Geribildirim öyrənmədə mühüm rol oynayır, fərdlərə öz performanslarını başa düşməkdə və təkmilləşdirməkdə kömək edir, lakin qlobal miqyasda böyük və müxtəlif tələbə populyasiyaları tez-tez vaxtında və fərdiləşdirilmiş müşahidələrin təmin edilməsinin çətin ola biləcəyini bildirir.

Generativ süni intellektdə son nailiyyətlər bu problemlərin həllini təklif edir, lakin mövcud tədqiqatların əksəriyyəti ilk növbədə modelin dəqiqliyi kimi texnoloji aspektləri hədəfləyir və süni intellektin qəbul edilməsinin sosial-emosional aspektlərini çox vaxt qaçırır.

İndi EPFL-in Kompüter və Kommunikasiya Elmləri Məktəbinin (IC) bir hissəsi olan Təhsil üçün Maşın Öyrənmə Laboratoriyasında (ML4ED) işləyən tədqiqatçılar rəy təminatçısının şəxsiyyətinin tələbələrin qavrayışına necə təsir etdiyini araşdırıblar.

Onların işləri preprint kimi nəşr olunur.

Tədqiqatçılar 2024-cü ildə Avropa Texnologiyaları üzrə Təkmilləşdirilmiş Öyrənmə Konfransında təqdim olunan “AI və ya İnsan? Ali Təhsildə Tələbə Rəyləri Qavrayışlarının Qiymətləndirilməsi” adlı məqalələrində müxtəlif akademik proqramlar və səviyyələr üzrə 450-dən çox EPFL tələbəsinin orijinal təhsildə fərdiləşdirilmiş rəyi necə qiymətləndirdiyini təsvir edirlər. həm insandan, yoxsa süni intellekt tərəfindən yaradıldığının açıqlanmasından əvvəl və sonra parametrlər.

“Tədqiqatımız müəyyən etdi ki, tələbələr bir insanın və ya süni intellektin onlara geribildirim verdiyini müəyyən etməzdən əvvəl keyfiyyətdə və ya dostluqda fərq görmürlər. Geribildirimi verənin süni intellekt olduğunu bildikdən sonra, onlar ya balını aşağı saldılar. Süni intellekt və ya insanın balını artırdı, bu da bizə süni intellektə etibar etmədiklərini göstərir” dedi ML4ED Laboratoriyasının rəhbəri, professor Tanja Käser.

https://googleads.g.doubleclick.net/pagead/ads?gdpr=0&us_privacy=1—&gpp_sid=-1&client=ca-pub-0536483524803400&output=html&h=188&slotname=8188791252&adk=1687169288&adf=1857921027&pi=t.ma~as.8188791252&w=750&abgtt=6&fwrn=4&lmt=1726653368&rafmt=11&format=750×188&url=https%3A%2F%2Fphys.org%2Fnews%2F2024-09-students-teacher-feedback-ai.html&wgl=1&uach=WyJXaW5kb3dzIiwiMTUuMC4wIiwieDg2IiwiIiwiMTI4LjAuNjYxMy4xMzgiLG51bGwsMCxudWxsLCI2NCIsW1siQ2hyb21pdW0iLCIxMjguMC42NjEzLjEzOCJdLFsiTm90O0E9QnJhbmQiLCIyNC4wLjAuMCJdLFsiR29vZ2xlIENocm9tZSIsIjEyOC4wLjY2MTMuMTM4Il1dLDBd&dt=1726653190923&bpp=1&bdt=114&idt=100&shv=r20240912&mjsv=m202409120101&ptt=9&saldr=aa&abxe=1&cookie=ID%3Ddd084782a3980897%3AT%3D1725971170%3ART%3D1726653054%3AS%3DALNI_Ma1uv12HX_ctV-7loP2Dla_dLGslw&eo_id_str=ID%3D6cdee71e935b6dcb%3AT%3D1725971170%3ART%3D1726653054%3AS%3DAA-AfjZEH1DAbfRV50frmhACTroQ&prev_fmts=0x0&nras=1&correlator=2960523449229&frm=20&pv=1&rplot=4&u_tz=240&u_his=1&u_h=1080&u_w=1920&u_ah=1032&u_aw=1920&u_cd=24&u_sd=1&dmc=8&adx=447&ady=1911&biw=1903&bih=911&scr_x=0&scr_y=0&eid=44759876%2C44759927%2C44759837%2C31087065%2C95331690%2C95341936%2C95342016%2C95342338&oid=2&pvsid=1736486409428038&tmod=1616694842&uas=0&nvt=1&ref=https%3A%2F%2Fphys.org%2Fsort%2Fdate%2Fall%2Fpage2.html&fc=1920&brdim=0%2C0%2C0%2C0%2C1920%2C0%2C1920%2C1032%2C1920%2C911&vis=1&rsz=%7C%7CpeEbr%7C&abl=CS&pfx=0&fu=128&bc=31&bz=1&td=1&tdf=2&psd=W251bGwsbnVsbCxudWxsLDNd&nt=1&ifi=2&uci=a!2&btvi=1&fsb=1&dtd=M

Tədqiqat iştirakçılarından rəy təminatçısını düzgün təxmin etmələri də istəndi. Ümumilikdə 457 iştirakçıdan 274-ü hansı rəyin insan olduğunu və hansının süni intellekt tərəfindən yaradıldığını düzgün təxmin edib. Tədqiqatçılar nə yaşın, nə də cinsin düzgün cavablara əhəmiyyətli dərəcədə təsir etmədiyini, lakin kurs tapşırığının növünə təsir etdiyini aşkar etdilər. Tələbələr qısa məntiqi sübut tapşırıqlarından daha çox kodlaşdırma ilə bağlı layihələrdə süni intellekt tərəfindən daha asan yaradılan rəy kimi müəyyən etdilər.

Tədqiqatçılar hesab edirlər ki, tədqiqatdan irəli gələn əsas suallardan biri, əks əlaqə təminatçısı kimi süni intellektə inamın qəbul edilməsinin sinifdə süni intellektlə bağlı rəyin real həyata keçirilməsinə necə təsir göstərə bilməsidir.

“Bunun öyrənmədə mühüm təsiri var. Yaxşı rəy sizə nəyi yaxşı etdiyinizi, nəyi etmədiyinizi və gələcəkdə edə biləcəyiniz tədbirləri söyləyəcək. Əgər AI-dan gəldiyi üçün aldığınız rəylərə diqqət yetirməyə daha az hazırsınızsa, və siz buna inanmırsınız, sinif otaqları bu modellərin daha çoxunu birləşdirdiyi üçün öyrənmə qabiliyyətinizi yaxşılaşdırmaq ehtimalınız azdır” dedi ML4ED Laboratoriyasında Doktorluqdan Sonra Tədqiqatçı və məqalənin aparıcı müəllifi Tanya Nazaretsky.

Getdikcə aydın olur ki, AI öyrənməyi dəstəkləmək üçün təhsildə çox faydalı ola bilər və onu qəbul etməyə yüksək hazırlıq var. Bununla belə, şəffaflıq və hesabatlılığın olmaması, məxfiliyin pozulması və təlim məlumat mənbələri ətrafında maneələr var.

“Əhəmiyyətli narahatlıq süni intellektin öz hüdudlarından kənarda real öyrənmə kontekstini başa düşmək qabiliyyəti idi. Bir çox tələbə “Süni intellekt məni bir insan kimi tanımır, AI sadəcə sistemdə olanları görür, lakin orada olanlar var” şərhini verdi. öyrənmə prosesi üçün vacib olan digər amillər və AI bunu görə bilmir.’ Süni intellektləri qəbul etməyə hazır olmasına baxmayaraq, real etibarsızlıq var və bu, onun praktikada mənimsənilməsinə mane olur”, – Nazaretski davam edib.

Käser deyir ki, geriyə baxanda insanın süni intellektlə bağlı rəyə üstünlük verməsi gözlənilməz idi, lakin bu, süni intellektin öyrənmə mühitində qəbulu və inteqrasiyası ilə bağlı daha çox araşdırmaya ehtiyac olduğunu göstərir.

“Fərz edək ki, süni intellekt mükəmməl idi; biz hələ də onun necə uyğunlaşdırıla biləcəyini və kurrikuluma və tədrisə qüsursuz inteqrasiya oluna biləcəyini göstərməliyik. Bu məqalədən əldə edilən əsas tapıntılardan biri odur ki, insan elementini heç vaxt unutmamalıyıq.”

Daha çox məlumat: Tanya Nazaretsky et al, AI və ya İnsan? Ali Təhsildə Tələbə Rəy Qavramalarının Qiymətləndirilməsi (2024)

Ecole Polytechnique Federale de Lausanne tərəfindən təmin edilmişdir