News

Jak si usnadnit a zefektivnit studium pomocí neuronových sítí

O učení, výuce a samozřejmě neuronových sítích. Jak efektivně studovat?

V posledních letech jsem se aktivně ponořil do tématu vzdělávání.

Nyní učím na jedné z nejlepších ruských univerzit, pořádám otevřené přednášky pro své přátele a kolegy a také pracuji v projektu, jehož cílem je rozvíjet myšlení dětí.

Zajímalo mě, jak efektivněji prezentovat informace a učinit je zajímavějšími pro samostatné studium.

Dal jsem si 2 úkoly:

  1. Identifikujte důležitá kritéria pro efektivní učení;
  2. Pochopit, jak mi neuronové sítě mohou pomoci učit se.

V důsledku toho jsme byli schopni identifikovat hlavní kritéria pro školení:

Kde mi může pomoci neuronová síť?

  1. Modelování reality;
  2. Zpětná vazba. Kontrola uvažování k tématu;
  3. Rozvoj asociativního myšlení;
  4. Gamifikace;
  5. Pomoc neuronových sítí při přípravě na učení.

Další výukové nástroje:

  1. Analýza případu. Designové myšlení;
  2. Shromáždění znalostí v prezentaci.
Zajímavé:  Jak neutrální myšlení vám umožní dosáhnout úspěchu.

Jak nám neuronové sítě pomáhají učit se?

Simulace reality

Je důležité, aby proces učení vycházel ze životních situací. Pomocí kombinace „informace + reálná situace v našem životě“ si rychle upevňujeme znalosti v paměti.

Zde jsou pro názornost dva příklady ze školy.

PŘÍKLAD 1

Ze školního kurzu si odnášíme 2 učebnice:
— Matematika pro 3. třídu
— Algebra pro 11

Jaký je zásadní rozdíl?
V učebnici pro 3. ročník uvidíte problémy jako „Péťa má 3 jablka a Máša má 4 jablka. „
Simulují situaci, která vás může v životě potkat. Student ihned vidí souvislost mezi nástrojem (sčítání/odčítání/dělení atd.) a tím, kde jej může uplatnit.

Toto porozumění vám pomůže naučit se látku rychleji a snadněji.

Bereme učebnici pro 11. ročník. co v něm vidíš? Úkol: „Najděte definiční obor funkce. „
Co? Proč? V jaké situaci to použiji?

Pracujeme s abstraktním problémem. Pro mozek je to zcela neasociativní zkušenost.

PŘÍKLAD 2

Bereme 2 učebnice pro 3. a 11. ročník literatury/čtení:

Sem tam je popis naší reality. Aibolit léčí zvířata, vrána a liška se hádají o sýr, Tatiana a Oněgin probírají své pocity atd.

To vše je simulace reality, kterou snadno přenesete do svého života. Proto si myslíme, že je srozumitelnější.

Čím více souvislostí mezi reálnými situacemi a technickým vzděláním bude, tím více lidí vzdělaných v tomto tématu se objeví.

Proto je „vstupní práh“ pro pochopení humanitních věd nižší než u technických věd.

Propojte geometrii s tématem stavby domů a bytů. Jsem přesvědčen, že za jednu generaci naše stavebnictví vykáže neuvěřitelný pokrok v kvalitě i kvantitě personálu.

Ze svých zkušeností z různých kurzů mohu říci, že učitelé modelování reality často ignorují. Zde nám může být neuronová síť dobrým pomocníkem a přenést zkoumané téma do reálných situací.

Zpětná vazba. Kontrola uvažování k tématu.

Mnoho školicích kurzů se řídí následující cestou:

  • Teoretická část;
  • znalost nástroje (zejména pokud je cílem školení naučit se programovat v konkrétním jazyce, používat analytickou službu atd.);
  • Praktické zadání (pokud je kurz dobrý).
Zajímavé:  Může vás smartphone připravit o vaši vizi.

A to je dobrý způsob, ale zpětná vazba zde není příliš dobrá. A bez toho nelze posoudit, jak správně je téma chápáno.

Pokud se učíte sami, zpětná vazba je ještě horší. Své porozumění tématu můžete zhodnotit absolvováním testů, ale to není možné.

Neuronová síť může pomoci, pokud se učíte sami a snažíte se otestovat své znalosti a své uvažování.

Používejte asociativní myšlení

Rozvoj asociativního myšlení umožní vašemu mozku rychle se zapojit do práce a zpracovávat informace.

Jak to lze udělat?

Než začnete něco studovat, věnujte si 5-7 minut a zahrajte si asociační hru. Pokud jste sami, tak to slovo pojmenujte a vymyslete k němu asociaci, k němu jinou a tak dále. Pokud jste v týmu, vyslovujte slova jedno po druhém. Hlasový asistent bude dobrou společností.

Co to dá?

Čím častěji budete toto cvičení provádět, tím snazší bude pro váš mozek nacházet spojení mezi novými informacemi a existujícími informacemi.

  1. Rychlejší zapamatování informací pomocí asociativní paměti;
  2. Je snazší najít asociace se životními situacemi, což znamená, že můžete rychle vytvářet nápady, jak aplikovat to, co se učíte.

Můj osobní případ se studenty

Stalo se, že na začátku roku byly naše dvojice posunuty na sobotní 9:30. Není nejlepší čas aktivně pracovat se studenty 🙂

Pro děti bylo těžké se zapojit a probrat téma semináře a hrozilo, že se promění v pasivní posluchače.

Navrhl jsem jim, aby si před zahájením semináře udělali krátkou rozcvičku. Pár minut jsme hráli slovní asociační hry a pak jsme pár začali.
Tempo práce se zvýšilo, přednášky se staly živými a produktivními.

Také se ukázalo být cool hrát asociační hry s neuronovou sítí. Doporučuji všem, aby si ráno zkusili zahřát mozek šálkem kávy spolu s chatem GTP-3.

Zajímavé:  Kdo jsou business angels a stojí za to je hledat.

Aplikace gamifikace

Jen ti líní o tom nepsali v tématu školení 🙂

Hraní her je pro náš mozek přirozené. To je důvod, proč je pro nás mnohem snazší vnímat informace, když jsou gamifikovány. A tady na věku nezáleží.

Ale samozřejmě je jedna věc říci „použijte gamifikaci“ a druhá věc je použít ji.

Zeptejte se neuronové sítě! Musíte tedy gamifikovat tu nejnudnější úvodní přednášku. Jak zajistit, aby studenti neusnuli a alespoň něco si zapamatovali?

To vám nebo vašim studentům může pomoci více se zapojit do procesu učení.

Takto mi neuronová síť pomohla gamifikovat téma budování databázové architektury

Pomoc neuronových sítí při přípravě na učení.

  • Vytvářejte studijní plány;
  • Vytvářejte testy a testy;
  • Organizovat strukturu lekce/přednášky/semináře atd.;
  • Pomoc při hodnocení znalostí.

  • Určení témat ke studiu;
  • Vytvoření tréninkového plánu.

Další výukové nástroje

Analýza případu. Rozvoj designového myšlení.

Co je dobrý případ? Jedná se o rozbor situace, kdy je jak možnost aplikovat současné poznatky, tak popisovanou situaci dále rozvíjet.

Jejich analýzou překročíte šablonu „práce z učebnice“ a budete se moci podívat na situaci o několik kroků dopředu.

Zde je příklad jednoho z případů, které dávám studentům k rozhodnutí. Poté představí svou vizi a diskutujeme o ní.

Vyvíjíte mobilní aplikaci pro děti 3-7 let.
Hlavním cílem je naučit děti psát písmena a základy matematiky.

Aplikace je vyvinuta pro IOS a Android a je dostupná v App Store a Google Play.

Jak to teď vypadá:

  1. Uživatel se registruje zadáním svého emailu.
  2. Jde do menu, kde vidí katalog her o učení písmenek a matematice (odčítání, sčítání, násobení atd.).
  3. Chcete-li vybrat jinou hru, musíte se vrátit do katalogu z aktuálního a znovu se podívat na všechny hry

Aktivně inzerujete svou aplikaci na Instagramu. Ke zpeněžení aplikace dochází zakoupením ročního předplatného s dalším prodloužením.

Zajímavé:  Vědci rozluštili 50 let starou záhadu obří díry v antarktickém ledu.

Nejnovější uživatelská analýza ukázala, že většina publika své předplatné neobnoví a mnoho uživatelů aplikaci po týdnu přestane používat.

Jaké mohou být důvody pro odmítnutí obnovení předplatného? Jak vyřešíte jednotlivé důvody odmítnutí?

Proč mohou uživatelé aplikaci opustit? Jak tyto důvody zjistíte?
Jaké jsou způsoby, jak najít nové uživatele?

Vyplatí se také zaměřit na studium skutečných případů. Toto je příběh o pochopení toho, jaké výsledky mohou nabyté znalosti přinést.

Příklad reálného případu

Zachyťte znalosti v prezentaci

Utváření znalostí, hypotéz a myšlenek v prezentacích, strukturách, diagramech atd. pomáhá systematizovat informace v hlavě.

Pokuste se napsat průvodce o aplikaci znalostí a řešení případů. Prezentace mohou být na jakékoli téma.

Například:

  • Jak naučit neuronovou síť generovat obrázky?
  • Myšlenka vytvořit službu pro setkání na základě zájmů
  • Jak napsat kompetentní životopis?
  • Proces vývoje webových stránek
  • a tak dále.

Co ti chci popřát 🙂

  • Simulujte situace, kdy se něco učíte. Pokud to učitel nedá, udělejte to sami. Stanete se mnohonásobně chytřejšími než ti, kteří s vámi studují;
  • Motivovat žáky k využívání získaných znalostí. Čím více spojení se životními situacemi bude, tím více se znalosti posílí. A to platí i pro vás;
  • Neuronovou síť můžete použít ke zkopírování testu nebo psaní eseje, aniž byste se museli namáhat, a můžete se s ní stát chytřejšími. Přemýšlejte o tom, co je pro vás výhodnější);
  • Nezapomeňte, že jste úžasní!

Pokusím se dále prozkoumat téma učení a komunikace.

Pokud máte zájem diskutovat o těchto tématech, přidejte se na můj kanál https://t.me/like_a_bat.

  • vzdělání
  • trénink
  • neuronové sítě
  • nervová síť
  • mozek
  • seberozvoj
  • sebevzdělávání
  • samostudium
  • sebeorganizace
  • seberozvoj ve všech směrech
  • Vzdělávací proces v IT
  • Čítárna
  • Umělá inteligence
  • Brain

Umělá inteligence ve vzdělávání: perspektivy a příklady využití

Univerzální bot ChatGPT, který generuje odpovědi na jakékoli otázky, se stal veřejně dostupným na konci roku 2022 a během několika měsíců našel uplatnění v nejneočekávanějších oblastech. Tato neuronová síť dokáže adekvátně udržovat dialog, vytvářet plány, shrnovat vědecké články, psát programový kód, vymýšlet scénáře pro televizní seriály a dokonce psát poezii. Školáci na celém světě ji ale začali využívat k domácím úkolům.

Zajímavé:  Letní výprodej na Steamu. Dnešní nejlepší slevy.

Umělá inteligence dokonale zná školní osnovy: za necelou minutu je schopna zodpovědět otázku, podrobně představit řešení jakéhokoli problému a dokonce napsat zcela logickou esej na literární dílo. Výsledek je v tomto případě často těžko rozeznatelný od práce skutečného studenta, přesto je to možné.

Z hlediska vzdělávacího procesu zde není nic nového. Školáci podváděli odjakživa: dříve od sousedů v lavicích a nyní od bezproblémového robota. Ale kupodivu při podvádění je pravděpodobnější, že bude odhalena AI – alespoň prozatím.

Faktem je, že neuronová síť neví, jak se děti učí řešit problémy. Pokud tedy učitel v domácím úkolu osmáka uvidí integrály, bude mít jisté pochybnosti o autorství díla. V humanitních oborech je ještě snazší rozpoznat padělek, zvláště pokud student přepisuje počítačově generovaný text, aniž by se mu snažil porozumět. A pak se to bez vtipných věcí neobejde.

‍Taraska Potato velmi s úctou patří k Záporožské Siči, v její podobě jsem si představoval vlastenecký vývoj.

Kulomet vyrazil do bitvy společně s gardistou za naprosto spravedlivých okolností.

Táta investoval celou svou duši do svých dětí. A toto vyzrálé „dítě“, podivný „tatínek“ se trochu objevilo na volném prostranství, odešlo domů.

Eugenoven si uvědomuje, že je pro něj možné cítit plnohodnotné city a Taťána je zklamaná svými nabídkami lásky. Kukushkin dokazuje, že je nemožné žít život bez sympatií. Dohoní toho chlapa brzy nebo pozdě.

Zde je jen několik příkladů esejí napsaných umělou inteligencí bez účasti lidské inteligence. Z technického hlediska zde není problém v samotné neuronové síti, ale ve vestavěném překladači, který dost dobře neovládá ruský spisovný jazyk. Algoritmy neuronových sítí se však každou minutu zdokonalují a brzy budou dokonale reprodukovat klišé, která se potulují školními sešity z generace na generaci.

Zajímavé:  Jak připojit dva páry AirPods k jednomu iPhonu nebo iPadu.

Příklady využití neuronových sítí ve výuce

Je důležité poznamenat, že samotní učitelé používají ChatGPT. Soudě podle výsledků průzkumu využívají neuronové sítě ještě častěji než studenti. Neuronové sítě pomáhají učitelům najít výukový materiál, vymýšlet témata pro hodiny a poskytují mnoho dalších možností využití.

1. Studijní opora

  • Personalizace výuky. Umělá inteligence vytváří vzdělávací programy přizpůsobené úrovni znalostí a potřeb každého dítěte. Materiál se tak lépe vstřebává.
  • Vysvětlení a tipy. Asistent může napsat doplňující vysvětlení, pokud má dítě potíže s porozuměním látky, a může při plnění úkolů napovědět.
  • Organizace času. Umělá inteligence může pomoci dítěti vytvořit rozvrh školních úkolů, domácích úkolů a dalších aktivit.

2. Rozvoj dovedností

  • Jazykové znalosti. Neuronová síť pomáhá rozvíjet dovednosti čtení, psaní, mluvení a poslechu prostřednictvím interaktivních úkolů a dialogů.
  • Matematické dovednosti. Asistent může vypracovávat problémy a cvičení k rozvoji matematické gramotnosti.
  • Kreativní dovednosti. Umělá inteligence podporuje zájem dítěte o umění, hudbu a další kreativní obory.

3. Motivace a zájem

  • Herní přístup. Umělá inteligence dokáže pomocí prvků her vytvářet zábavné a zajímavé vzdělávací zážitky, které udrží vaše dítě motivované.
  • Ocenění a úspěchy. Asistent může vytvářet virtuální odměny a ceny za úspěchy a pokrok v učení.

4. Sociální interakce

  • Dialog a komunikace. Neuronová síť umožňuje dítěti procvičovat dialogy v cizím jazyce nebo se naučit základům zdvořilosti a komunikace.
  • Rozvoj emoční inteligence. S pomocí umělé inteligence může dítě rozpoznat a rozlišovat mezi emocemi, což je důležité pro sociální interakci.

5. Zpětná vazba

  • Asistent AI dokáže analyzovat odpovědi dítěte, identifikovat a podrobně vysvětlit chyby, což přispívá k hlubšímu pochopení látky.

6. Učení příkladem

  • Etické a společenské lekce. Umělá inteligence může sloužit jako příklad pro výuku etických a společenských norem.
Zajímavé:  Film má premiéru 13. prosince: „Aquaman“, „Bumblebee“, „The Grinch“ a karikatura o Spider-Manovi.

7. Rozvoj kritického myšlení

  • Analýza a hodnocení. Neuronová síť pomáhá dítěti analyzovat informace, kontrolovat fakta a rozvíjet kritické myšlení.

Nejlepší neuronové sítě pro studium

  1. YandexGPT – Neuronová síť Yandex, která funguje na základě technologie ChatGPT. Dokáže generovat texty na zadaná témata, psát kód, komunikovat s uživateli, vyhledávat informace na internetu, překládat texty.
  2. Zapisovatelný — neuronová síť zabudovaná do textového editoru, který je schopen kontrolovat v textu chyby, překlepy a opakování. Pomáhá vám také strukturovat informace, parafrázovat věty a navrhuje vhodné nadpisy.
  3. MathGPT — neuronová síť určená k řešení matematických problémů. Používá hluboké učení k porozumění matematickým vzorcům a je schopna rychle a efektivně řešit složité problémy.
  4. 01 Matematika je online výukový systém pro matematiku, který analyzuje pokroky každého studenta a přizpůsobuje mu hodiny a úkoly. Platforma obsahuje materiály z učebnic, pomáhá s přípravou na Jednotnou státní zkoušku a Jednotnou státní zkoušku a nabízí také problémy z geometrie a trigonometrie.
  5. Ke mě — neuronová síť pro vytváření prezentací. Uživatelé jednoduše potřebují popsat, co chtějí v prezentaci vidět v požadovaném jazyce. Po výzvě systém vytvoří asi osm snímků s příslušnými obrázky a texty.
  6. BlackBox – umělá inteligence, která pomáhá při učení programování. Podporuje více než 20 programovacích jazyků, včetně Pythonu, JavaScriptu, TypeScriptu, Go a Ruby.
  7. DeepL — online překladač založený na AI. Dokáže zohlednit kontext obsahu a produkovat vysoce kvalitní výsledky i u velkých textů. Učí se samostatně, takže student si může vybrat správné verze vzácných slov a frází, aby služba v budoucnu provedla správný překlad.

Antiplagiátorství versus neuronová síť

Vzdělávací systém se snaží bojovat proti podvádění výsledků generovaných neuronovými sítěmi. První a nejzřejmější věc, která mnohým učitelům přišla na mysl, bylo vrátit praxi ústních zkoušek. To by mohlo fungovat, ale jedna věc je zkontrolovat hromadu testů a druhá zavolat každého studenta k tabuli: na to rozhodně není dostatek času.

Zajímavé:  Co dělat, když porty USB vašeho počítače nefungují.

Několik zemí již začalo vyvíjet programy, které, stejně jako antiplagiátorství, dokážou rozpoznat text vytvořený umělou inteligencí. Samozřejmě používají stejné principy jako neuronové sítě – sebezdokonalující se detekční algoritmy. Několik společností již představilo takzvané detektory obsahu. Pravda, všechny jsou v různé míře nedokonalé.

AI Text Classifier od OpenAI, tvůrci uznávaného ChatGPT, tedy správně identifikuje texty vytvořené neuronovou sítí pouze ve 26 % případů. A 9 % textů napsaných lidmi je považováno za generované umělou inteligencí. V budoucnu budou indikátory nepochybně lepší, ale s pomocí neuronových sítí při rozpoznávání generovaného textu zatím počítat nelze.

V Rusku vytváří Národní technologická iniciativa ANO neuronovou síť pro kontrolu školních esejí: bude identifikovat gramatické, interpunkční a sémantické chyby, což podle vývojářů umožní učitelům ušetřit až 20 % času.

Existuje možnost, že neuronová síť zcela nahradí učitele: podle studie vědců z Princetonské univerzity (USA) bude AI schopna v blízké budoucnosti nahradit zástupce 20 profesí včetně učitelů. V některých online školách se to již děje: roboti například komunikují se studenty jako rodilými mluvčími cizích jazyků, předpovídají úspěch studentů v jednotné státní zkoušce, radí, jak zlepšit výsledky, a generují úkoly k posílení materiálu.

Jak může umělá inteligence pomoci ve vzdělávání

Několik států USA nepovoluje použití ChatGPT ve vzdělávací práci kvůli obavám, že neuronová síť má negativní dopad na učení. Podobné rozhodnutí padlo i v Japonsku. V Itálii byla neuronová síť zcela zakázána, totéž chtějí udělat v Německu, Španělsku a řadě dalších vyspělých zemí.

V Rusku jsou věci jiné. Velký ohlas vyvolal příběh studenta Ruské státní univerzity pro humanitní vědy Alexandra Zhadana, který úspěšně obhájil svou práci napsanou pomocí ChatGPT. Když mladý muž řekl, jak vlastně práci dokončil, nebyl potrestán – a byl dokonce pozván do výboru Státní dumy pro informační politiku, aby prodiskutoval vyhlídky na využití umělé inteligence ve vzdělávacím systému.

Zajímavé:  Profese zvukového designéra: jak vytvářejí hudbu a hlasové herectví pro hry.

Ministr vědy a vysokého školství Ruska Valery Falkov situaci komentoval takto: „Pro studenta by neměly mít žádné negativní důsledky. Prostě testoval systém na sílu. <. >Situace jako tato. ukazují, že univerzity potřebují rekonstrukci. Přinejmenším naznačují, že musíme změnit přístup k úkolům.“

Tato pozice vedení země dává naději. Pokud jsou představitelé školství připraveni vidět v nových technologiích spíše příležitosti než nebezpečí, pak má naše škola šanci změnit se k lepšímu. ‍

Rozvoj neuronových sítí nelze zastavit a jejich zákaz není o nic efektivnější než boj s větrným mlýnem. Umělá inteligence již radikálně mění trh práce i sektor služeb, a tak je transformace současného vzdělávacího systému jen otázkou času.

Problém umělé inteligence ve vzdělávání

Umělá inteligence může pomoci zlepšit kvalitu učení, urychlit proces a zvýšit efektivitu. Při používání neuronových sítí ve vzdělávání však mohou nastat určité problémy.

Za prvé, v umělé inteligenci je nedostatek transparentnosti. I když je AI účinná při řešení určitých problémů, může mít také negativní důsledky pro učení. Učitelé jej mohou používat například k hodnocení znalostí žáků, ale to může vést k zaujatosti a diskriminaci.

Za druhé, existuje nebezpečí ztráty kontroly nad procesem učení. Například vytváření personalizovaných výukových programů pomocí neuronové sítě může vést k tomu, že studenti obdrží pouze ty materiály, které odpovídají jejich zájmům a úrovni znalostí. To může snížit rozmanitost v procesu učení a snížit motivaci.

Za třetí je tu otázka bezpečnosti dat. Používání neuronové sítě ve vzdělávání může vést k úniku osobních dat studentů, pokud učitelé data řádně nechrání nebo pokud používají AI ke sběru dat bez souhlasu studentů.

Umělá inteligence poskytuje dostatek příležitostí pro vzdělávací procesy. K zavádění neuronových sítí do vzdělávání obecně a do rutiny každého žáka je však nutné přistupovat opatrně s ohledem na pozitiva a potenciální rizika těchto technologií. Rovnováha mezi inovacemi a tradičními metodami výuky je klíčem k úspěšnému dopadu umělé inteligence na rozvoj a učení dětí. K dosažení této rovnováhy je důležité:

  • Aktivní účast dospělých. Rodiče a učitelé by měli dítě podporovat a stimulovat jeho motivaci a také pomáhat rozvíjet sociální dovednosti.
  • Lhůta. Je důležité omezit čas, který vaše dítě tráví se zařízeními s umělou inteligencí, aby byla zachována rovnováha mezi digitálním a skutečným světem.
  • Trénink dovednostíkritické myšlení. Klíčovým cílem ve vzdělávání musí zůstat rozvoj kritického myšlení a analytických dovedností.
Zajímavé:  Film má premiéru 13. prosince: „Aquaman“, „Bumblebee“, „The Grinch“ a karikatura o Spider-Manovi.

Pamatujte, že využití umělé inteligence jako asistenta doplňuje a nenahrazuje roli rodičů, učitelů a dalších dospělých ve vzdělávání dítěte.

Shrnutí

AI odhalila problémy moderní školy s chirurgickou přesností. Robot píše vzorové eseje, za které učitelé dávají vysoké skóre, protože škola je s šablonami spokojená. Studenti přepisují výroky umělé inteligence místo svých vlastních myšlenek, protože je škola nemotivuje dostatečně přemýšlet. Školáci hledají tu nejjednodušší cestu, protože je pro ně často důležitější získat vysoké skóre než znalosti. A pokud umělá inteligence zničí tento systém, je to opravdu tak špatná věc?

Svět, ve kterém počítače snadno zvládají rutinní intelektuální úkoly, již nevyžaduje střední manažery. Potřebuje průzkumníky, objevitele – lidi, kteří dokážou myslet mimo krabici. Neuronové sítě totiž nejsou schopny učinit vědecký objev nebo napsat dílo, které změní společnost: pouze kompilují vše, co před nimi lidstvo vytvořilo.

Se současnou dostupností informací ztratila schopnost nacpat se význam. Mnohem důležitější je naučit informace chápat, filtrovat, kreativně zpracovávat a kriticky vyhodnocovat. Díky umělé inteligenci by se důraz ve vzdělávání měl a bude posouvat.

Vaše e-mailová adresa nebude zveřejněna. Vyžadované informace jsou označeny *

Back to top button