論文の概要: How to Mitigate the Dependencies of ChatGPT-4o in Engineering Education
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12693v1
- Date: Tue, 21 May 2024 19:37:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-22 09:07:34.013330
- Title: How to Mitigate the Dependencies of ChatGPT-4o in Engineering Education
- Title（参考訳）: 工学教育におけるChatGPT-4oの依存性の緩和
- Authors: Maoyang Xiang, T. Hui Teo,
- Abstract要約: 大規模マルチモーダルモデル(LMM)の急速な進化は、現代の教育と学習に大きな影響を与えている。
われわれはChatGPT-4oで表されるLMMへの依存を減らすための戦略をカリキュラム内で開発してきた。
予備的な結果は,学生のエンゲージメントと理解を効果的に向上させることを示唆している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The rapid evolution of large multimodal models (LMMs) has significantly impacted modern teaching and learning, especially in computer engineering. While LMMs offer extensive opportunities for enhancing learning, they also risk undermining traditional teaching methods and fostering excessive reliance on automated solutions. To counter this, we have developed strategies within curriculum to reduce the dependencies on LMMs that represented by ChatGPT-4o. These include designing course topics that encourage hands-on problem-solving. The proposed strategies were demonstrated through an actual course implementation. Preliminary results show that the methods effectively enhance student engagement and understanding, balancing the benefits of technology with the preservation of traditional learning principles.
- Abstract（参考訳）: 大規模マルチモーダルモデル(LMM)の急速な進化は、特にコンピュータ工学において、現代の教育と学習に大きな影響を与えている。
LMMは学習を促進するための幅広い機会を提供する一方で、従来の教育手法を損なうリスクや、自動化されたソリューションへの過度な依存を促進するリスクもある。
これに対応するために,我々はChatGPT-4oで表されるLMMへの依存を減らすためのカリキュラム内での戦略を開発した。
これには、ハンズオンの問題解決を促進するコーストピックの設計も含まれる。
提案した戦略は実際のコース実装を通じて実証された。
予備的な結果は、従来の学習原則の保存と技術の利点のバランスを保ち、学生のエンゲージメントと理解を効果的に向上することを示しています。
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