Интересное сегодня
Как люди оценивают советы от искусственного интеллекта и люд...
Введение С развитием технологий, искусственный интеллект (ИИ), и особенно большие языковые модели (L...
Могут ли CNN имитировать человеческое восприятие? Исследован...
Ограничения искусственного интеллекта в сравнении с человеческим восприятием Задачи, которые люди вы...
Как восстановить сексуальное желание: 10 причин низкого либи...
Переживаете, что не можете войти в настроение? Не паникуйте. Сексуальное желание женщины естественно...
Психоделическая терапия для лечения нервной анорексии и связ...
Нервная анорексия (НА) — это потенциально смертельное психиатрическое расстройство с серьезными меди...
Польза физической активности по выходным для снижения тревож...
Введение Недавние исследования, опубликованные в BMC Psychiatry, показывают, что занятия спортом тол...
Как ценности родителей влияют на депрессию у подростков: исс...
ВведениеДепрессия у подростков — это сложный синдром, характеризующийся нарушениями настроения, когн...
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.