Интересное сегодня
Как освободиться от комплекса спасателя и восстановить свое ...
Мой папа всегда был тем, к кому я обращалась, когда что-то шло не так в моей жизни. Независимо от пр...
Косвенная роль восприятия ожиданий выживания в связи между в...
Введение Понимание того, как надежда может защищать от суицида, может улучшить эффективность профила...
Искусственный интеллект в образовании: как избежать метакогн...
В последние годы крупные языковые модели (КЯМ) стали трансформирующими инструментами в образовании, ...
Понимание намерений дизайнеров перейти на инструменты рисова...
Введение В последние годы инструменты рисования с искусственным интеллектом (ИИ) значительно изменил...
Интеллектуальная одаренность и перевозбужденные состояния
Интеллектуальная одаренность обычно воспринимается как благо, и действительно, она приносит множеств...
Исследование взаимосвязи межоценочной чувствительности и тре...
Введение Межоценочная чувствительность (interoception) относится к сложному процессу, через который ...
В последние годы крупные языковые модели (КЯМ) стали трансформирующими инструментами в образовании, революционным образом меняя подход к обучению, созданию и решению проблем. Однако с их явными преимуществами также возникает новая проблема — «метакогнитивная лень». Исследование, опубликованное в Британском журнале образовательных технологий, подробно рассматривает это явление, анализируя влияние зависимости от генеративного ИИ на саморегулируемое обучение, внутреннюю мотивацию и успеваемость.
Исследование показало, что хотя ChatGPT 4.0 улучшает результаты задач, он может также подрывать критическое мышление и рефлексию, необходимые для непрерывного обучения. Участники исследования, использующие ChatGPT, продемонстрировали значительные улучшения в краткосрочной успеваемости, особенно в написании эссе, но с меньшим вовлечением в метакогнитивные процессы, по сравнению с теми, кто работал под руководством человеческих экспертов. Это создает риск долгосрочной стагнации навыков, поскольку студенты менее активно рефлексируют о своем обучении.
Решение данной проблемы лежит в балансировке интеграции ИИ с активным обучением. Непосредственно следует проектировать задания, которые способствуют метакогнитивному вовлечению, сочетая использование ИИ с рефлексивными упражнениями. В конечном итоге, успех в образовании будет зависеть от умения сочетать возможности ИИ с человеческим мышлением, создавая динамическую экосистему для совместного обучения.