Искусственный интеллект в образовании: как избежать метакогнитивной лени

Искусственный интеллект в образовании: как избежать метакогнитивной лени

Интересное сегодня

Что такое размер эффекта и как его интерпретировать в исслед...

Что такое размер эффекта? Размер эффекта — это количественная мера величины экспериментального эффек...

Длительная негативность в левых моторных структурах мозга пр...

Введение Существует множество доказательств, указывающих на общие нейронные механизмы, лежащие в осн...

Взаимодействие личности и возможностей технологических проду...

Введение Представьте себе человека, использующего фитнес-трекер. Этот трекер не только измеряет физи...

Альтернативная коммуникация для детей с аутизмом: барьеры и ...

Аутизм и альтернативная коммуникацияАутизм — это форма нейроразнообразия, характеризующаяся особенно...

Почему стоит начинать утренние тренировки прямо сейчас

С наступлением зимней темноты становится все труднее придерживаться здоровых привычек. Наш директор ...

Механизмы изменений в онлайн-интервенции терапии принятия и ...

Введение Бессонница, то есть трудности с засыпанием или поддержанием сна, является распространенным ...

Читать короткую версию
Кликните еще раз для перехода

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.

Короткие версии статей можно найти в телеграм-канале.

Посмотреть канал
Кликните еще раз для перехода