Интересное сегодня
Использование игры Dixit для изучения жизненного опыта аутич...
Исследование жизненного опыта аутичных людей с помощью игры Dixit Аутизм — это состояние развития, ...
Влияние игры Онигокко на исполнительные функции и сердечно-с...
Введение Физическая активность играет важную роль в улучшении физической подготовки, но недавно прив...
Как расположение объекта влияет на его исчезновение в иллюзи...
Асимметрии зрительного восприятия и иллюзииОрганизация зрительной системы изучается десятилетиями, и...
Многоуровневый социальный сетевой подход к изучению множеств...
Введение Эффективная профилактика многих инфекционных и неинфекционных заболеваний требует одновреме...
Как окситоцин влияет на социальное поведение и эмоциональные...
Новое исследование раскрывает, как окситоцин глубоко влияет на социальное поведение и эмоциональные ...
Репетитивное негативное мышление: связь с депрессией и трево...
Введение в исследование репетитивного негативного мышления В научном журнале BMC Psychology была оп...
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.