การใช้ Generative AI เพื่อการศึกษา

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว หนึ่งในสาขาที่น่าตื่นเต้นที่สุดในเทคโนโลยีที่กำลังเบ่งบานนี้คือ AI กำเนิด Generative AI ได้รับแรงฉุดอย่างมากในด้านศิลปะและความบันเทิง แต่ก็แสดงให้เห็นถึงคำมั่นสัญญาเพื่อการศึกษาด้วยเช่นกัน

เมื่อคุณนึกถึง AI คุณอาจนึกถึงอัลกอริทึมที่วิเคราะห์และดำเนินการกับข้อมูล ในขณะที่ตัวอย่าง AI ที่คุ้นเคยส่วนใหญ่ทำตามแนวทางนี้ แต่ AI กำเนิดนั้นแตกต่างตรงที่มันสร้างข้อมูล โมเดลอัจฉริยะเหล่านี้รับรู้รูปแบบและแนวโน้มในการป้อนข้อมูลเพื่อสร้างเนื้อหาที่คล้ายคลึงกันแต่เป็นต้นฉบับ

ศักยภาพของ Generative AI นั้นมีมากมาย โดยผู้เชี่ยวชาญบางคนคาดการณ์ว่ามันจะรองรับ 10% ของข้อมูลทั้งหมดที่สร้างขึ้น ภายในปี 2025 นี่คือวิธีที่คุณสามารถใช้ในการศึกษาระดับต้น

แชทบอทเพื่อการศึกษา

“ในขณะที่แชทบอทพื้นฐานเพียงแค่ท่องบรรทัดที่เขียนไว้ล่วงหน้า ตัวสร้างสามารถสร้างการตอบสนองที่กำหนดเองได้” 

กรณีการใช้งานที่คุ้นเคยมากที่สุดสำหรับ AI กำเนิดในการศึกษาคือแชทบอท ในขณะที่แชทบอทพื้นฐานเพียงแค่ท่องบรรทัดที่เขียนไว้ล่วงหน้า แชทบอททั่วไปก็สามารถสร้างการตอบสนองแบบกำหนดเองได้ ทำให้พวกมันมีความหลากหลายมากขึ้น ความยืดหยุ่นและความรู้สึกเป็นธรรมชาตินี้ทำให้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการใช้งานด้านการศึกษา

คุณสามารถใช้แชทบอททั่วไปเพื่อเสนอการสนับสนุนตลอด XNUMX ชั่วโมงแก่นักเรียนและผู้ปกครอง หากมีคนต้องการความช่วยเหลือทำการบ้าน พวกเขาสามารถออนไลน์และพูดคุยกับครูสอนแชทบอท รับความช่วยเหลือแม้ว่าติวเตอร์ที่เป็นมนุษย์จะไม่พร้อมใช้งาน ด้วยวิธีนี้ นักเรียนทุกคนจะได้รับทรัพยากรที่ต้องการโดยไม่คำนึงถึงตารางเวลา

แชทบอทเหล่านี้สามารถช่วยคุณเกี่ยวกับงานธุรการได้ คุณสามารถใช้บ็อต generative เพื่อจัดการคำถามของนักเรียนหรือผู้ปกครองในขณะที่คุณมุ่งเน้นไปที่สิ่งอื่น เช่น การให้คะแนนหรือการวางแผนบทเรียน ด้วยความช่วยเหลือนี้ คุณสามารถทำสำเร็จได้มากขึ้นในเวลาอันสั้น

บทเรียนส่วนบุคคล

Generative AI ยังสามารถช่วยสร้างสื่อการเรียนรู้ วิธีการสอนที่ทันสมัยมากมาย เช่น วิธีการแบบมอนเตสซอรี่ เน้นทางเลือกของนักเรียนและการเรียนรู้อย่างอิสระเนื่องจากทุกคนมีสไตล์การเรียนรู้ที่เป็นเอกลักษณ์ บทเรียนและสื่อที่สร้างโดย AI สามารถช่วยตอบสนองความต้องการที่แตกต่างกันเหล่านี้

การสร้างแผนการเรียนรู้ที่กำหนดเองสำหรับนักเรียนแต่ละคนนั้นใช้เวลานานและยาก โมเดลกำเนิดสามารถแบ่งเบาภาระนั้นได้โดยการสร้างชุดสื่อการเรียนรู้ต่างๆ ที่กำหนดเป้าหมายรูปแบบการเรียนรู้ที่แตกต่างกัน การทำให้กระบวนการนี้เป็นไปโดยอัตโนมัติ คุณจะใช้เวลามากขึ้นในการมุ่งเน้นและเรียนรู้เกี่ยวกับความต้องการของนักเรียน และใช้เวลาน้อยลงในด้านการบริหารที่ซ้ำซากจำเจ

เมื่อเวลาผ่านไป อัลกอริธึม AI จะเรียนรู้เพิ่มเติมว่าสื่อใดมีประโยชน์มากที่สุดสำหรับนักเรียนประเภทต่างๆ จากนั้น โมเดลทั่วไปจะสามารถสร้างแผนการสอนหรือแหล่งข้อมูลที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น เพื่อให้มั่นใจว่านักเรียนจะได้รับผลลัพธ์ที่ดีขึ้น

ปรับปรุง AI ทางการศึกษา

“โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงส่วนใหญ่ต้องการชุดข้อมูลที่กว้างขวาง ซึ่งไม่ได้มีให้ใช้งานได้เสมอไป แต่ AI กำเนิดสามารถเติมเต็มช่องว่างได้” 

อีกวิธีหนึ่งในการใช้ AI กำเนิดในการศึกษาปฐมวัยคือการปรับโมเดล AI อื่นๆ อย่างละเอียด AI โดยรวมคือ หนึ่งในเทคโนโลยีเกิดใหม่ชั้นนำ ในการศึกษา แต่อาจเป็นเรื่องยากที่จะใช้อย่างมีประสิทธิภาพ โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงส่วนใหญ่ต้องการชุดข้อมูลที่กว้างขวาง ซึ่งไม่ได้มีให้ใช้งานได้เสมอไป แต่ AI กำเนิดสามารถเติมเต็มช่องว่างได้

เนื่องจาก AI ในการศึกษาเป็นแนวคิดใหม่ ข้อมูลที่เกี่ยวข้องจึงเกิดขึ้นได้ยาก ซึ่งทำให้ยากต่อการฝึกโมเดล AI ทางการศึกษาที่มีประสิทธิภาพ แต่อัลกอริธึมกำเนิดสามารถสร้างชุดข้อมูลสังเคราะห์ที่เลียนแบบข้อมูลในชีวิตจริงได้ ข้อมูลนี้สามารถฝึกโมเดลอื่นๆ ได้เร็วขึ้น ช่วยให้คุณใช้ AI ในเวลาน้อยลงและได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น

การสร้างข้อมูลสังเคราะห์เป็นหนึ่งในกรณีการใช้งานชั้นนำสำหรับแบบจำลองทั่วไปในอุตสาหกรรมอื่นๆ ไม่มีเหตุผลใดที่การศึกษาไม่ควรได้รับประโยชน์จากสิ่งนี้เช่นกัน เนื่องจาก AI มีความโดดเด่นมากขึ้นในโรงเรียน การสร้างข้อมูลนี้จะมีความสำคัญมากขึ้น

การปกป้องความเป็นส่วนตัวของข้อมูลของนักเรียน

“การฝึกโมเดล AI บนชุดข้อมูลที่สร้างโดย AI จะทำให้ไม่เปิดเผยตัวตน ปกป้องความเป็นส่วนตัวของนักเรียน” 

ความสามารถของ Generative AI ในการสร้างชุดข้อมูลการฝึกอบรมยังมีนัยสำคัญต่อความเป็นส่วนตัวของนักเรียนอีกด้วย ความกังวลที่ใหญ่ที่สุดประการหนึ่งเกี่ยวกับการใช้ข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงใน AI คืออาจเปิดเผยข้อมูลส่วนบุคคลของนักเรียนรุ่นเยาว์ ข้อมูลสังเคราะห์เสนอวิธีแก้ปัญหา

การเก็บข้อมูลนักเรียนจำนวนมากไว้ในที่เดียวทำให้เกิดการละเมิดข้อมูลและข้อกังวลเรื่องการแฮ็กข้อมูล อย่างไรก็ตาม หากข้อมูลนี้ไม่เกี่ยวข้องกับบุคคลจริง การละเมิดจะไม่ส่งผลกระทบมากนัก แบบจำลอง AI การฝึกอบรมในชุดข้อมูลที่สร้างโดย AI ช่วยให้ไม่เปิดเผยตัวตน ปกป้องความเป็นส่วนตัวของนักเรียน

โมเดลทั่วไปจะเรียนรู้จากข้อมูลจริงเพื่อสร้างชุดข้อมูลสังเคราะห์ ดังนั้นข้อมูลที่สร้างจะทำหน้าที่เหมือนกันในอัลกอริธึมอื่น ดังนั้น ชุดข้อมูลที่ได้มีความเกี่ยวข้อง มีประสิทธิภาพ และปลอดภัยทั้งหมดในเวลาเดียวกัน

กำลังอัปเดตทรัพยากรเก่า

สุดท้าย คุณสามารถใช้ AI กำเนิดเพื่ออัปเดตสื่อการเรียนรู้แบบเก่าหรือคุณภาพต่ำได้ เอกสารทางประวัติศาสตร์ ภาพถ่าย และภาพยนตร์สามารถช่วยให้บทเรียนมีส่วนร่วม แต่อายุของแหล่งข้อมูลเหล่านี้อาจก่อให้เกิดปัญหาด้านคุณภาพ ซึ่งขัดขวางการมีส่วนร่วมของพวกเขา Generative AI สามารถรีเฟรชเพื่อให้ดูใหม่ได้

กำเนิด AI สามารถเพิ่มความละเอียดได้ ของภาพถ่ายและวิดีโอเก่า นำทรัพยากรทางประวัติศาสตร์มาสู่มาตรฐานสมัยใหม่ การอัปเกรดนี้จะช่วยให้นักเรียนที่คุ้นเคยกับสื่อคุณภาพสูงในปัจจุบันมีส่วนร่วมอยู่เสมอ

ในทางปฏิบัติ การอัปเดตเหล่านี้สามารถทำให้เอกสารหรือรูปภาพเก่าอ่าน วิเคราะห์ และทำความเข้าใจได้ง่ายขึ้น จากนั้นนักเรียนจะเข้าใจแหล่งข้อมูลเหล่านี้ได้ดีขึ้น นำไปสู่การเรียนรู้มากขึ้น

Generative AI มีศักยภาพสูงในการศึกษา

แม้ว่าคุณอาจคุ้นเคยกับ AI กำเนิดในบริบทอื่นมากที่สุด แต่ศักยภาพในด้านการศึกษาก็น่าประทับใจ เมื่อเทคโนโลยีก้าวหน้า จะมีกรณีการใช้งานและประโยชน์ใหม่ๆ เกิดขึ้นเช่นกัน

Generative AI ในการศึกษาอาจเป็นแนวคิดใหม่ แต่ก็สามารถช่วยได้มากแล้ว ด้วยแอปพลิเคชันที่มากขึ้น เครื่องมือเหล่านี้สามารถช่วยทำให้การศึกษาปฐมวัยเข้าถึงได้ง่ายและมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น โดยเตรียมทุกสิ่งที่จำเป็นสำหรับคนรุ่นต่อไป

นอกจากนี้อ่าน 8 วิธีที่แมชชีนเลิร์นนิงจะส่งผลต่อการศึกษา