Stevens Texnologiya İnstitutu tərəfindən

Gaby Clark tərəfindən redaktə edilmiş , Robert Eqan tərəfindən nəzərdən keçirilmişdir

 Redaktorların qeydləriTiffany Li insan-kompüter qarşılıqlı əlaqəsi və təhsil texnologiyasının kəsişməsinə diqqət yetirir. Kredit: Stevens Texnologiya İnstitutu

Fərdiləşdirilmiş öyrənmə çox effektiv tədris metodudur, lakin onun potensialı resurs məhdudiyyətlərinə görə məhduddur. Kiçik, fərdi sinifdə təlimatçılar ətrafda gəzə, tələbələrlə fərdi şəkildə məşğul ola, dərsləri tənzimləyə və tədrisi hər bir şagirdin ehtiyaclarına uyğunlaşdıra bilər. Bununla belə, siniflərin sayı artdıqca – və ya yüzlərlə, hətta minlərlə şagirdin iştirak etdiyi onlayn kurslarda – bu fərdiləşdirmə səviyyəsi çətinləşir və ya qeyri-mümkün olur.

Tədqiqatları insan-kompüter qarşılıqlı əlaqəsi və təhsil texnologiyasının kəsişməsinə yönəlmiş köməkçi professor Tiffany Li deyir ki, pedaqoji chatbotlar məhz burada işə düşür. Generativ AI-nin yüksəlişi ilə daha bacarıqlı və geniş şəkildə əlçatan olmuş pedaqoji chatbotlar tələbələrə fərdiləşdirilmiş, tələb olunan dəstək verməklə fərdiləşdirilmiş öyrənməni miqyasda dəyişdirməyi vəd edir. Məsələn, şagird bir konsepsiyanı başa düşməkdə çətinlik çəkdikdə, chatbot onlara cavab verə, suallara cavab verə və real vaxtda çaşqınlığı aradan qaldıra bilər.

Və tək bir təlimatçıdan fərqli olaraq, chatbot bunu saysız-hesabsız tələbə üçün eyni vaxtda edə bilər. Çatbotlar öz sürəti ilə və ya ənənəvi sinif otaqlarından kənarda təhsil almağa üstünlük verən öyrənənlər üçün də çox dəyərli ola bilər.

Chatbot səhvlərinin çətinlikləri və riskləri

Bununla belə, bu chatbotlar günahsız deyil, Li qeyd edir. Bəzən onlar səhvlərə yol verirlər, natamam məlumat verirlər, faktlar icad edirlər və ya məntiqi səhv şərh edirlər ki, bu da istifadəçilərinin öyrənməsinə zərər verə bilər. Bu chatbotların yerləşdirilməsinin öyrənənlərə zərər verməməsini təmin etmək üçün Li və bir neçə əməkdaş öyrənənlərin chatbot tərəfindən təqdim edilən faktiki olaraq yanlış məlumatları nə dərəcədə aşkar edə bildiklərini və öyrənənlərin bu proseslə harada və nə üçün mübarizə apardıqlarını öyrənmək üçün sistematik bir araşdırma apardılar.

Əvvəlcə Li və onun komandası giriş statistikasını öyrənmək üçün pedaqoji chatbot qurdu və onu Coursera kimi onlayn öyrənmə platformalarının təklif etdiyinə bənzər öyrənmə mühitində yerləşdirdi. Çat botu qurarkən, ondan istifadə edən öyrənənlərin onları aşkar edib-etmədiyini görmək üçün cavablarında bəzi səhvlər etmək üçün onu əvvəlcədən proqramlaşdırdılar. Li deyir: “Çatbot, öyrənənlərin öyrəndiyi mövzuya uyğun olaraq hazırladığımız konkret faktiki səhvə yol verərdi”.

Daha sonra komanda kollec tələbələri və yaşlı tələbələr də daxil olmaqla 177 iştirakçını işə götürdü. İştirakçılar öyrənmə məqsədlərinə nail olmaq üçün təcrübə problemləri üzərində işlədikcə və öyrənmə sessiyasında uyğun gördükləri kimi chatbot ilə əlaqə saxladılar. Onlara chatbot cavablarının yoxlanılmasına imkan vermək və müxtəlif öyrənmə ehtiyaclarını ödəmək üçün onlayn dərslik və axtarış motorlarına giriş kimi əlavə resurslara eyni vaxtda giriş verilib.

İştirakçılara hər bir chatbot cavabının altındakı düymədən istifadə edərək chatbot cavabları ilə bağlı gördükləri hər hansı problemi bildirmələri tapşırılıb. Komanda həmçinin chatbot cavablarını yoxlamaq üçün stimul təqdim etdi.

Li deyir: “Biz iştirakçıları kiçik bir pul mükafatı təqdim etməklə problemləri bildirməyə təşviq etdik”.Oyna

00:00

03:25SəssizParametrlərPIPTam ekrana daxil olun

Tədqiqatın nəticələri əhəmiyyətli öyrənmə təsirini ortaya qoyur

Komanda müəyyən etdi ki, motivasiya və cavabları iki dəfə yoxlamaq üçün alətlərə baxmayaraq, öyrənənlərin orta hesabla chatbot xətalarını uğurla bildirmək şansı təxminən 15%-dir. Yanlış məlumat onların öyrənməsinə təsir etdi.

“İştirakçılar chatbot səhvləri ilə qarşılaşdıqda, onların təcrübə problemlərində orta dəqiqliyi 25-30% arasında dəyişirdi” dedi Li. Bu, chatbot səhvləri ilə qarşılaşmayan nəzarət qrupundan əhəmiyyətli dərəcədə fərqlənirdi. “Səhvsiz qrupun iştirakçıları daha yaxşı nəticə göstərdilər. Onların eyni məşq problemlərində orta dəqiqliyi 60-66% arasında dəyişdi. Beləliklə, bu, böyük fərqdir.”

Komanda öz nəticələrini Öyrənmə @ Scale Konfransında təqdim etdikləri “Öyrənənlər Qeyri-Qeyri Generativ Pedaqoji Çatbotlarla gedə bilərmi? Öyrənmə zamanı Chatbot Səhvlərinin Təhlili” adlı məqalədə öz nəticələrini açıqladılar .

Komanda bu fenomenin səbəblərini də araşdırdı və birdən çox olduğunu müəyyən etdi. Bəzən iştirakçılar yeni başlayanlar üçün daha az effektiv olan yoxlama strategiyalarına etibar edirdilər, məsələn, chatbot cavablarının yoxlanılmasını mövzu ilə bağlı əvvəlki biliklərinə uyğunlaşdırmaq kimi.

Li deyir: “Əgər onlar chatbot ilə onların bilikləri arasında heç bir ziddiyyət olmadığını düşünürlərsə, yoxlamağa ehtiyac olmadığını düşünürdülər. Amma bu, az və ya səhv qabaqcadan biliyə malik olanlar üçün işləməyə bilər”.

Gündəlik anlayışlar üçün Phys.org-a etibar edən 100.000-dən çox abunəçi ilə elm, texnologiya və kosmosda ən son yenilikləri kəşf edin . Pulsuz xəbər bülleteni üçün qeydiyyatdan keçin və mühüm nailiyyətlər, yeniliklər və tədqiqatlar haqqında gündəlik və ya həftəlik yeniləmələr əldə edin .

Niyə bəzi öyrənənlər daha həssasdırlar

Bəzən iştirakçılar chatbotun daha yaxşı bildiyini hiss edirdilər, xüsusən də mövzu ilə tanış olduqda, cavabları yoxlamadan qəbul edirdilər. “Çatbotlar çox bəlağətli və inamlı səslənə bilər, bu da onları çox bacarıqlı göstərir və bu, etibar yaradır” deyə Li izah edir. “Çatbot-a inam səviyyəsi aşağı olan iştirakçılar chatbotun səhvini daha tez-tez düzgün şəkildə bildirirdilər.”

Linin komandası həmçinin müəyyən növ öyrənənlərin digərlərindən daha çox təsirləndiyini müəyyən etdi. Əvvəlki chatbotdan daha az istifadə təcrübəsi olan və qeyri-ana dili ingiliscə danışan insanlar chatbot səhvləri barədə daha az məlumat verirdilər. Mövzu ilə bağlı daha az məlumatı olan iştirakçılar və qadın iştirakçılar chatbot səhvləri ilə qarşılaşdıqda təcrübə problemi performansında daha çox azalma yaşadılar.

Li deyir: “Bu qruplar digərlərinə nisbətən chatbot səhvlərinə daha həssas idi və bu o deməkdir ki, biz potensial olaraq fərdi müdaxilələr və ya müəyyən qruplar üçün daha çox mübarizə apardıqlarına əsaslanaraq dəstək inkişaf etdirməliyik”.

Daha təhlükəsiz chatbot inteqrasiyası üçün tövsiyələr

Bu vaxt Li, təlimatçıların bu chatbotları öz xüsusi siniflərində yerləşdirib-yerləşdirməmələri və nə vaxt yerləşdirmələri barədə bir az daha ehtiyatlı olmalarını təklif edir.

“Bəlkə də tələbələr ilk dəfə anlayışları anlamağa çalışarkən chatbotdan istifadə edilməməlidir” deyə o qeyd edir. “Lakin ola bilsin ki, bundan sonra kursda tələbələr əsasları öyrənib müəyyən qabaqcadan biliyə malik olduqda və testə hazırlaşdıqda istifadə oluna bilər. Ona görə də tələbələrin chatbotlara məruz qalmazdan əvvəl onların ilkin biliklərinin formalaşdırılması, hələlik, azaldıcı strategiyalardan biri ola bilər.”

Daha çox məlumat: Tiffany Wenting Li və digərləri, Öyrənənlər Qeyri-Qeyri Generativ Pedaqoji Çatbotlarda gedə bilərmi? Öyrənmə üzrə Chatbot Səhvlərinin Təhlili, Öyrənmə @ Scale üzrə On İkinci ACM Konfransının materialları (2025). DOI: 10.1145/3698205.3729550

Stevens Texnologiya İnstitutu tərəfindən təmin edilmişdir