論文の概要: Enhancing Chemistry Learning with ChatGPT and Bing Chat as Agents to
Think With: A Comparative Case Study
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.11890v1
- Date: Fri, 12 May 2023 09:27:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-28 05:30:40.155984
- Title: Enhancing Chemistry Learning with ChatGPT and Bing Chat as Agents to
Think With: A Comparative Case Study
- Title（参考訳）: chatgpt と bing chat を用いた化学学習の促進 : 比較事例研究
- Authors: Renato P. dos Santos
- Abstract要約: 本研究では,化学教育における生成型AIチャットボット(GenAIbot)の可能性を探る。
批判的思考、問題解決、概念理解、創造性、パーソナライズされた学習経験を育む。
このことは、これらのツールを教室に効果的に統合するための総合的な教育訓練の必要性を浮き彫りにしている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: This study explores the potential of Generative AI chatbots (GenAIbots) such
as ChatGPT and Bing Chat, in Chemistry education, within a constructionist
theoretical framework. A single-case study methodology was used to analyse
extensive interaction logs between students and both AI systems in simulated
Chemistry learning experiences. The results highlight the ability of ChatGPT
and Bing Chat to act as 'agents-to-think-with', fostering critical thinking,
problem-solving, concept comprehension, creativity, and personalised learning
experiences. By employing a Socratic-like questioning approach, GenAIbots
nurture students' curiosity and promote active learning. The study emphasises
the significance of prompt crafting, a technique to elicit desired responses
from GenAIbots, fostering iterative reflections and interactions. It underlines
the need for comprehensive educator training to effectively integrate these
tools into classrooms. The study concludes that while ChatGPT and Bing Chat as
agents-to-think-with offer promising avenues to revolutionise STEM education
through a constructionist lens, fostering a more interactive, inclusive
learning environment and promoting deeper comprehension and critical thinking
in students across diverse Chemistry topics, ChatGPT consistently outperformed
Bing Chat, providing more comprehensive, detailed, and accurate responses and
skillfully addressing nuances and context.
- Abstract（参考訳）: 本研究では, 化学教育におけるChatGPTやBing Chatといった生成型AIチャットボット(GenAIbot)の可能性について, 建設論的な枠組みで検討する。
シミュレーション化学学習経験において、学生と両方のAIシステム間の広範な相互作用ログを分析するために、シングルケース研究手法が用いられた。
その結果, 批判的思考, 問題解決, 概念理解, 創造性, パーソナライズされた学習経験を育成する上で, チャットGPTとBing Chatが"エージェント・トゥ・ウィズ"として行動する能力を強調した。
GenAIbotsはソクラテス的な質問手法を用いて、学生の好奇心を育み、活発な学習を促進する。
この研究は、GenAIbotから望ましい応答を導き出し、反復的なリフレクションと相互作用を促進する技術である、プロンプトクラフトの重要性を強調した。
これは、これらのツールを教室に効果的に統合するための総合的な教育訓練の必要性を強調するものである。
この研究は、ChatGPTとBing Chatをエージェント・ツー・シンクとして、建設学者のレンズを通してSTEM教育に革命をもたらす有望な手段を提供し、よりインタラクティブで包括的な学習環境を育み、様々な化学トピックにわたる学生の深い理解と批判的思考を促進する一方で、ChatGPTは一貫してBing Chatを上回り、より包括的で詳細で正確な応答を提供し、ニュアンスや文脈に巧みに対処する。
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