GPT-4等大语言模型对教育的未来意味着什么？
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Mixlab这些年举办了非常多的活动和workshop，都带有很强的教育属性。今天我抽空学习了可汗学院的《AI-for-Education》课程，非常有启发。我记录了精华内容，分享给大家。
课程地址：
www.khanacademy.org/college-careers-more/ai-for-education
# 新的学习体验
人工智能将使学生同时练习阅读理解和写作技巧。像苏格拉底一样的导师，人工智能可以问学生这样的问题：
“这位作者在提出什么论点？”
“你可以做哪些与这个论点相关的论文陈述？”
“如果你只有三句话来说服某人，你将如何支持这种说法？”
“好的，现在，支持每个句子。我们应该增加什么样的支持？”
这是一种新的学习体验，学生自己完成作业，而 AI 帮助他们培养批判性思维能力。
# 大语言模型LLM的优缺点
* 优点：
1/ 语言处理器：大语言模型非常擅长从语言中提取意义。
2/ 文本生成器：大语言模型也擅长生成文本。
3/ 头脑风暴伙伴：教师们已经在使用大语言模型LLM来帮助他们为课堂提出想法！
* 缺点：
1/ 编造：有时会给出错误的信息，这些信息通常看起来像是在编造。主要是2个原因造成的：
- 错误的训练数据： 如果训练数据不准确，模型将继承这些错误。
- 旧的训练数据：收集用于训练模型的数据可能需要很长时间，而且实际进行训练也需要时间。
2/ 数学不太好：大语言模型本身不会进行计算。当 LLM 被要求生成数学时，他们生成数学的方式与生成文本的方式相同：概率。
3/ 对专业概念没有深刻理解：虽然大语言模型可以很好地处理常见主题，但在讨论高度专业化概念的细节时，它们并不总是那么有效。
4/ 没有你的上下文：模型并没有关于您和您的环境的所有信息。
总的来说，LLM 是生产力工具：了解如何使用它们来帮助您提高生产力。不要向他们询问他们不知道的事情的答案，否则他们会编造。与他们合作，但不要依赖他们来创造。
养成核实LLM告诉你的一切事实的习惯。大型语言模型擅长理解语言、生成文本和回答问题。然而，他们很难理解复杂的概念和推理。他们也没有“判断力”。
# 作为学生
AI 工具可以帮助您学习。这里有一些例子：
解决问题：如果您不知道首先该做什么、下一步是什么，或者只是想检查您的想法是否正确，您可以与 AI 互动来提供帮助。
找出某事如何或为何以这种方式运作： “为什么天空是蓝色的？” “收音机是如何工作的？” 你可能无法解释，但人工智能工具可以帮助你找到信息并让你参与到有趣的对话中。
要求它简化一个令人困惑的概念，然后对你进行测验：根据你的提示进行一些练习，你可以开始使用 AI 驱动的聊天机器人来为测试做准备。
要求它集思广益以帮助您学习：LLM可以提供使学习变得有趣和相关的好主意——只要问。
我怎么知道工具生成的结果是对还是错？
AI有时会编造事实——“流畅幻觉”。你应该如何处理？
永远不要相信该工具给您的答案是 100% 准确的：当正确对您来说真的很重要时，不要依赖它给您答案。
相信您的直觉：如果您对自己说，“这似乎不对”，那可能不对！
咨询其他来源：无论如何，在学习新事物时这样做通常是个好主意，但在使用基于 AI 的工具学习时尤其重要。像事实核查员一样思考。
请记住这些工具更容易产生幻觉的情况：它们不会知道有关当前事件的信息，因为它们需要时间来训练并且并不总是最新的。
作为语言模型，它们不是数学方面的专家。
他们并不总是能够链接到其他网络资源，除非特定站点提供给他们。
# 作为老师
可以用LLM：
产生课程相关的想法：需要一个引人入胜的介绍性问题，或一个快速的活动来吸引学生的注意力并激发学生的好奇心？向机器人询问一些想法。
为课堂活动收集想法：人工智能驱动的工具是想法生成器。你不会喜欢他们所有的想法，但挑选最适合你课堂的想法并用你的想象力、洞察力和专业知识改进它们可能会很有趣。
生成反馈和改进学生作业的建议：该工具提供的任何反馈都由你来决定。您可以作为个人参考，也可以审查和修改后发送给学生。
如何避免LLM对学术诚信的不良影响？
您可以允许使用LLM，但要求学生承认他们在使用：此外，您可以要求学生记录他们制作的每个提示或描述他们如何使用 AI 工具。
您可以设计难以或不可能使用这些工具的作业，例如：严重依赖课堂讨论或LLM不了解的作业。
您可以让学生在课堂上完成作业。
# 作为家长
您应该考虑负责任地使用LLM，就像您引导孩子使用互联网和其他技术一样。教他们负责任使用的原因和方法。
准则可能包括：
避免与它进行仇恨、暴力或性的对话
如果使用了，请诚实地承认使用它来帮助完成作业的事实
询问他们的老师关于使用它，学校的政策是什么，然后遵守该政策
您也可以开始帮助您的孩子了解这些工具。
首先，您可以尝试和它一起写一个故事，或者请它回答您的孩子关于世界及其运作方式的问题，然后讨论答案。
# 在写作课堂上的最佳实践
几乎每个人最初使用 AI 的尝试都很糟糕。需要大量针对性地训练。下面提供了对比三种不同的提示练习方法。
方法1和2都是在原有提示的基础上，去调整，添加。而第3种是协同工作的方式，效果更好，能产生最好的结果和给学生留下最深刻的印象。
方法 1（不推荐）：细微变化，让 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（不推荐）：添加限制和用户知识
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（推荐）：共同编辑。
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”
# 人工智能辅助的教学思路
要求学生：
解释的想法/解释你与 AI 的协作
生成和评估AI的生成结果
例子：
让 AI 生成一篇由五段组成的文章，然后让全班同学识别并解释 AI 做了什么：
确定每个主题句中的主张
确定支持证据
识别转换
分析引言和结论——它们的重复程度如何？是好还是坏？如何改进它们？
观察并讨论每个段落的公式化程度
大语言模型如何应用于教学，相信通过以上的精华内容，你已经有所思考了，作为教师的长期价值在于教学生如何学习：如何提问和回答问题。
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