Giáo dục với sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo
(openai.com)- OpenAI đã công bố tài liệu hướng dẫn dành cho giáo viên muốn dùng ChatGPT trong lớp học, bao gồm ví dụ prompt, cách hoạt động và giới hạn, hiệu quả của công cụ phát hiện AI, và cả vấn đề thiên lệch
- Các trường hợp sử dụng thực tế tập trung vào việc mở rộng tương tác giữa giáo viên và học sinh, như đối tác tranh luận, người phỏng vấn tuyển dụng, cấp trên đưa phản hồi, trợ lý thiết kế bài giảng, hay công cụ học ngôn ngữ
- Prompt dành cho giáo viên được thiết kế để lần lượt xác nhận chủ đề, khối lớp, kiến thức sẵn có và mục tiêu học tập, rồi tạo ra kế hoạch bài học tùy chỉnh cùng phần giải thích, ví dụ và phép so sánh
- Cách dùng cho học sinh ưu tiên dẫn dắt tư duy bằng câu hỏi và gợi ý thay vì đưa ngay đáp án; vì câu trả lời của ChatGPT không phải lúc nào cũng chính xác hay đáng tin cậy nên cần kiểm tra nguồn sơ cấp
- Prompt chỉ là điểm khởi đầu cho việc chuẩn bị bài giảng, và giáo viên cần duy trì vai trò chuyên gia bằng cách rà soát đầu ra và điều chỉnh cho phù hợp với bối cảnh
Cách dùng ChatGPT trong lớp học
- OpenAI cung cấp tài liệu hướng dẫn để giáo viên có thể sử dụng ChatGPT trong giảng dạy
- Bao gồm các prompt được khuyến nghị, cách ChatGPT hoạt động và những giới hạn của nó, hiệu quả của công cụ phát hiện AI, và thiên lệch
- Educator FAQ còn có thêm tài liệu từ các tổ chức giáo dục lớn, ví dụ về công cụ giáo dục dựa trên AI, và các câu hỏi mà giáo viên thường đặt ra
Các trường hợp sử dụng của nhà giáo dục
- Dr. Helen Crompton của Old Dominion University khuyến khích học viên cao học ngành giáo dục dùng ChatGPT như một persona cụ thể
- Ví dụ như đối tác tranh luận chỉ ra điểm yếu trong lập luận, người phỏng vấn xin việc, hoặc một cấp trên mới đưa phản hồi theo phong cách nhất định
- Bà cho rằng việc khám phá thông tin trong môi trường hội thoại giúp sinh viên hiểu tài liệu theo góc nhìn tinh tế và mới mẻ hơn
- Fran Bellas của Universidade da Coruña khuyến nghị giáo viên dùng ChatGPT như công cụ hỗ trợ soạn quiz, bài kiểm tra và kế hoạch bài học
- Trước hết chia sẻ chương trình học với ChatGPT, sau đó yêu cầu ý tưởng cho quiz và kế hoạch bài học có sử dụng ví dụ hiện đại hoặc liên quan về mặt văn hóa
- Giáo viên cũng có thể kiểm tra xem các câu hỏi do mình tự soạn có phù hợp với trình độ học tập của học sinh, có tính bao trùm và dễ tiếp cận hay không
- Ông cho rằng nếu yêu cầu một bài kiểm tra 5 câu về mạch điện, có thể nhận được kết quả mới mẻ, rồi giáo viên sẽ biến đổi các ý tưởng đó theo cách riêng của mình
- Dr. Anthony Kaziboni của University of Johannesburg giảng dạy cho những sinh viên bên ngoài lớp học chủ yếu không dùng tiếng Anh
- Ông cho rằng năng lực sử dụng tiếng Anh là một lợi thế lớn trong học thuật, và chỉ những hiểu lầm nhỏ về ngữ pháp tiếng Anh cũng có thể hạn chế sự công nhận và cơ hội của sinh viên
- Ông khuyến khích sinh viên dùng ChatGPT để hỗ trợ dịch thuật, cải thiện kỹ năng viết tiếng Anh và luyện hội thoại
- Geetha Venugopal, giảng dạy khoa học máy tính tại American International School ở Chennai, ví việc dạy dùng công cụ AI giống như dạy cách sử dụng Internet một cách có trách nhiệm
- Bà nhắc học sinh ghi nhớ rằng câu trả lời của ChatGPT không phải lúc nào cũng đáng tin cậy hoặc chính xác
- Thay vì tin nguyên xi câu trả lời, học sinh được hướng dẫn suy nghĩ phản biện và kiểm chứng thông tin bằng các nguồn sơ cấp khác
- Mục tiêu là để học sinh hiểu tầm quan trọng của việc tiếp tục phát triển tư duy phản biện độc lập, năng lực giải quyết vấn đề và sự sáng tạo
Các nguyên tắc cơ bản của prompt dành cho giáo viên
- Ethan Mollick và Lilach Mollick đã phát triển các prompt có thể dùng cùng GPT-4
- Các tiền đề khi sử dụng prompt được nêu rất rõ
- Mô hình có thể không phải lúc nào cũng tạo ra thông tin chính xác
- Kết quả từ prompt chỉ là điểm khởi đầu
- Giáo viên là chuyên gia về tài liệu và cần xem xét đầu ra của mô hình rồi quyết định cách áp dụng vào bài học
- Các prompt được đưa ra là gợi ý và có thể được chỉnh sửa để phù hợp với kết quả mong muốn
Prompt hỗ trợ lập kế hoạch bài học
- Prompt đầu tiên thiết lập ChatGPT như một huấn luyện viên bài học thân thiện và hữu ích
- Cách vận hành là hỏi giáo viên từng bước một và chờ phản hồi
- Trước tiên xác nhận chủ đề sẽ dạy và khối lớp của học sinh
- Xác nhận xem học sinh đã có kiến thức nền về chủ đề đó hay chưa
- Hỏi về mục tiêu học tập mà học sinh cần hiểu hoặc làm được sau buổi học
- Sau đó tạo ra một kế hoạch bài học tùy chỉnh
- Giảng dạy trực tiếp
- Kiểm tra mức độ hiểu
- Thu thập bằng chứng hiểu bài từ nhiều học sinh
- Thảo luận
- Hoạt động lớp học thú vị
- Bài tập
- Prompt hỏi giáo viên có phần nào muốn thay đổi hoặc có biết những ngộ nhận mà học sinh có thể gặp phải hay không, rồi sẽ điều chỉnh bài học nếu cần
- Nếu giáo viên muốn lời khuyên về cách kiểm tra việc đạt được mục tiêu học tập, prompt sẽ hỗ trợ thêm
Prompt tạo giải thích, phép so sánh và ví dụ
- Prompt thứ hai thiết lập ChatGPT như một nhà thiết kế bài học để tạo ra phần giải thích, phép so sánh và ví dụ theo cách đơn giản và chính xác
- Nó hỏi giáo viên từng câu một
- Trình độ học tập của học sinh
- Chủ đề hoặc khái niệm cần giải thích
- Vị trí của khái niệm đó trong chương trình học và kiến thức nền của học sinh
- Thông tin về học sinh cần thiết để cá nhân hóa phần giải thích, như các cuộc thảo luận hoặc nội dung bài học trước đó
- Dựa trên thông tin này, prompt sẽ cung cấp
- Giải thích 2 đoạn rõ ràng và đơn giản về chủ đề
- 2 ví dụ
- 1 phép so sánh
- Prompt được thiết lập để không giả định rằng học sinh đã có kiến thức trước về các khái niệm liên quan, kiến thức miền hay thuật ngữ chuyên môn
- Sau phần giải thích, nó hỏi giáo viên có muốn thay đổi hoặc bổ sung điều gì không, và có thể sửa lại phần giải thích để phản ánh các ngộ nhận phổ biến
Prompt giúp giáo viên đánh giá bằng cách đóng vai học sinh
- Prompt thứ ba thiết lập ChatGPT vào vai trò học sinh đã học một chủ đề nào đó
- Mục tiêu là để giáo viên đánh giá phần giải thích và các trường hợp áp dụng do AI tạo ra
- AI sẽ hỏi giáo viên về chủ đề cần giải thích và cách áp dụng
- Ví dụ có thể là áp dụng khái niệm vào một cảnh trong chương trình TV cụ thể, một bài thơ hoặc một truyện ngắn
- AI tạo một phần giải thích dài 1 đoạn về chủ đề cùng 2 ví dụ áp dụng, rồi hỏi giáo viên điều gì đúng, điều gì sai và lần sau nên cải thiện như thế nào
- Nếu mọi thứ đều đúng, prompt được thiết kế để yêu cầu giáo viên phản hồi rằng việc áp dụng khái niệm là chính xác
Prompt gia sư AI dành cho học sinh
- Prompt thứ tư thiết lập ChatGPT như một gia sư AI có tính khích lệ
- Nó hỏi học sinh từng câu một
- Muốn học điều gì
- Đang ở mức trung học, đại học hay chuyên gia
- Đã biết gì về chủ đề đã chọn
- Dựa trên trình độ và kiến thức sẵn có của học sinh, nó cung cấp giải thích, ví dụ và phép so sánh
- Thay vì đưa ra ngay đáp án hay lời giải, nó dùng câu hỏi dẫn dắt để giúp học sinh tự tạo câu trả lời
- Nếu học sinh gặp khó khăn hoặc trả lời sai, nó sẽ cho thử một phần của bài tập, hoặc nhắc lại mục tiêu và đưa ra gợi ý
- Khi học sinh tiến bộ, nó sẽ khen ngợi và cố gắng kết thúc phản hồi bằng câu hỏi để khuyến khích tiếp tục phát triển ý tưởng
- Khi học sinh thể hiện mức độ hiểu phù hợp, nó sẽ yêu cầu các em giải thích lại khái niệm bằng lời của mình hoặc đưa ví dụ, rồi sau đó kết thúc cuộc trò chuyện
Tài liệu liên quan
- Practical AI for Teachers and Students: tài liệu ngày 4 tháng 8 năm 2023 của Ethan R. Mollick và Lilach Mollick
- Assigning AI: Seven Approaches for Students, with Prompts: tài liệu ngày 12 tháng 6 năm 2023
- Using AI to Implement Effective Teaching Strategies in Classrooms: Five Strategies, Including Prompts: tài liệu ngày 17 tháng 3 năm 2023
1 bình luận
Các ý kiến trên Hacker News
Đang bỏ sót vấn đề cốt lõi: học sinh cần điểm để qua môn và nhận bằng tốt nghiệp trung học
Với nhiều học sinh, LLM là một lối tắt kỳ diệu để lấy điểm vì những lý do rất đời thường như thiếu thời gian, lười biếng, mệt mỏi, không hiểu bài, lo âu, áp lực từ cha mẹ, địa vị
Ai từng dùng ChatGPT dù chỉ một chút cũng sẽ biết lập luận “hãy trình bày quá trình” là vô nghĩa. Vì cả kế hoạch, dàn ý, bản nháp cũng có thể được AI tạo ra sau đó một cách có vẻ hợp lý
Hiện nay điểm số vẫn là chỉ báo thay thế cho năng lực, nhưng gia sư riêng có thể đưa một học sinh trung bình lên mức 2% đứng đầu ở giai đoạn đó (vấn đề 2 sigma của Bloom). Nhưng điều đó không có nghĩa là trí thông minh chung ở giai đoạn tiếp theo tăng lên
Rốt cuộc, thứ thực sự được đánh giá có thể là khả năng đạt điểm cao, dù nhờ giàu có hay nhờ nỗ lực. Với LLM cũng vậy: nếu khả năng sử dụng nó là quan trọng thì cứ kiểm tra chính khả năng đó. Tương lai sẽ giống như máy tính bỏ túi hoặc bài thi được mở sách
Với nhiều người, đánh giá và điểm số là mục tiêu cuối cùng, còn việc học gần như chỉ xảy ra như một hệ quả phụ
Sẽ có người dùng nó một cách lười biếng và chẳng học được gì, nhưng với nhiều người, nó chắc chắn sẽ là một cú hích lớn. Cuối cùng mọi người sẽ thích nghi
Tôi có cảm xúc lẫn lộn về LLM, nhưng đã tìm thấy một ứng dụng thật sự tốt: trợ lý học ngôn ngữ
Khi ngôn ngữ thứ hai của tôi lên tới trình độ C1, việc tìm tài liệu hoặc gia sư giúp trau chuốt thêm trở nên khó hơn
Vì vậy tôi trò chuyện với Claude và yêu cầu nó sửa các lỗi tôi mắc phải, hoặc ra bài tập về những phần tôi cần tập trung. Ví dụ, tôi yêu cầu “hãy cho tôi bài tập luyện dùng thì quá khứ và chọn dạng đúng”
Cảm giác giống như một máy chạy bộ học ngôn ngữ cá nhân
Không chỉ dịch ở mức tiên tiến nhất, nó còn có thể trao đổi ngữ cảnh và được huấn luyện trên tài liệu bản ngữ cùng văn hóa. Trước đây chưa từng có bước nhảy lớn và nhanh như vậy trong dịch máy
Nên kết hợp tài liệu bên ngoài để kiểm chứng chéo, và nếu định tương tác với người thật thì tạo ngôn ngữ nói cũng rất quan trọng
Khi kết hợp với hội thoại thực tế, nó chắc chắn có ích. Nó có thể là một công cụ bổ sung tuyệt vời để thử nghiệm
Tiếc là giờ không còn dùng thử miễn phí được nữa, nhưng nó hoạt động tốt
Vì vậy với các ngôn ngữ nhỏ, vấn đề tạo ra kết quả hoàn toàn kỳ quặc và sai không chỉ về sự thật mà còn về ngôn ngữ, lựa chọn từ và ngữ pháp xuất hiện nhiều hơn hẳn
Tôi tự hỏi Claude có tốt hơn ở điểm này không. Lý tưởng nhất là LLM sẽ sửa từng lỗi một và giải thích luôn
Tôi muốn trút sự bực bội về chủ đề này. Lời nói và marketing của những nơi như thế này đều theo kiểu cải thiện nhân loại và đem lại lợi ích cho mọi người bằng AI, nhưng thực tế thì khác xa
Hiện tại, chỉ một số ít đang hưởng lợi và kiếm tiền, còn OpenAI đã trở thành closed AI
Tôi nhớ rằng ngay cả trước GPT-3 họ cũng từng nói kiểu “quá nguy hiểm nên sẽ không công bố”
https://techcrunch.com/2019/02/17/openai-text-generator-dang...
“OpenAI built a text generator so good, it’s considered too dangerous to release”
Với tình trạng hiện tại, gần như không có điểm substantive nào giải thích vì sao OpenAI là xấu
Khó có thể phủ nhận rằng OpenAI đã giúp ích cho gần như mọi người từng dùng ChatGPT. Việc họ làm vậy trong khi kiếm lợi nhuận không làm thay đổi đáng kể sự thật đó
GPT-4 cũng được huấn luyện trên dữ liệu của thế giới, nên nếu được mở mã nguồn thì tốt, nhưng không thể ép họ làm vậy
Tôi ngạc nhiên là ở đây không nhắc đến Khanmigo. Theo tôi biết, họ đã dùng GPT-4 làm gia sư dưới dạng beta từ khá lâu rồi
Đã qua khá nhiều thời gian nên tôi đang tìm dữ liệu về hiệu quả. Khan Academy giờ chắc đã có dữ liệu, nhưng tôi chưa thấy họ công bố
Kết quả 2 sigma nổi tiếng về dạy kèm chỉ dựa trên 6 tuần học, còn Khanmigo đến giờ có lẽ đã có dữ liệu hơn 6 tháng
[0]https://www.khanacademy.org/khan-labs
https://www.nytimes.com/2023/06/26/technology/newark-schools...
AI đã giúp ích rất nhiều cho cá nhân tôi khi đào sâu vào những chủ đề chưa quen thuộc. Gần đây tôi cũng dùng nó để chuẩn bị phỏng vấn, còn bạn đời của tôi dùng để hiểu các khái niệm STEM không được học ở trường
Tôi cũng tò mò không biết còn bao lâu nữa mới đến được mức Young Lady's Illustrated Primer ngoài đời thực. 3 năm trước có lẽ tôi sẽ nói phải mất 50 năm, nhưng giờ cảm giác chỉ khoảng 10 năm
Tôi lo rằng ở những chủ đề mình không biết cũng có những điểm không nhất quán tương tự, chỉ là tôi không biết đủ để nhận ra
Nó còn giải thích chi tiết vì sao tôi sai. Điều đó thực sự hữu ích với cách học của tôi. Tôi thích tháo rời thứ gì đó rồi tìm hiểu xem nó được ghép lại như thế nào
LLM không suy luận, nó chỉ tạo ra văn bản nghe có vẻ hợp lý mà thôi
Sau khi chỉnh vài tham số để đọc trực tiếp từ file cấu hình trong thư mục chạy, tôi nhận ra mình cần PowerShell, nên dán script đã sửa vào và nói “viết cái này bằng PowerShell” thì nó chạy luôn
Bản thân workflow OAuth 2.0 đã được tài liệu hóa tốt và cũng đã được triển khai ở 50 chỗ trong code của chúng tôi nên tôi không quan tâm; tôi chỉ cần một script để tích hợp vào kiểm thử tự động
Nó giúp tôi tiết kiệm khoảng một giờ lẽ ra phải mất vì sai cú pháp bash và đi tìm cú pháp tương ứng trong PowerShell; đồng nghiệp thì rất thích tốc độ xử lý. Tôi cũng vui vì không phải làm việc nhàm chán, nên xem như thắng tuyệt đối
Khoảng 2,5 tuần trước tôi đã tạo và công bố một plugin Chrome tên Revision History, nhờ đó gần đây tôi đã nói chuyện với nhiều nhà giáo dục
Đa số giáo viên sợ AI. Vì điều đó có nghĩa là họ phải thay đổi toàn bộ cách dạy chỉ trong vài tháng. Không dễ để thay đổi kế hoạch bài giảng hay cấu trúc bài tập nhanh như vậy, và cần thời gian để xem mọi thứ sẽ hội tụ về đâu
Một số giáo viên đang tìm cách để không phải thích nghi nên sự quan tâm đổ dồn vào phát hiện AI, nhưng phát hiện AI không hoạt động tốt. Những nhà giáo dục sắc sảo mà tôi gặp đều biết rằng không thể quay lại như cũ
Vì vậy họ cố đưa AI vào chương trình học và làm bài tập trở nên “AI-proof” hơn. Tức là sẽ có nhiều công việc làm trên lớp hơn, như mô hình lớp học đảo ngược. Những giáo viên khác tìm cách cho học sinh dùng AI trong bài tập, nhưng yêu cầu các em chỉnh sửa và chú thích những gì AI tạo ra. Đây cũng là điểm tôi dùng để marketing plugin của mình
Vài năm tới sẽ rất gập ghềnh khi các nhà giáo dục phải thích nghi với một thay đổi khổng lồ gần như ập đến chỉ sau một đêm
[1] https://www.revisionhistory.com. Khác với các plugin khác cố trở thành “bộ phát hiện AI”, plugin này giúp giáo viên nhìn thấy quá trình học sinh viết bài
[2] https://bokcenter.harvard.edu/flipped-classrooms#:~:text=A%2...
Nếu nghĩ đến việc hầu hết mọi người chưa từng liên hệ rằng mục đích chính của giáo dục là tạo ra những người đóng góp kinh tế hiệu quả cho xã hội, thì điều đó cũng không quá ngạc nhiên
Chúng ta định dùng AI mạnh để dạy trẻ em những việc mà trong 10–20 năm nữa AI gần như chắc chắn sẽ làm tốt hơn sao?
Tôi hiểu suy nghĩ “vậy thì phải làm gì”, nhưng cứ chạy theo như vậy cảm giác quá lố bịch và vô ích. “Hãy dùng AI để dạy trẻ em lập trình” ư, đã thấy trước kết cục rồi
Có lẽ nên thiết lập quy tắc lọc
Nó còn cộng thêm vào việc các em đã học trên lớp ở mức tương đương toàn thời gian, nên biến mất cũng tốt
Mô hình ngôn ngữ giờ đã là một phần của xã hội và sẽ tiếp tục tồn tại, vì vậy chúng nên được đưa vào lớp học. Trẻ em cần học cách các mô hình ngôn ngữ hoạt động, chúng đến từ đâu và dùng chúng như thế nào, giống như học gõ phím hay gửi email
Tôi nhớ hồi học cấp hai năm 2002, trong chuyến tham quan thư viện, thủ thư đã dạy chúng tôi “cách dùng công cụ tìm kiếm cho đúng”. Khi đó nỗi lo xã hội là công cụ tìm kiếm sẽ thay thế thủ thư, nên việc người thủ thư ấy khiêm tốn dạy cách dùng “thứ thay thế” mình thật ấn tượng
Logic tương tự cũng áp dụng cho giáo viên và ChatGPT. Một giáo viên giỏi, thay vì chỉ lo tác động cá nhân mà ChatGPT có thể gây ra với mình, sẽ xem đây là cơ hội để dạy học sinh về chân trời mới mà công nghệ này mở ra
Điều thú vị là trong buổi học ở thư viện đó, họ nhấn mạnh rằng đừng hỏi công cụ tìm kiếm bằng ngôn ngữ tự nhiên, mà hãy tạo truy vấn từ khóa hiệu quả. 20 năm sau, chúng ta lại quay về chỗ có thể cứ đặt câu hỏi trực tiếp cho mô hình ngôn ngữ
Tôi đã cùng em gái là giáo viên cấp hai phát triển một chương trình đào tạo thực tế dành cho giáo viên, nhưng “hướng dẫn” này của OpenAI khá đáng thất vọng
Nó không xử lý 90% các vấn đề mà giáo viên thực sự gặp phải liên quan đến AI; phần lớn giống một brochure giới thiệu cách lấy thông tin bằng ChatGPT hơn
Nếu bạn là giáo viên đang chật vật thích nghi trong năm học này, hoặc biết một giáo viên như vậy, tôi muốn trao đổi để xem có thể giúp được gì không
[1] https://max.io/teacher-training.html
Việc hai người đã làm trông rất tuyệt, và có lẽ sẽ hiệu quả hơn nếu chuyển thành một bài viết ngắn hoặc video
Sẽ có nhiều người muốn được giúp nhờ những hiểu biết đó. Ở Đức cũng thấy các giáo viên gặp khó khăn trong khi vẫn cố giữ thái độ cởi mở để tiếp nhận công nghệ này
Dù không phải workshop trực tiếp 4 giờ như bạn đề xuất, nó đã mang lại giá trị tích cực. Có lẽ nó cũng bao gồm khá nhiều chủ đề được đề cập trong khóa đó. Có thể chỉ ở mức nhập môn, nhưng đó là điểm khởi đầu
Thành thật mà nói, tôi không hiểu lắm vì sao lại đọc nó theo hướng tiêu cực về OpenAI. Cũng đáng khen OpenAI vì thiện chí đóng góp cho lĩnh vực như thế này
https://www.codermindz.com/ https://www.amazon.com/gp/aw/d/B07FTG78C3/
Codermindz AI Curriculum: https://www.codermindz.com/stem-school/
https://K12CS.org K12 CS Curriculum, code.org, Khanmigo nên bao gồm chương trình giảng dạy về an toàn và đạo đức AI
Ưu tiên AI SAFETY; một Jupyter-book gồm các notebook có thể chấm điểm tự động cho ML, AutoML, AGI sẽ là tài liệu tốt
jupyter-edx-grader-xblock https://github.com/ibleducation/jupyter-edx-grader-xblock, Otter-Grader https://otter-grader.readthedocs.io/en/latest/, và vì Chromebooks nên cũng cần JupyterLite
Còn có tài liệu chương trình giảng dạy K12 CS/AI và QIS nào khác không?
Người thật sự muốn hiểu cách một thứ vận hành sẽ không bị lay động bởi sự cám dỗ của AI
Có hai kiểu người: người muốn biết và thật sự hiểu, và người không như vậy
Có cần phải ép người rõ ràng là sau một thời điểm nào đó vẫn không quan tâm và chỉ làm cho có phải quan tâm không? Tôi nghĩ mọi người nên dành nhiều thời gian hơn cho những gì họ thật sự để tâm
Khi bạn quan tâm đến một điều gì đó, có được niềm vui và sự thỏa mãn từ nó, bạn sẽ muốn hiểu đến từng chi tiết và khao khát tri thức cũng như hiểu biết thực sự. Nếu không quan tâm, bạn sẽ chọn con đường ngắn nhất để tạo thời gian làm những việc thực sự đem lại thỏa mãn. Với những việc tôi hoàn toàn không bận tâm, tôi cũng luôn làm như vậy, nên tôi nghĩ điều đó không sao cả
Nếu một người muốn trở thành kỹ sư phần mềm mà không thể nỗ lực học và hiểu những nền tảng cơ bản, thì kỹ thuật phần mềm không phải là lĩnh vực phù hợp với người đó. Càng hiểu nhiều, bề mặt vấn đề mà bạn có thể khám phá càng mở rộng
ChatGPT và các LLM khác không làm tốt một cách nhất quán trong vật lý, và có lẽ về sau cũng rất có khả năng vẫn vậy
Tôi không nghĩ các khoa vật lý sẽ quá lo lắng về AI. Thứ có thể giúp sinh viên tương đối ổn định chỉ là một số dự án lập trình
Trong các lớp vật lý tính toán, vốn dĩ việc làm cùng nhau, tìm kiếm trợ giúp và đặt câu hỏi trên Internet đã được khuyến khích, nên cũng ổn. Trọng tâm luôn là giải thích và trình bày quá trình tư duy như thế nào
AI, ở hình thức hiện tại, rất yếu về giải quyết bài toán và hiểu khái niệm
Ngược lại, với tư cách người dùng tiếng Anh không phải bản ngữ, nó giúp giảm rất nhiều thời gian để biến những ý tưởng và bài viết còn vụng về thành văn phong trang trọng. Nó cũng có thể dùng để hướng dẫn một phần công việc lập trình và giới thiệu API. Với sinh viên hoặc nhà nghiên cứu giỏi, đây là một công cụ có thể dùng một cách khôn ngoan để thu nhận kiến thức và tiết kiệm thời gian
Nó không giúp được bao nhiêu khi giải bài toán chiếc xe trên mặt phẳng nghiêng có ma sát và con lắc treo vào xe. Nó cũng sẽ không tìm được các mode chuẩn
Đây chỉ là trải nghiệm và suy nghĩ cá nhân, còn ở lĩnh vực khác có thể hoàn toàn khác
Nhiều nhà ngôn ngữ học hình thức từng khẳng định mạnh mẽ rằng AI không thể học được các chức năng như hàm ý dụng học, nhưng giờ đang lộ rõ là họ đã sai
Ví dụ, công trình hồi quy ký hiệu bằng mạng nơ-ron đồ thị của Miles Cranmer là điểm khởi đầu dẫn tới những khám phá mới hữu ích trong vật lý. Transformer cũng chỉ là một mạng nơ-ron đồ thị với một hàm truyền thông điệp và embedding vị trí cụ thể
Không khó để thấy rằng chỉ với cấu trúc khác, tăng cường khác, hoặc mở rộng theo cùng cách, AI có thể đi tới các khám phá mới trong vật lý. Công trình hồi quy ký hiệu dựa trên mạng nơ-ron đồ thị đã là bằng chứng cho thấy điều đó đã xảy ra
Chỉ riêng vấn đề grounding tri thức cho LLM ở thời điểm hiện tại cũng đã có nhiều quan tâm và nghiên cứu, và tôi kỳ vọng nó sẽ được giải quyết theo nhiều cách. Năng lực tri thức vật lý đã được grounding chưa hoàn hảo, nhưng nếu so với kiến thức phổ thông của một người bình thường ngoài đường thì rất tốt. Chỉ cần gắn thêm tài liệu bên ngoài cũng đã tốt hơn rất nhiều, và đây cũng chỉ là một phân tích rất cận thị nếu chỉ nhìn vào hiện tại hôm nay
Không có gì khác biệt về bản chất giữa giải bài toán lập trình và giải bài toán vật lý. Giống như nhiều khẳng định chắc nịch trước đây, bình luận này có lẽ cũng sẽ không đứng vững theo thời gian
Nếu ai đó khiến LLM dùng được API của Mathematica và tiếp tục huấn luyện thêm, có lẽ tiến bộ nhanh là điều có thể xảy ra
Vấn đề không thể tránh ở đây là LLM vẫn còn ảo giác
Dù là 1% hay 0,1% thì trong giáo dục vẫn là vấn đề lớn. Có người có thể sống cả đời tin vào một nội dung hoàn toàn sai mà AI đã tự tin dạy họ
Giáo viên cần hết sức thận trọng khi dùng LLM nguyên bản trong giáo dục mà không có biện pháp an toàn hoặc kiểm chứng bổ sung
Internet, sách giáo khoa, thậm chí cả bài báo khoa học cũng có thể sai về mặt sự thật
Mạng nơ-ron đồ thị, một phân loại con mà LLM thuộc về, có tiềm năng được tối ưu để duy trì tri thức nội tại càng ngắn gọn càng tốt. Điều này khác với trường hợp một con người chưa tích lũy đủ bối cảnh trong lĩnh vực đó đọc bài viết trên Internet
Cũng có rất nhiều người tin rất chắc vào những ý tưởng kỳ lạ mà giáo viên lớp 4 đã dạy, mà cả đời không được sửa lại
Trong lát cắt thời gian rất nhỏ này thì nói vậy là đúng, nhưng kết luận rằng nên tránh mô hình hóa ngôn ngữ vì vấn đề tồn tại trong tháng này và phớt lờ các cải thiện sắp tới thì là quá cận thị
Thực tế là các huấn luyện viên bóng bầu dục Southern Baptist đã cố dạy khoa học một cách tệ hại
Tất nhiên cũng có giáo viên xuất sắc, đặc biệt những người biết nói rằng mình không biết hoặc cần tra cứu thì tỷ lệ ảo giác gần như 0%. Nhưng những người như vậy là ngoại lệ
Nhìn chung, ngành giáo dục có xu hướng quy tụ những người có mức trí tuệ khá bình thường, và một số trong đó đôi khi phát triển mặc cảm làm Chúa
Tệ đến mức lên cấp ba tôi phải học lại lịch sử
Ngay cả khi cố sửa nhiều lần bằng prompt cụ thể hơn cũng vẫn vậy. Kể cả với những bài đơn giản về phép chia hoặc bội số của các số từ 1 đến 10, có thêm một phép toán nữa, cũng như vậy