Генеративный ИИ естественно-научного контента
Материал из Поле цифровой дидактики
| Описание события | Отчётный доклад про проекту Генеративный ИИ естественно-научного контента - «Приоритет - 2030» |
|---|---|
| Тип события | Доклад |
| Начало | 2023-12-22T14:15:40.000Z |
| Окончание | 2023-12-22T14:30:40.000Z |
| color | DarkOliveGreen |
| Адрес события | |
| Видео запись события | |
| Среды и средства, которые использовались в рамках события | PlantUML |
| Формируемые в рамках события компетенции | |
| Область знаний | Искусственный интеллект, Большие данные |
| Местоположение | 55° 48' 23.22" N, 37° 36' 58.04" E |
| Карта |
- Разработка и исследование модели использование генеративного ИИ для формирования заданий по естественно-научным дисциплинам.
В рамках данного исследования ключевой является проблема создания, видоизменения и повторного использования заданий. Для изучения предложена последовательность действий:
- Сравнительный анализ таксономий учебных задач и определение типов учебных заданий, для генерации которых перспективно использовать ИИ
- Анализ кейсов использования генеративного ИИ
- Разработка модели использования генеративного ИИ для генерации заданий
- Экспериментальная настройка нейронной сети на генерацию заданий по естественно-научным дисциплинам.
- Экспериментальное использование методики обучения школьников, включающую генерацию заданий искусственным интеллектом, и доработка разработанных учебно-методических материалов
Сравнительный анализ таксономий учебных задач и определение типов учебных заданий, для генерации которых перспективно использовать ИИ
Среди многочисленных таксономий учебных задач выделяются два направления:
- В рамках первого направления исходной точкой служат свойства самих учебных задач. Показательным примером первого подхода могут служить работы Балла, Башмакова, Коноле и Пакета
- В рамках второго исходной точкой служат результаты обучения – знания и умения, которые должен освоить ученик в ходе решения учебных задач. Таксономия Блума — таксономия педагогических целей в познавательной сфере. Таксономия Толлингеровой
| Description | |
|---|---|
| Таксономия Толлингеровой | Таксономия учебных задач Даны Толлингеровой, которая, опираясь на таксономию учебных целей Б. Блума, предложила таксономию учебных задач, разделенных на 5 категорий, содержащих 27 типов учебных задач по операционной структуре, то есть по операциям, необходимым для их выполнения |
Анализ кейсов использования генеративного ИИ
Средства с AI поддержкой - Категория:DigitalTool
- Это только пример, как можно из всех средств достать средства с поддержкой ИИ
{{#ask: [[Категория:DigitalTool]] [[Tool is made for::генерация контента]] [[AI::Да]] | ?Affordances }}
| Affordances | |
|---|---|
| Artbreeder | Создание лиц, пейзажей, картин и миров по заданным условиям. В качестве промптов используются последовательности текстов или изображений. Можно рычажками определять вклад того или иного параметра в картину |
| Audionotes | Можно надиктовать текст и за счет ИИ система его поймет и переведет |
| ChatGPT | Генерация текстов - рефераты, проекты, ВКР, диссертации. Система порождает тексты и ссылки, имитируя их правдоподобность |
| Craiyon | Позволяет выбрать формат и генерируемого изображения. Например, фотография или рисунок. |
| DreamAI | При видоизменении готового изображения в промпте можно прописать - сделать старше, превратить в индейца и т.п. |
| Face generator | Генерация лиц несуществующих людей с указанием возраста, пола и расы. |
| GigaChat | Умеет отвечать на вопросы, вести диалог, написать код, нарисовать картинку по запросу. И всё на русском языке |
| Humata | Написание статей, эссе. Правка и улучшение готовых документов |
| Hypotenuse AI | Генерирование текстового контента по ключевым словам. |
| Kandinsky 2.1 | Возможность создавать изображения по их описанию. Можно указывать характеристики и стиль изображения. Например - цифровая живопись, студийная фотография, советский мультфильм |
| LangChain | LangChain позволяет нам подключить большую языковую модель к нашим собственным источникам данных. Это выходит за рамки простой вставки фрагмента текста в интерфейс чата. Вместо этого мы можем ссылаться на всю базу данных, заполненную нашими собственными данными. |
| Merlin ChatGPT App | Сводка блога с ИИ-чатботом: суммируйте любые длинные статьи или видеозаписи с Merlin ChatGPT. Установка расширения Merlin позволяет бесплатно задавать до 11 вопросов ChatGPT в день. Виджет расширения удобен и позволяет перенаправлять любой поисковый запрос из строки браузера к роботу от OpenAI буквально в один клик. |
| Midjourney | Пользователи создают изображения, посылая команды боту в мессенджер Discord: вводят сообщение /imagine и после приглашения prompt вводят словесное описание желаемого изображения; после чего пользователю предлагается выбрать лучшее из четырёх сгенерированных программой изображений и получить изображение в высоком графическом разрешении. |
| Ora | Создание виртуальных помощников по конкретным тематикам |
| PaperBrain | |
| Papercup | Может использоваться для продвижения образовательного контента. Записали курс на русском - сгенерировали бразильскую версию, которая очень похожим по тембру голосом будет рассказывать курс на португальском. |
| PerplexityAI | В тексте, помимо ответа, ещё присутствуют сноски на источники из сети и выделены термины, нажав на которые получит их определение. В России может использоваться без VPN. Работает с запросами на русском языке и даёт ссылки на руссскоязычные источники |
| Poe | Использование нескольких нейросетей на выбор. Возможность создания собственного чат-бота и использовать чат-боты других участников. |
| Rytr | Генерация текстов на любые темы на 30 языках. Возможность выбирать стиль документа. |
| Spin Rewriter 13 | Spin Rewriter действительно прост в использовании, просто скопируйте и вставьте текст из вашего документа (или типа текста), который вы хотите прокрутить, в основной раздел приложения, затем нажмите “Переписать статью”, расположенную в правом нижнем углу экрана, и оно мгновенно создаст статью. |
| TutorAI | Создание модулей из готовых материалов |
| WolframAlpha | Отдельный язык вычислительной науки, чтобы работать со знаниями - математика, физика, химия, computer science |
| YandexGPT | Работает с русским языком - голосом и текстом. Ищет информацию в Интернете. |
Кейсы использования
| Description | Prompt | Type of Content | |
|---|---|---|---|
| Алиса придумай задания для школьников | Алиса предлагает пять заданий по программирования по теме "Оператор ветвления". | Придумай пять задач по программированию по теме "Оператор ветвления". | Текст |
| Напиши статью о понятии prompt и новой профессии учителя создателя промптов для создания учебных задач | Профессия учителя-создателя промптов: новый подход к обучению | Prompt >>> Напиши статью о понятии prompt и новой профессии учителя создателя промптов для создания учебных задач | Текст |
| Переформулируй текст в вопросы к учебнику | Переформулируй текст в вопросы к учебнику. | ChatGPT: Ты учитель 5-го класса российской школы. Переформулируй текст {} в вопросы. Сделай 30 формулировок вопросов с ответами. Учитывай возраст детей. Perplexity: Переформулируй текст в форме 30 учебных задач на русском языке | Текст |
| Поиск виртуальных математических лабораторий | Предоставление информации об используемых онлайн виртуальных математических лабораториях и ссылок на них для дальнейшего использования на занятиях по математике | Привести примеры онлайн виртуальных математических лабораторий со ссылками на них | Текст |
| Приведи примеры использования Graphviz на уроках химии | Кейс использования возможностей graphviz для представления связей. Визуализация молекул: с помощью Graphviz можно создавать диаграммы, которые показывают структуру молекул. Для этого можно использовать язык DOT, который позволяет задавать связи между атомами и их координаты в трехмерном пространстве. | Как я могу использовать Graphviz на уроках химии? | Код Текст |
| Приведи примеры учебных задач по математике 5 класс | Кейс генерации учебных задач для конкретного школьного класса. | Приведи примеры учебных задач по математике 5 класс | Текст |
| Профессия учителя-создателя промптов | Ответ ChatGPT на промпт >> Напиши статью о понятии prompt и новой профессии учителя создателя промптов для создания учебных задач | >> Напиши статью о понятии prompt и новой профессии учителя создателя промптов для создания учебных задач | Текст |
| Собери перечень информационных компетенций | Кейс сбора компетенций, ожидаемых от школьников в области информационных технологий и искусственного интеллекта | Создать тему образовательных стандартов
| Текст |
| Собери примеры образовательных сообщества | Поручение генеративному агенту собрать описание и ссылки на существующие сетевые образовательные сообщества, в которых участники создают контент. | Приведи 10 примеров сетевых сообществ UGC со ссылками на них
Приведи 10 примеров специализированных сетевых образовательных и научных сообществ UGC со ссылками на них.
| Код |
| Создай 50 примеров задач по робототехнике для школьников | Кейс генерации заданий по робототехнике | Создание темы Задачи по робототехнике
| Код Текст |
| Создай аннотацию к учебному видео | Ситуация, когда книга или автор представлены на учебной площадке, а для видео хотелось бы получить краткое содержание | Установленное расширение Merlin ChatGPT App само предлагает сделать аннотацию видео | Текст |
| Создай диаграмму классов для взаимодействия доктор - пациент | Диаграммы классов используются для представления отношений и взаимодействий внутри систем различного типа. В данном кейсе рассматривается генерация отношений внутри системы медицинского центра. | Создать ветвь MedCenter
| Код Текст |
| Создай диаграммы взаимодействия внутри сетевых сообществ | Процессы взаимодействия внутри сетевых сообществ информативнее представлять в виде UML диаграмм. Системы GenAI создают такие диаграммы на языках Mermaid GraphViz | Напиши варианты использования сети Vkontakte и опиши их в форме use-case diagrams на языке MerMaid | Код Текст |
| Создай иллюстрации к рассказу по биологии | Кейс создания иллюстраций к рассказу о получении антибиотиков. В данном случае сравнивались различные системы генерации изображений по описанию | Two scientist cultivate penicillin in their kitchen in 1930 | Изображение |
| Создай онтологию Computer Science | Пример, когда агент использует для представления информации различные способы - текстовое описание + код команд на языке Dot. |
| Код Схема Текст |
| Создай онтологию цифровой грамотности | Запрос на построение онтологии цифровой грамотности. |
| Код Текст |
| Создай определение цифровой географии | Кейс содержит несколько примеров сбора географических знаний и заданий в цифровой среде. | Создание бота Digital Geography
| |
| Создай помощника для создания программ на языках блочного программирования | Бот ведёт себя как эксперт в программировании на блочных языках и создает примеры на Scratch 3.0 | the bot helps to create programs in block programming languages (Scratch, Snap! and other) and embed this programs to MediaWiki pages
| Код Текст |
| Создай пояснение к понятию цифровая дидактика | Пояснения к понятиям могут собираться при помощи поисковых и генеративных систем. | Простой промпт >> Создай пояснение к понятию цифровая дидактика | Текст |
| Создай примеры вопросов по программированию на языках высокого уровня | Кейс генерации вопросов по программированию | Создание темы Программирование на языках
| Текст |
| Создай схемы алгоритмов для образовательных роботов | Кейс создания схем управления роботами на языках graphviz и mermaid | Создать тему схем управления роботами
| Код |
| Создай управляющий алгоритм для робота | Кейс создания управляющих алгоритмов для роботов на различных языках | Создать тему
| Код Текст |
| Создай учебные задачи на различных языках программирования | Генератор учебных задач на различных языках программирования |
| Код Текст |
| Создай формулы химических соединений и реакций для начального курса химии | Кейс создания бота, который помогает создавать формулы химический соединений и реакций для последующего их размещения на вики-страницах. | Создание бота - Chemical reactions for SimpleMathJax MediaWiki extension
| Код Текст |
| Создать модули учебного курса | По заданной теме система формируем содержание, разбитое по модулям. Имеет смысл только для того, чтобы оценить способы разбиения курса на разделы. | Система запрашивает - какую тему хотите изучать и по ответу формирует структуру учебного курса. | Текст |
| Создать онтологию географической грамотности | Генеративные системы по умолчанию хорошо воспроизводят онтологии различных областей знаний. В данном примере мы просим perplexity.ai описать онтологию географической грамотности |
| Код Текст |
Разработка модели использования генеративного ИИ для генерации заданий
Экспериментальная настройка нейронной сети на генерацию заданий по естественно-научным дисциплинам
- Представь себе, что ты учитель биологии для младших школьников. Придумай 5 вопросов с вариантами ответа к следующему тексту: <<ТЕКСТ>>
- Представь себе, что ты учитель биологии для младших школьников. Придумай 5 вопросов с открытым ответом к следующему тексту в квадратных скобках. Для каждого вопроса укажи правильный ответ. <<ТЕКСТ>>
- Представь себе, что ты учитель биологии для младших школьников. Придумай 5 тем для короткого эссе к следующему тексту в квадратных скобках. Для каждой темы перечисли список основных мыслей (по паре слов на каждую), которые должны быть отражены в ответе ученика.
Экспериментальное использование методики обучения школьников, включающую генерацию заданий искусственным интеллектом, и доработка разработанных учебно-методических материалов
Заключение
Все поставленные в проекте задачи были решены, и их решение позволило увидеть новые проблемы, которые возникают перед образованием ввиду того, что на поле цифровой и вычислительной дидактики всё более активно действует генеративный искусственный интеллект как новый актор образовательного процесса:
- Современные большие языковые модели способны генерировать простые текстовые задания в форме вопросов множественного выбора, вопросов с открытым ответом и тем для эссе. Вопросы множественного выбора на данный момент уже пригодны для использования. Учительской проверки и доработки на сегодняшний требуют дистракторы. Но, эта проблема уже поставлена перед генеративным ИИ и она в ближайшее время будет решена. Придумывание заданий и их правильных и ложных решений больше не является творческой задачей
- Эксперименты с использованием искусственно сгенерированных материалов школьными учителями показывают, что вокруг таких материалов могут и будут выстраиваться иерархические цепочки подобные тем, которые выстраивались в своё время вокруг других технологий - персональных компьютеров, Интернет-доступа, когда проводником к этим прорывным чудесам служил учитель информатики. В связи с этим мы можем рассматривать Gen AI при помощи давней рамки "1 ученик : 1 компьютер", в которой важным моментом было даже не то, что у каждого ученика должен быть свой компьютер, а то, что один и тот же компьютер используется учеником для своих учебных и повседневных задач и не возникает шизофренического разделения на компьютер для дома и учёбы. Мы ещё помним летние компьютерные лагеря, о которых Иллич бы написал, что заключённые там дети имею по два компьютера, но не обладают никакой субъектностью относительно того, как этими компьютерами пользоваться.
- Собранные кейсы использования GenAI показывают, что искусственный интеллект способен генерировать гораздо более сложные и интересные учебные материалы, которые будет интересны и востребованы учениками и будут использоваться ими в целях. которые школьное образование не рассматривает как приоритетные - создание учащимися видео-игр, музыкальных произведений и множества других артефактов, от которых профессоров отделяет ментальная пропасть. Существует реальная опасность формирования учительского и ученического GenAI.
Публикации по проекту
- Е.Д. Патаракин, В.В.Буров, Д.В. Сошников, МЕТОДИКА ОРГАНИЗАЦИИ ЕСТЕСТВЕННО-НАУЧНОГО ОБУЧЕНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МАТЕРИАЛОВ, СГЕНЕРИРОВАННЫХ ИСКУССТВЕННЫМ ИНТЕЛЛЕКТОМ, Материалы V Международной научной конференции «Современная {ЦИФРОВАЯ} дидактика», МГПУ 2023
- Yevgeny D. Patarakin, Vasily V. Burov, Dmitry V. Soshnikov, Experimental generation of educational tasks in natural science disciplines using artificial intelligence, Вестник Московского Городского Педагогического Университета. Серия: Педагогика И Психология, 2023, Выпуск 17 (4), стр. 38 - 58
- Д.В. Сошников, Е.Д. Патаракин, В.В.Буров, Генерация учебных задач при помощи генеративных моделей, ИНФОРМАТИЗАЦИЯ ОБРАЗОВАНИЯ И МЕТОДИКА ЭЛЕКТРОННОГО ОБУЧЕНИЯ: ЦИФРОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ОБРАЗОВАНИИ материалы VII Международной научной конференции 2023, Красноярский государственный педагогический университет им. В.П. Астафьева (Красноярск) https://www.elibrary.ru/item.asp?id=54778633
- Е.Д. Патаракин, В.В.Буров, Д.В. Сошников, ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ГЕНЕРАТИВНОГО ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ ФОРМИРОВАНИЯ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОГО МЫШЛЕНИЯ ШКОЛЬНИКОВ, ИНФОРМАТИЗАЦИЯ ОБРАЗОВАНИЯ И МЕТОДИКА ЭЛЕКТРОННОГО ОБУЧЕНИЯ: ЦИФРОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ОБРАЗОВАНИИ материалы VII Международной научной конференции 2023, Красноярский государственный педагогический университет им. В.П. Астафьева (Красноярск) https://www.elibrary.ru/item.asp?id=54778615
- Патаракин Е.Д. Трансформация Вычислительной Дидактики Под Воздействием Генеративного Искусственного Интеллекта // БОЛЬШАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ МГПУ сборник тезисов: в 3 т.. Том 1. Московский городской педагогический университет. Москва, 2023 Издательство ПАРАДИГМА, 2023. Vol. 1. c. 14–17. https://www.elibrary.ru/item.asp?id=54323130
- Патаракин, Е. Д. (2023). Перенос практик генеративного искусственного интеллекта в естественно-научное образование. УСТОЙЧИВОЕ РАЗВИТИЕ ОБРАЗОВАНИЯ: МИССИЯ.ТРАНСФОРМАЦИИ. РЕСУРСЫ. Сборник материалов педагогического конгресса. Калининград, 2023. С. 170-174. https://elibrary.ru/item.asp?id=54829587
