Интересное сегодня
Модификация атрибуции пространственного слуха с помощью трен...
Важность пространственного слуха Пространственный слух является важной частью нашей повседневной жиз...
Как принимать решения: интуиция или анализ?
Как мы принимаем решения каждый деньПовседневные решения влияют на все аспекты нашей жизни — от выбо...
Как птицы реагируют на тревожные сигналы других видов: иссле...
Роль социальной информации в поведении птицСоциальная информация играет ключевую роль в принятии реш...
Аяхуаска и психическое здоровье: Понимание долгосрочных эффе...
Введение в исследования аяхуаски Новое исследование акцентирует внимание на том, как долгосро...
Как микробиом полости рта связан с депрессией: новые исследо...
Богатое разнообразие микробов в полости рта, особенно бактерий, важно не только для здоровья зубов и...
Быстрое формирование ассоциаций слов и изображений у кошек
Введение Известно, что собаки способны следовать человеческим вербальным инструкциям. Однако мало чт...
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.