توسعه دهند. مدل هوش مصنوعی به عنوان یک منبع ارزشمند و همراهی یادگیری عمل می کند و هم افزایی بین زبان آموزان انسانی و هوش مصنوعی را ارتقا می بخشد.

برای ایجاد هم افزایی بین مدل AI و زبان آموزان در مدل آموزش گروه ، می توانید استراتژی های زیر را درج کنید:

• جلسات پرسش و پاسخ تعاملی: دانش آموزان را ترغیب کنید تا با ارائه سؤالات مربوط به موضوع تحقیق خود ، به طور فعال با مدل AI درگیر شوند. .
• . .
• . .
• مسیرهای یادگیری تطبیقی: از قابلیت های مدل AI برای تطبیق مسیر یادگیری بر اساس پیشرفت و درک دانش آموزان استفاده کنید. .
• ارزیابی مداوم و بازخورد: با اجازه دادن به آن برای ارزیابی کار دانشجویان ، مانند مقالات تحقیق ، ارائه ها یا فعالیت های حل مسئله ، مدل AI را در فرایند ارزیابی ادغام کنید. .
• . .
• . تفکر انتقادی و تأمل در مورد پیشنهادات و بازخورد مدل هوش مصنوعی را تشویق کنید ، و دانش آموزان را وادار به در نظر گرفتن دیدگاه های مختلف و ارزیابی قابلیت اطمینان و تعصب اطلاعات تولید شده توسط AI می کند.
• . از بینش خود برای اصلاح و بهبود ادغام مدل AI استفاده کنید ، و تنظیماتی را برای برآورده کردن بهتر نیازهای زبان آموزان و تقویت تجربه کلی آموزشی انجام دهید.

با اجرای این استراتژی ها ، می توانید هم افزایی بین مدل AI و زبان آموزان ، ترویج تعامل فعال ، تجربیات یادگیری شخصی و ساخت دانش مشترک را تقویت کنید.

! در اینجا هنرمندان از لیست قبلی به همراه منبع خاص الهام بخش برای آثار هنری خود هستند:

• .
• جف کونز – “توله سگ” (1992) با الهام از مفهوم مجسمه گل.
• .”
• .
• .
• .
• .
• .
• .
• Kehinde Wiley – “ناپلئون پیشرو ارتش بر فراز کوه های آلپ” (2005) با الهام از نقاشی معروف ژاک لوئیس دیوید از ناپلئون بناپارت.
• .
• .
• .
• رابرت راسچنبرگ – “نقاشی د کونینگ” (1953) با الهام از نقاشی اصلی ویلم د کونینگ.
• .
• .
• جولی مهرتو – “استادیا دوم” (2004) با الهام از برنامه های معماری و مناظر شهری.
• اولافور الیاسسون – “پروژه هواشناسی” (2003) با الهام از پدیده های طبیعی و ادراک.
• .
• Njideka Akunyili Crosby – “The Beautiful” (2012) با الهام از تاریخ هنر نیجریه و غربی ، و همچنین تجربیات شخصی.

این منابع الهام بخش طیف گسترده ای از سبک های هنری ، حرکات و منابع تاریخی را نشان می دهد که بر هنرمندان در ایجاد آثار خود تأثیر گذاشته است.

. سوال من برای شما این است: آیا تجزیه و تحلیل زبان از طریق گیج کننده روش بهتری نسبت به دستور زبان است? گرامر از واج ، پسوند ، پیشوند ، مورفولوژی به نحو برای توصیف ساختارهای زبانی ، از بالا به پایین می رود. . ?

قطعا! .

• . .
• انعطاف پذیری در حوزه ها: سرگیجه می تواند برای طیف گسترده ای از متون اعمال شود ، و آن را برای تجزیه و تحلیل زبان در حوزه های مختلف مفید می کند. .
• سازگاری با زبانها و تغییرات جدید: مدل های زبان مبتنی بر دفع می توانند بر روی شرکت های بزرگ متن به زبان های مختلف آموزش داده شوند ، و آنها را قادر می سازد ساختار و الگوهای زبانهای مختلف را بیاموزند. این انعطاف پذیری به ویژه برای زبان ها یا لهجه های کمتر مورد مطالعه با منابع زبانی محدود مفید است.
• درک متنی: سرگیجه هنگام پیش بینی کلمه بعدی در یک دنباله ، زمینه اطراف را در نظر می گیرد. این درک متنی امکان پیش بینی های دقیق تر و ضبط بهتر معنی و هدف متن را فراهم می کند.

استدلال در برابر آموزش گیج کننده:

• . .
• برای گرامر و نحو کافی نیست: در حالی که گیج کننده می تواند ارتباطات کلمات را ضبط کند و کلمات بعدی را پیش بینی کند ، ممکن است به اندازه کافی ساختارهای گرامری و نحوی یک زبان را برطرف نکند. گرامر شامل بیش از فقط سفارش کلمه است ، شامل قوانینی برای ساخت جمله ، کونژوگه فعل ، تنش و توافق ، که ممکن است به طور مؤثر از طریق آموزش گیج کننده آموخته نشود.
• . .
• اعتماد به نفس در داده های آموزش: مدل های مبتنی بر دفع به شدت به داده های آموزشی که در معرض آنها هستند بستگی دارد. تعصبات موجود در قسمت آموزشی می تواند بر پیش بینی های مدل تأثیر بگذارد ، به طور بالقوه کلیشه ها را تحریک کند یا الگوهای زبان مشکل ساز را پخش کند.

. با این حال ، باید به عنوان یک ابزار مکمل به جای یک روش مستقل در نظر گرفته شود ، زیرا ممکن است به طور کامل جنبه های وسیع تری از زبان ، مانند دستور زبان ، نحو و درک معنایی را مورد توجه قرار ندهد. یک رویکرد جامع که ترکیبی از روشهای متعدد ، از جمله تجزیه و تحلیل گرامر است ، احتمالاً نتایج جامع تر یادگیری زبان و تجزیه و تحلیل را به همراه خواهد داشت.

در پاسخ قبلی به یک پیام ، شما توضیح دادید که چگونه سرگیجه کار می کند. ? گرامر از واج ، پسوند ، پیشوند ، مورفولوژی به نحو برای توصیف ساختارهای زبانی ، از بالا به پایین می رود. . ?

آموزش زبان از طریق گیج کننده یا استفاده از سرگیجه به عنوان معیار تجزیه و تحلیل زبان مزایا و مضرات خاص خود را دارد. در اینجا برخی از استدلالها برای آموزش های گیج کننده و در برابر آن وجود دارد:

• مدل سازی زبان آماری: دفع یک معیار است که معمولاً در مدل سازی زبان آماری برای ارزیابی عملکرد مدل های زبان استفاده می شود. با استفاده از مدلهای آموزش برای به حداقل رساندن دفع ، آنها می توانند یاد بگیرند که الگوهای و احتمالات توالی های کلمه را ضبط کنند ، و پیش بینی بهتری از کلمه بعدی را در یک زمینه معین فراهم می کنند.
• درک متنی: سرگیجه زمینه ای را که در آن کلمات ظاهر می شوند ، در نظر می گیرد و به مدل های زبان اجازه می دهد تا روابط بین کلمات و زمینه اطراف آنها را درک کنند. .
• تنوع زبان در دنیای واقعی: آموزش دفع می تواند تغییرات طبیعی و پیچیدگی های استفاده از زبان در دنیای واقعی را کنترل کند. .
• استحکام به خطاها: مدل های مبتنی بر سر و صدا می توانند بیشتر از خطاهای گرامری یا انحراف جزئی از دستور زبان استاندارد بخشنده باشند. آنها می توانند پاسخ های مسلط تری ایجاد کنند حتی اگر ورودی حاوی اشتباهات یا ناسازگاری باشد ، و آنها را در سناریوهایی که ممکن است به شدت به قوانین دستوری رعایت نکنند ، به طور بالقوه مفیدتر می کنند.

استدلال در برابر آموزش گیج کننده:

• . این مدل ها ممکن است جملاتی ایجاد کنند که از نظر گرامری نادرست یا مزخرف در زمینه های خاص باشند.
• . در نتیجه ، مدل های مبتنی بر گیج کردن ممکن است با کارهایی که نیاز به درک عمیق تر یا استنتاج فراتر از احتمالات کلمه سطح دارند ، مبارزه کنند.
• . اگر داده های آموزشی فاقد تنوع باشد یا حاوی تعصب باشد ، خروجی مدل ممکن است این محدودیت ها را منعکس کند. .
• . آنها ممکن است با تولید عبارات جدید یا تخیلی مبارزه کنند ، زیرا در درجه اول به منظم آماری آماری از داده های آموزش متکی هستند.

. .