# 新的學(xué)習(xí)體驗(yàn) 人工智能將使學(xué)生同時(shí)練習(xí)閱讀理解和寫作技巧。像蘇格拉底一樣的導(dǎo)師，人工智能可以問學(xué)生這樣的問題： “這位作者在提出什么論點(diǎn)？”“你可以做哪些與這個(gè)論點(diǎn)相關(guān)的論文陳述？”“如果你只有三句話來說服某人，你將如何支持這種說法？”“好的，現(xiàn)在，支持每個(gè)句子。我們應(yīng)該增加什么樣的支持？” 這是一種新的學(xué)習(xí)體驗(yàn)，學(xué)生自己完成作業(yè)，而 AI 幫助他們培養(yǎng)批判性思維能力。 # 大語言模型LLM的優(yōu)缺點(diǎn) * 優(yōu)點(diǎn)：1/ 語言處理器：大語言模型非常擅長從語言中提取意義。2/ 文本生成器：大語言模型也擅長生成文本。3/ 頭腦風(fēng)暴伙伴：教師們已經(jīng)在使用大語言模型LLM來幫助他們?yōu)檎n堂提出想法！ * 缺點(diǎn)：1/ 編造：有時(shí)會(huì)給出錯(cuò)誤的信息，這些信息通常看起來像是在編造。主要是2個(gè)原因造成的： - 錯(cuò)誤的訓(xùn)練數(shù)據(jù)： 如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確，模型將繼承這些錯(cuò)誤。- 舊的訓(xùn)練數(shù)據(jù)：收集用于訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)可能需要很長時(shí)間，而且實(shí)際進(jìn)行訓(xùn)練也需要時(shí)間。 2/ 數(shù)學(xué)不太好：大語言模型本身不會(huì)進(jìn)行計(jì)算。當(dāng) LLM 被要求生成數(shù)學(xué)時(shí)，他們生成數(shù)學(xué)的方式與生成文本的方式相同：概率。 3/ 對(duì)專業(yè)概念沒有深刻理解：雖然大語言模型可以很好地處理常見主題，但在討論高度專業(yè)化概念的細(xì)節(jié)時(shí)，它們并不總是那么有效。 4/ 沒有你的上下文：模型并沒有關(guān)于您和您的環(huán)境的所有信息。 總的來說，LLM 是生產(chǎn)力工具：了解如何使用它們來幫助您提高生產(chǎn)力。不要向他們?cè)儐査麄儾恢赖氖虑榈拇鸢福駝t他們會(huì)編造。與他們合作，但不要依賴他們來創(chuàng)造。 養(yǎng)成核實(shí)LLM告訴你的一切事實(shí)的習(xí)慣。大型語言模型擅長理解語言、生成文本和回答問題。然而，他們很難理解復(fù)雜的概念和推理。他們也沒有“判斷力”。 # 作為學(xué)生 AI 工具可以幫助您學(xué)習(xí)。這里有一些例子： 解決問題：如果您不知道首先該做什么、下一步是什么，或者只是想檢查您的想法是否正確，您可以與 AI 互動(dòng)來提供幫助。 找出某事如何或?yàn)楹我赃@種方式運(yùn)作： “為什么天空是藍(lán)色的？” “收音機(jī)是如何工作的？” 你可能無法解釋，但人工智能工具可以幫助你找到信息并讓你參與到有趣的對(duì)話中。 要求它簡(jiǎn)化一個(gè)令人困惑的概念，然后對(duì)你進(jìn)行測(cè)驗(yàn)：根據(jù)你的提示進(jìn)行一些練習(xí)，你可以開始使用 AI 驅(qū)動(dòng)的聊天機(jī)器人來為測(cè)試做準(zhǔn)備。 要求它集思廣益以幫助您學(xué)習(xí)：LLM可以提供使學(xué)習(xí)變得有趣和相關(guān)的好主意——只要問。 我怎么知道工具生成的結(jié)果是對(duì)還是錯(cuò)？AI有時(shí)會(huì)編造事實(shí)——“流暢幻覺”。你應(yīng)該如何處理？ 永遠(yuǎn)不要相信該工具給您的答案是 100% 準(zhǔn)確的：當(dāng)正確對(duì)您來說真的很重要時(shí)，不要依賴它給您答案。 相信您的直覺：如果您對(duì)自己說，“這似乎不對(duì)”，那可能不對(duì)！ 咨詢其他來源：無論如何，在學(xué)習(xí)新事物時(shí)這樣做通常是個(gè)好主意，但在使用基于 AI 的工具學(xué)習(xí)時(shí)尤其重要。像事實(shí)核查員一樣思考。 請(qǐng)記住這些工具更容易產(chǎn)生幻覺的情況：它們不會(huì)知道有關(guān)當(dāng)前事件的信息，因?yàn)樗鼈冃枰獣r(shí)間來訓(xùn)練并且并不總是最新的。 作為語言模型，它們不是數(shù)學(xué)方面的專家。 他們并不總是能夠鏈接到其他網(wǎng)絡(luò)資源，除非特定站點(diǎn)提供給他們。 # 作為老師 可以用LLM： 產(chǎn)生課程相關(guān)的想法：需要一個(gè)引人入勝的介紹性問題，或一個(gè)快速的活動(dòng)來吸引學(xué)生的注意力并激發(fā)學(xué)生的好奇心？向機(jī)器人詢問一些想法。 為課堂活動(dòng)收集想法：人工智能驅(qū)動(dòng)的工具是想法生成器。你不會(huì)喜歡他們所有的想法，但挑選最適合你課堂的想法并用你的想象力、洞察力和專業(yè)知識(shí)改進(jìn)它們可能會(huì)很有趣。 生成反饋和改進(jìn)學(xué)生作業(yè)的建議：該工具提供的任何反饋都由你來決定。您可以作為個(gè)人參考，也可以審查和修改后發(fā)送給學(xué)生。 如何避免LLM對(duì)學(xué)術(shù)誠信的不良影響？ 您可以允許使用LLM，但要求學(xué)生承認(rèn)他們?cè)谑褂茫捍送猓梢砸髮W(xué)生記錄他們制作的每個(gè)提示或描述他們?nèi)绾问褂?AI 工具。 您可以設(shè)計(jì)難以或不可能使用這些工具的作業(yè)，例如：嚴(yán)重依賴課堂討論或LLM不了解的作業(yè)。 您可以讓學(xué)生在課堂上完成作業(yè)。 # 作為家長 您應(yīng)該考慮負(fù)責(zé)任地使用LLM，就像您引導(dǎo)孩子使用互聯(lián)網(wǎng)和其他技術(shù)一樣。教他們負(fù)責(zé)任使用的原因和方法。 準(zhǔn)則可能包括： 避免與它進(jìn)行仇恨、暴力或性的對(duì)話 如果使用了，請(qǐng)誠實(shí)地承認(rèn)使用它來幫助完成作業(yè)的事實(shí) 詢問他們的老師關(guān)于使用它，學(xué)校的政策是什么，然后遵守該政策 您也可以開始幫助您的孩子了解這些工具。 首先，您可以嘗試和它一起寫一個(gè)故事，或者請(qǐng)它回答您的孩子關(guān)于世界及其運(yùn)作方式的問題，然后討論答案。 # 在寫作課堂上的最佳實(shí)踐 幾乎每個(gè)人最初使用 AI 的嘗試都很糟糕。需要大量針對(duì)性地訓(xùn)練。下面提供了對(duì)比三種不同的提示練習(xí)方法。 方法1和2都是在原有提示的基礎(chǔ)上，去調(diào)整，添加。而第3種是協(xié)同工作的方式，效果更好，能產(chǎn)生最好的結(jié)果和給學(xué)生留下最深刻的印象。 方法 1（不推薦）：細(xì)微變化，讓 AI 完成工作。 Generate a 5 paragraph essay on selecting leaders Generate a 5 paragraph essay on how leaders are selected by teams 方法 2（不推薦）：添加限制和用戶知識(shí) Generate a 5 paragraph essay on selecting leaders. Generate a 5 paragraph essay on selecting leaders, cover the babble hypothesis, leader status effects, and seniority. 方法 3（推薦）：共同編輯。 Generate a 5 paragraph essay on selecting leaders. That is good, but the third paragraph isn’t right. The babble effect is that whoever talks the most is made leader. Correct that and add more details about how it is used. Add an example to paragraph 2. The example in paragraph 2 isn’t right, presidential elections are held every 4 years. Make the tone of the last paragraph more interesting. Don’t use the phrase “in conclusion” # 人工智能輔助的教學(xué)思路 要求學(xué)生：解釋的想法/解釋你與 AI 的協(xié)作生成和評(píng)估AI的生成結(jié)果 例子：讓 AI 生成一篇由五段組成的文章，然后讓全班同學(xué)識(shí)別并解釋 AI 做了什么： 確定每個(gè)主題句中的主張確定支持證據(jù)識(shí)別轉(zhuǎn)換分析引言和結(jié)論——它們的重復(fù)程度如何？是好還是壞？如何改進(jìn)它們？觀察并討論每個(gè)段落的公式化程度 大語言模型如何應(yīng)用于教學(xué)，相信通過以上的精華內(nèi)容，你已經(jīng)有所思考了，作為教師的長期價(jià)值在于教學(xué)生如何學(xué)習(xí)：如何提問和回答問題。
