ChatGPT, поиск информации и участие в занятиях: теоретическое исследование

Точность и надёжность источников важны, когда студенты ищут обратную связь преподавателей и учебное содержание. Цифровые библиотеки, платформы и поисковые системы облегчают доступ; ChatGPT ставит вопросы о возможной опоре на новые технологии при поиске информации.

Исследовательский подход

Теоретическая работа использует обучение через исследование и активное открытие информации для рассмотрения возможного влияния ChatGPT на информационное поведение студентов и участие в занятиях.

Семь возможных влияний

Исходная публикация выделила семь возможных влияний, сохранённых как потенциальные пути:

• Может обеспечивать альтернативную учебную поддержку.
• Развлекательный и социальный диалог может привлекать студентов к нему как основному источнику.
• Речь, напоминающая личность и эмоциональность, может повышать привлекательность.
• Может поддерживать более инклюзивное учебное общение.
• Может предоставлять более глубокую и разнообразную информацию по индивидуальным потребностям.
• Многоязычные материалы могут преодолевать языковые границы и помогать сотрудничеству.
• Более непринуждённое общение может поддерживать индивидуальный темп и мотивацию.

Теоретическая схема

Схема связывает ChatGPT, поиск информации и участие в занятиях в рамках исследовательского обучения. Стрелки обозначают предлагаемую теоретическую связь и читаются как концептуальная модель.

Границы интерпретации

Социальный стиль и эмоциональная речь могут влиять на впечатления учащихся; они не подтверждают настоящих чувств. Предполагаемые пути следует понимать с учётом точности, надёжности и условий использования.

Связанный материал

Связанный материал: исследование случая образовательных чат-ботов рассматривает ранний опыт пользователей, этику и ответственность.

Публикация и источник

Конференционная работа опубликована онлайн 12 сентября 2023 года в Smart Learning for A Sustainable Society (ICSLE 2023), серия Lecture Notes in Educational Technology, страницы 117–126. Оригинал английский; дата сайта сохранена.

Библиографическая ссылка: Michael Agyemang Adarkwah; Chen Ying; Muhammad Yasir Mustafa; Ronghuai Huang. Prediction of Learner Information-Seeking Behavior and Classroom Engagement in the Advent of ChatGPT. In: Smart Learning for A Sustainable Society. Lecture Notes in Educational Technology, pp. 117–126 (2023). DOI: 10.1007/978-981-99-5961-7_13