Главная → Выпуски → № 4 (70) →

CHATGPT-4 В ОБУЧЕНИИ ФИЗИКЕ И МАТЕМАТИКЕ: ВОЗМОЖНОСТИ, ОГРАНИЧЕНИЯ И ПЕРСПЕКТИВЫ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ

Трибуна молодых ученых , УДК: 37 DOI: 10.24412/2072-9014-2024-470-95-115

Авторы

  • Мариносян Андреас Хачатурович

Аннотация

В статье рассматриваются возможности использования ChatGPT-4 в обучении физике и математике. На конкретных примерах анализируются сильные и слабые стороны этой языковой модели в решении учебных задач. Представлена оценка возможностей ChatGPT-4 в области математики и физики по ряду критериев, включая объем знаний, точность информации, ясность и убедительность изложения, коммуникативность, способность выполнять вычисления, логику, многошаговое решение задач, рефлексивность и научную интуицию. В статье отмечается перспективность использования больших языковых моделей как дополнительного инструмента для персонализации обучения и даются рекомендации по эффективному взаимодействию учащихся с ChatGPT-4.
Ключевые слова
цифровые технологии; искусственный интеллект; большие языковые модели; информатизация образования; образовательные инновации

Как ссылаться

Мариносян, А. Х. (2024). CHATGPT-4 В ОБУЧЕНИИ ФИЗИКЕ И МАТЕМАТИКЕ: ВОЗМОЖНОСТИ, ОГРАНИЧЕНИЯ И ПЕРСПЕКТИВЫ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ , № 4 (70), 95. https://doi.org/10.24412/2072-9014-2024-470-95-115
Список литературы
1. 1. Капустина Л. В. ChatGPT и образование: вечное противостояние или возможное сотрудничество? / Л. В. Капустина, Ю. Д. Ермакова, Т. В. Калюжная // Концепт. 2023. № 10. С. 119–132.
2. 2. Резаев А. В. ChatGPT и искусственный интеллект в университетах: какое будущее нам ожидать? / А. В. Резаев, Н. Д. Трегубова // Высшее образование в России. 2023. Т. 32, № 6. С. 19–37.
3. 3. Cooper G. Examining science education in ChatGPT: an exploratory study of generative artificial intelligence / G. Cooper // Journal of Science Education and Technology. 2023. Vol. 32, № 3. P. 444–452.
4. 4. ChatGPT in education: global reactions to AI innovations / T. Fütterer [et al.] // Scientific reports. 2023. Vol. 13, № 1. P. 15310. DOI: 10.1038/s41598–023-42227–6
5. 5. Lo C. K. What is the impact of ChatGPT on education? A rapid review of the literature / C. K. Lo // Education Sciences. 2023. Vol. 13, № 4. P. 410. DOI: 10.3390/educsci13040410
6. 6. Memarian B. ChatGPT in education: methods, potentials and limitations / B. Memarian, T. Doleck // Computers in Human Behavior: Artificial Humans. 2023. Vol. 6, № 26. P. 100152.
7. 7. Impact of the implementation of ChatGPT in education: A systematic review / M. Montenegro-Rueda [et al.] // Computers. 2023. Vol. 12, № 8. P. 153.
8. 8. Pradana M. Discussing ChatGPT in education: a literature review and bibliometric analysis / M. Pradana, H. P. Elisa, S. Syarifuddin // Cogent Education. 2023. Vol. 10, № 2. DOI: 10.3390/computers12080153
9. 9. Whalen J. ChatGPT: challenges, opportunities, and implications for teacher education / J. Whalen, C. Mouza // Contemporary Issues in Technology and Teacher Education. 2023. Vol. 23, № 1. P. 1–23.
10. 10. Wu Y. Integrating generative AI in education: how ChatGPT brings challenges for future learning and teaching / Y. Wu // Journal of Advanced Research in Education. 2023. Vol. 2, № 4. P. 6–10.
11. 11. Calonge D. S. Enough of the chit-chat: a comparative analysis of four AI chatbots for calculus and statistics [Electronic resource] / D. S. Calonge, L. Smail, F. Kamalov // Journal of Applied Learning and Teaching. 2023. Vol. 6, № 2. DOI: 10.37074/jalt.2023.6.2.22
12. 12. Educational data augmentation in physics education research using ChatGPT [Electronic resource] / F. Kieser [et al.] // Physical Review Physics Education Research. 2023. Vol. 19, № 2. DOI: 10.1103/PhysRevPhysEducRes.19.020150
13. 13. Large language models — valuable tools that require a sensitive integration into teaching and learning physics / S. Küchemann [et al.] // The Physics Teacher. 2024. Vol. 62, № 5. P. 400–402.
14. 14. Sperling A. Artificial intelligence and high school physics / A. Sperling, J. Lincoln // The Physics Teacher. 2024. Vol. 62, № 4. P. 314–315.
15. 15. Pelton T. Using generative AI in mathematics education: critical discussions and practical strategies for preservice teachers, teachers, and teacher educators / T. Pelton, L. F. Pelton // Society for Information Technology & Teacher Education International Conference. Waynesville: Association for the Advancement of Computing in Education (AACE), 2024. P. 1800–1805.
16. 16. West C. G. Advances in apparent conceptual physics reasoning in ChatGPT-4 [Electronic resource] / C. G. West // arXiv: 2303.17012 [physics.ed-ph]. URL: https://arxiv.org/abs/2303.17012
17. 17. Polverini G. How understanding large language models can inform the use of Chat-GPT in physics education [Electronic resource] / G. Polverini, B. Gregorcic // European Journal of Physics. 2024. Vol. 45, № 2. URL: https://www.fmf.uni-lj.si/en/news/event/1501/assoc-prof-dr-bor-gregorcic-u-uppsala-how-understanding-large-language-models-can-helpinform-their-use-in-physics-education/
18. 18. Фейнман Р. Фейнмановские лекции по физике. / Р. Фейнман, Р. Лейтон, М. Сэндс. М.: АСТ, 2021. Т. VI (8–9).
19. 19. Observation of the Phase Shift of a Neutron Due to Precession in a Magnetic Field / S. A. Werner [et al.] // Physical Review Letters. 1975. Vol. 35, № 16. P. 1053–1055.
20. 20. Steane A. M. An introduction to spinors [Electronic resource] / A. M. Steane // arXiv:1312.3824 [math-ph]. DOI: 10.48550/arXiv.1312.3824; URL: https://arxiv.org/abs/1312.3824
Скачать файл .pdf 468.67 кб