Интересное сегодня
Как нестабильность фиксации влияет на восприятие движения пр...
Введение Амблиопия, известная как "ленивый глаз", характеризуется низкой остротой зрения в одном гла...
Самоизоляция подростков после пандемии COVID-19: между социа...
ВведениеСоциальная изоляция — это многогранное явление, характеризующееся добровольной и длительной ...
Оценка психометрического скрининга у пациентов с раком
Введение Диагностика и лечение рака связаны с увеличением уровней психологического стресса, включая ...
Нейронные паттерны восприятия звуков при локализации в динам...
Введение Определение местоположения стимула является ключевой функцией в сенсорной обработке и широк...
Искусственный интеллект в психологическом консультировании: ...
ВведениеДефицит человеческих ресурсов в сфере психологического здоровья уже давно является проблемой...
Мизофония: Понимание и Преодоление Вызовов
Добро пожаловать в Линию Исследования, где нашей первой темой является сам блог. Мизофония — это, ве...
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.