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人工智能(法学硕士)在教育和学习中的应用

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我一直有意识地花更多的时间来培养对人工智能的“足够好”的理解,以便通过教育和学习的视角来应用它。我的主要学习之一出现在提出这篇文章的标题时,因为我最初称之为教育和学习中的人工智能,然后意识到我只是在谈论大型语言模型 (LLM),它几乎与人工智能混为一谈,而不是它是人工智能的一个非常独特的子部分,因此使用 AI (LLM) 的修订标题。

虽然我不再直接与学生接触,但我确实想从他们开始,因为他们需要详细了解人工智能在未来如何帮助他们。这凸显了每个人都必须获得“足够好”的理解,因为人工智能对我们生活的影响正在加速。

与学生一起使用法学硕士的机会

  1. 导师 – 人工智能提供实时反馈的机会
  2. 导师 – 人工智能提供直接指导
  3. 教练 – 促进学生元认知的人工智能
  4. 队友 – 使用人工智能提高团队在特定任务/挑战上的绩效
  5. 学生 – “教”人工智能的学生
  6. 模拟器 – 有机会为学生开发特定场景进行刻意练习
  7. 工具——与人类相比,利用人工智能完成其擅长的任务的机会

向学生提供指导的必要性

明确的指导对于优化学生体验至关重要。

1.它可能不起作用

2.这不是一个...(无论选择的角色是什么),但可能感觉像一个角色

3.它可以产生幻觉/编造东西

4.不可预测

  1. 一切由您掌控
  2. 只分享你喜欢分享的内容
  3. 如果提示在一个 LLM 中不起作用,请尝试另一个 LLM

教师/教育工作者/辅导员的提示写作指南

Ethan 和 Lilach Mollick 为制定 AI 扮演特定角色的提示提供了宝贵的见解,包括:

  1. 确定 AI 的角色
  2. 指定你的目标
  3. 提供顺序指令
  4. 考虑结合例子
  5. 集成个性化
  6. 结合你的教学方法(如果适用)
  7. 设置自己的约束

对L&D专业人员的影响

作为一个明显在L&D领域的人,我一直在考虑如何利用LLM,特别是与我目前的角色有关。有些例子是针对特定部门的,而另一些则与所有部门有关。

  • 模拟开发、评估和反馈——我认为为刻意练习开发特定场景的机会是法学硕士目前可以提供的最重要的补充,这将在未来几年呈指数级增长。
  • 创建内容——书面、音频、动画和视频都将变得更加容易开发,并针对特定的学习成果进行定制
  • 创建微学习课程——随着人工智能在我们的生活中的使用变得越来越容易和普遍,在工作中进行微学习的机会将是巨大的
  • 培训的影响——这可能是双重的。首先,培训后反馈的情感分析;其次,更重要的是,使用特定数据来衡量影响(稍后的文章中会详细介绍)
  • 行为支持具体示例如下:
  • 促进功能行为评估 (FBA) – 只要可以管理隐私问题,就可以直接根据正在开发 FBA 的个人的特定数据来提取
  • 与 a. 相关的是 AI 从共享的特定数据中分析趋势的能力
  • 编辑事件报告以使其更加客观——我们都知道我们应该以客观的方式撰写报告,但这对人类来说真的很难,因为我们是主观生物,人工智能可以帮助我们确保我们在报告中使用谨慎的语言,以确保那些支持个人的人以及个人的安全。