Наразі штучний інтелект (ШІ) все більше застосовується в різних галузях, в тому числі, і в освіті. У науково-методичних публікаціях широко обговорюється перспективи та загрози ШІ для освіти. Одним з напрямків застосування чат-ботів ШІ є допомога студентам у виконанні домашніх завдань.
Домашні завдання з фізики переслідують декілька цілей, серед яких провідне місце посідають повторення та усвідомлення студентом теоретичного матеріалу та набуття умінь застосовувати теоретичні знання для потреб практики при розв’язуванні задач та підготовці до лабораторних досліджень. При виконанні такої роботи відбувається розумовий розвиток особистості та формується критичне мислення, необхідне для життя і роботи в умовах легкого доступу до правдивої чи неправдивої інформації. Якщо майбутній інженер не набуде умінь самостійно розв’язувати задачі, не буде готовим до проведення досліджень, то це суттєво обмежить його можливості на ринку праці.
Вільний доступ до чат-ботів ШІ часто провокує студентів на використання такого «помічника» для виконання домашніх завдань. Однак треба розуміти, що великі мовні моделі (LLM), на яких побудовані чат-боти, - це комп’ютерні програми, які передбачають найбільш ймовірний наступний токен на основі серії попередніх токенів, які вони вже бачили [1]. В результаті вони добре справляються з написанням текстів, перекладом, програмуванням але дисципліни, які покладаються на розрахунки та міркування виявляються більш складними для LLM і дуже часто чат-боти дають неправильні відповіді навіть на достатньо прості запити [2]. Це зумовлено тим, що чат-боти ШІ ще не володіють навичками вищого порядку мислення, а результати, які вони оприлюднюють, залежать від даних, на яких вони були навчені [3]. При цьому, чат-бот запрограмовані так, що не дати відповідь на запит їм страшніше, ніж дати невірну відповідь (це називають галюцинуванням). Наведемо приклад задачі, яка достатньо яскраво ілюструє вказані недоліки.
Довгий провідник круглого перерізу радіуса R виготовлений з матеріалу, питомий опір якого залежить тільки від відстані r до осі провідника за законом ρ=α/r2, де α – стала. Визначити опір одиниці довжини провідника.
Рис. 1. Фрагмент відповіді чат-бота COPILOT
Ця задача була запропонована чат-ботам COPILOT, GEMINI та GPT-4o. Усі вони надають однакову послідовність розв’язування та остаточну відповідь. Початкова ідея розв’язування є правильною і полягає в необхідності поділу провідника на тонкі шари, визначенні їхнього опору з подальшим інтегруванням. Але інтегрування чат-ботами проводилося так, ніби шари з’єднані послідовно і в результаті одержують нескінченно великій опір, оскільки інтеграл розходиться при r=0 (рис. 1). Такий результат не викликає у них жодних сумнівів, що свідчить про відсутність розуміння фізичної сутності і виконання завдання за раніше засвоєним алгоритмом.
Ця ж задача була запропонована студентам першого курсу інженерного напряму підготовки в якості домашнього завдання при вивченні теми «Постійний електричний струм». Як виявилося, близько 70 % з них скористалися «допомогою» ШІ і скопіювали його «міркування», не замислюючись над фізичним змістом одержаного результату. Нажаль, виконання завдань в режимі «copy-paste» спостерігається не тільки у студентів першого курсу інженерного напряму підготовки, але й у студентів – майбутніх фізиків [1].
Однією з характерних ознак (окрім неправильної відповіді), яка дозволила виявити застосування «допомоги» ШІ для розв’язування розглянутої задачі, є позначення площі як dA, яке використовується в англомовній літературі та чат-ботах ШІ. В інших задачах це зробити значно складніше, якщо взагалі можливо. З цього можна зробити висновок, що перевірку виконання студентами домашніх завдань з розв’язування задач доцільно проводити у формі усного обговорення одержаних результатів, а не за наявністю написаного студентом розв’язку.
В умовах дистанційного навчання контроль знань студентів, до появи чат-ботів ШІ у вільному доступі, проводився, частіше за все, у формі on-line тестування. Після появи чат-ботів ШІ така форма контролю суттєво збільшила ймовірність проявів академічної недоброчесності і, відповідно, способів боротьби з нею (див., наприклад, посилання до роботи [4]). Поява чат-ботів ШІ значно ускладнила контроль самостійності виконання тестових завдань студентами, оскільки контролювати використання «допомоги» ШІ при дистанційному тестуванні практично неможливо, відтак, неможливо оцінити реальні знання студента тільки за результатами виконання тестових завдань. При застосуванні LMS Moodle для проведенні тестування контроль доброчесності ще більш ускладнився після появи застосунку Crowdly [https://www.crowdly.sh/uk], який позиціонує себе як «потужний інструмент для підтримки студентів у навчанні на платформі Moodle», і «допоможе проходити тести та виконувати завдання на 100%». Crowdly також обіцяє «підтримку будь-якого Moodle, для будь-якого сайту будь-якого університету, що використовує Moodle, вирішення питань за лічені секунди, автоматичне проклікування усіх правильних відповідей».
У такі ситуації перед викладачами постає завдання не тільки створення тестових завдань, але й вибору їхнього формату, який дозволяє зменшити ймовірності застосування «помічників» на базі ШІ.
З’ясовування того які формати завдань є найбільш трудними для Crowdly та чат-ботів ШІ проводилося на базі завдань, які використовувалися для проведення екзамену з фізики в режимі on-line [4]. Результати апробації представлені в табл. 1.
Табл. 1
Трудність завдання для чат-ботів ШІ та Crowdly, крім формату, суттєво залежить від наявності графічних елементів (графіків, пояснювальних рисунків, графічних варіантів відповідей). Наявність таких елементів для Crowdly є непереборною перешкодою. Чат-боти COPILOT та GEMINI мають певні можливості для обробки графічних елементів, але це вимагає попередньої підготовки зображень і їх завантаження, що може виявитися неприйнятним для студентів у зв’язку з часовими обмеженнями при проведенні тестування.
Таким чином, використання тестової форми контролю вимагає ретельного відбору завдань не тільки за їхніми статистичними параметрами, але й за можливістю одержання правильної відповіді за допомогою ШІ, хоча і це не гарантує об’єктивного оцінювання знань студенів. За таких умов результати тестування, так само як і перевірку виконання студентами домашніх завдань по розв’язуванню задач, доцільно доповнювати при усному спілкуванні.
Підводячи підсумки, можна сказати, що можливість вільного застосування чат-ботів ШІ створює «…серйозний виклик для академічної доброчесності, валідності та справедливого оцінювання навчання студентів…» [5].
1. Krupp, L., et alSteinert, S., Kiefer-Emmanouilidis, M., Avila, K. E., Lukowicz, P., Kuhn, J., Küchemann, S., Karolus, J. “Unreflected Acceptance - Investigating the Negative Consequences of ChatGPT-Assisted Problem Solving in Physics Education”. Frontiers in Artificial Intelligence and Applications, 2024? 386, pp. 199 - 212, DOI: 10.3233/FAIA240195 https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-85198702783&doi=10.3233%2fFAIA240195&partnerID=40&md5=c3edc003bd98ed490ac1b49571189cb1
2. Podlasov S. O., Matviichuk O. V. “APPLICATION OF CHATGPT IN THE TEACHING OF PHYSICS TO BACHELOR’S STUDENTS AT A TECHNICAL UNIVERSITY”, ITLT, 2023, vol. 97, no. 5, pp. 149–166, doi: 10.33407/itlt.v97i5.5374.
3. Bitzenbauer, P. “ChatGPT in physics education: A pilot study on easy-to-implement activities”. Contemporary Educational Technology, 2023 15(3), ep430. https://doi.org/10.30935/cedtech/13176
4. Подласов, С. О.; Матвійчук, О. В. “ПІДГОТОВКА ТА ПРОВЕДЕННЯ ЕКЗАМЕНУ З ФІЗИКИ В РЕЖИМІ ОНЛАЙН”. ITLT 2022, 92 (6), 124-139. https://doi.org/10.33407/itlt.v92i6.5068.
5. Gilla, S. S. et al. « Transformative effects of ChatGPT on modern education: Emerging Era of AI Chatbot”. Internet of Things and Cyber-Physical Systems, 2024, 4, 19–23. https://doi.org/10.1016/j.iotcps.2023.06.002 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2667345223000354
|
Голосування 
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License
Знайшли помилку? Виділіть помилковий текст мишкою і натисніть Ctrl + Enter