နှစ်နှစ် Khanmigo လေ့လာမှုတွင် AI ကျူရှင်ပေးခြင်းသည် ကျောင်းသားများ၏ ထိတွေ့ဆက်ဆံမှုအပေါ် အထောက်အကူဖြစ်စေကြောင်း တွေ့ရှိသည်။

AI ကျူရှင်သင်ကြားခြင်း၏ ရည်မှန်းချက်ကြီးသော လက်တွေ့ကမ္ဘာစမ်းသပ်မှုများထဲမှ တစ်ခုသည် ခိုင်လုံသော စီရင်ချက်ချခဲ့သည်။ Tennessee အလယ်တန်းကျောင်းပေါင်း 18 ကျောင်းမှ Khan Academy ၏ Khanmigo ကျူရှင်ဆရာကို နှစ်နှစ်ကြာ အစုလိုက်အပြုံလိုက် စမ်းသပ်မှုတွင် AI ကျူရှင်ဆရာထံ ဝင်ရောက်ခြင်းသည် တိုင်းတာရလွယ်ကူသော်လည်း အနည်းငယ်မျှသာသော သင်္ချာအကျိုးအမြတ်များကို ဖြစ်ပေါ်စေပြီး ရလဒ်များကို ပြဿနာနည်းပညာပညာရှင်များက ကြော်ငြာလေ့မရှိသဖြင့် ရလဒ်များကို ကျောခိုင်းထားသည်ကို တွေ့ရသည်- ကျောင်းသားအများစုမှာ ၎င်းကို အသုံးပြုရုံသာဖြစ်သည်။ "One Click Away: Two-Year School Experiment in Khanmigo with AI Tutoring" ခေါင်းစဉ်ဖြင့် အဆိုပါ လေ့လာမှုအား Philip Oreopoulos နှင့် Nina Low တို့မှ ပြုလုပ်ခဲ့ပြီး Brown University's EdWorkingPapers စီးရီးရှိ Annenberg Institute မှ ထုတ်ဝေခဲ့သည်။

Khanmigo သည် အမေရိကန်ကျောင်းများတွင် အကျယ်ပြန့်ဆုံးအသုံးပြုထားသည့် AI ကျူရှင်ဆရာများထဲမှ တစ်ခုဖြစ်ပြီး လေ့လာမှုသည် ပုံမှန်စာသင်ခန်းအခြေအနေများတွင် generative AI ကျူရှင်၏ ပထမဆုံးသော အကြီးစားစမ်းသပ်အကဲဖြတ်ချက်များတွင် တွေ့ရှိချက်သည် ထုတ်ကုန်တစ်ခုထက် သာလွန်ကောင်းမွန်ပါသည်။ AI သုတေသနသတင်း ကို ခြေရာခံပြီး လက်တွေ့ကမ္ဘာရှိ အဖွဲ့အစည်းများနှင့် တိုက်မိနေသည့် မည်သူမဆိုအတွက်၊ စာတမ်းသည် စျေးကွက်ရှာဖွေရေးတောင်းဆိုမှုများလွှမ်းမိုးထားသော အချေအတင်ငြင်းခုံမှုတွင် ရှားရှားပါးပါး ခိုင်မာသောအထောက်အထားတစ်ခုဖြစ်ပြီး ပညာတတ်များနှင့် နည်းပညာပညာရှင်များက ၎င်း၏သက်ရောက်မှုများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး ယခုအပတ်တွင် Hacker News ၏ ရှေ့ဆုံးစာမျက်နှာသို့ ရောက်ရှိလာပါသည်။

လေ့လာတွေ့ရှိချက်

အစမ်းစမ်းသပ်မှုသည် လက်ရှိနေ့စဥ်ပြန်လည်ကုစားသည့်သင်္ချာသင်တန်းများအတွင်း Khan Academy နှင့် ၎င်း၏ AI ကျူရှင်ဆရာ Khanmigo နှင့် Tennessee အလယ်တန်းကျောင်း 18 ကျောင်းမှ ကျောင်းသားများအား ကျပန်းပေးခဲ့ပါသည်။ အရေးကြီးသည်မှာ Khan Academy ၏ ဖော်ပြထားသော သင်ကြားနည်းကို ထင်ဟပ်စေသော အဖြေများပေးမည့်အစား နည်းပြဆရာအား နည်းပြအား ပြုပြင်ပေးထားပါသည်။ အဆိုပါစမ်းသပ်မှုသည် စာသင်နှစ် ၂ နှစ်ကြာ လုပ်ဆောင်ခဲ့ပြီး ယနေ့အထိ AI ကျူရှင်သင်ကြားမှုတွင် အရှည်ကြာဆုံး လက်တွေ့စမ်းသပ်မှုတစ်ခု ဖြစ်လာခဲ့သည်။

ခေါင်းစီးရလဒ်- AI ကျူရှင်တွင် တာဝန်ပေးအပ်ခြင်းသည် စာသင်နှစ်တစ်နှစ်အတွက် အကြမ်းဖျင်းအားဖြင့် 0.06 မှ 0.08 အထိ စာရေးသူက တွက်ချက်ထားသည့် သင်္ချာအောင်မြင်မှုကို နိုင်ငံအလိုက် ရာခိုင်နှုန်းအလိုက် 1.3 နှုန်းဖြင့် မြှင့်တင်ပေးပါသည်။ တက်ကြွစွာပါဝင်မှုတစ်နှစ်ပြည့်၏ သွယ်ဝိုက်အကျိုးသက်ရောက်မှုသည် 0.14 စံသွေဖည်မှုများသို့ ရောက်ရှိသည်။ ၎င်းတို့သည် အစစ်အမှန်၊ ကိန်းဂဏန်းအရ သိရှိနိုင်သော အမြတ်များဖြစ်ပြီး ကုန်ကျစရိတ်နည်းသော ဆော့ဖ်ဝဲလ်၏ စွက်ဖက်မှုအတွက် ၎င်းတို့သည် လေးစားဖွယ်ဖြစ်သည်။

သို့သော် ဖောင်းပွမှုကို ကြေကွဲစေသော နှိုင်းယှဉ်ချက်မှာ ဤအရာဖြစ်သည်- အမြတ်များသည် AI အကူအညီမပါဘဲ Khan Academy လေ့ကျင့်မှုနှင့် ဆင်တူသည်။ ပလက်ဖောင်း၏ ရှိရင်းစွဲ လေ့ကျင့်ရေးကိရိယာများကို AI ကျူရှင်ဆရာ ပူးတွဲမပါဝင်ဘဲ အသုံးပြုခဲ့သော ကျောင်းသားများသည် Khanmigo သို့ ဝင်ရောက်ခွင့်ရသော ကျောင်းသားများနှင့် ပတ်သက်၍ လုပ်ဆောင်ခဲ့ကြပုံရသည်။

ဒေတာတွင် ချိတ်ဆက်မှုပြဿနာ

စာတမ်း၏ အထင်ရှားဆုံးအပိုင်းမှာ ၎င်း၏ မှုခင်းဆိုင်ရာ အသုံးပြုမှုဆိုင်ရာ အကောင့်ဖြစ်သည်။ မျက်နှာပြင်တွင်၊ မွေးစားခြင်းသည် အားကောင်းပုံပေါ်သည်- ကျောင်းသား ၉၆ ရာခိုင်နှုန်းသည် Khanmigo ကို အနည်းဆုံးတစ်ကြိမ် ကြိုးစားခဲ့ကြသည်။ အောက်ခြေတွင် စေ့စပ်ပွဲ ပျက်သွားသည်။ အလယ်တန်းကျောင်းသားသည် ၎င်းတို့ သင်္ချာလေ့ကျင့်သည့်ရက်၏ သုံးပုံတစ်ပုံခန့်သာ ကျူရှင်ဆရာထံ မက်ဆေ့ချ်ပေးပို့ခဲ့ပြီး လေ့ကျင့်ခန်းလုပ်သည့် လေ့ကျင့်ခန်းများ၏ ၁၇ ရာခိုင်နှုန်းသာ မှားယွင်းခဲ့သည်။ ကျောင်းသားများက ကျူရှင်ဆရာထံ မက်ဆေ့ချ်ပို့သောအခါတွင် မက်ဆေ့ချ်များသည် အများစုမှာ အဖြေဗလာ သို့မဟုတ် ခိုင်မာသောသင်္ချာနည်းဖြင့် ဆွေးနွေးခြင်းမဟုတ်ဘဲ အကြံပြုထားသည့်အချက်များပေါ်တွင် ကလစ်နှိပ်ခြင်းသာဖြစ်ကြောင်း စာရေးသူ တွေ့ရှိခဲ့သည်။

တစ်နည်းအားဖြင့်ဆိုရသော် ကျူရှင်ဆရာသည် ကျောင်းသားများအား အမှားများမှတဆင့် Socratically နည်းပြရန် ပြင်ဆင်ထားသော်လည်း ကျောင်းသားအများစုသည် နည်းပြစကားပြောခြင်းကို လုံးဝရှောင်ရှားခဲ့ကြသည်။ စည်းနှောင်မှုကန့်သတ်ချက်သည် ထိတွေ့ဆက်ဆံမှုဖြစ်ပုံပေါ်ကြောင်း စာရေးဆရာများက ကောက်ချက်ချသည်- AI ကျူရှင်ပေးသည့်ကတိကို အကောင်အထည်ဖော်ရန် ကျောင်းသားများကို ဝင်ခွင့်ပေးရုံသာမကဘဲ ၎င်းကိုအသုံးပြုရန် ကျောင်းသားများကို ခေါ်ယူရန် လိုအပ်မည်ဖြစ်သည်။

AI ကိုဝယ်သည့်ကျောင်းများအတွက် အဘယ်ကြောင့်အရေးကြီးသနည်း။

အမေရိကန်ပြည်ထောင်စုတစ်ဝှမ်းရှိ ခရိုင်များသည် AI ကိရိယာများကို အသုံးပြုရန် ဖိအားပေးခံနေရပြီး ကျူရှင်ပေးခြင်းသည် ကွင်းတိုင်းလိုလိုတွင် ထင်ရှားကျော်ကြားသော အသုံးပြုမှုကိစ္စရပ်ဖြစ်သည်။ မျိုးဆက်သစ် AI သည် ကျောင်းသားတိုင်းအတွက် တစ်ကိုယ်ရေ ကျူရှင်ဆရာဟု ခေါ်သည့် နှစ်ထပ်အိပ်မက်ဟု ပညာရေးသုတေသီများက နောက်ဆုံးတွင် ပေးအပ်နိုင်သည့် နည်းပညာအဖြစ် မြှင့်တင်ထားသည်။ The Bloom ၏ ဆစ်ဂမာနှစ်ရပ်ဘောင်သည် လူသားကျူရှင်သင်ကြားမှုဆိုင်ရာ သုတေသနပြုချက်ဟောင်းများမှ ဆင်းသက်လာပြီး ၎င်းသည် AI ကျူရှင်ဆရာများကို စျေးကွက်တင်ရောင်းချသည့် ကတိအတိုင်း အတိအကျဖြစ်သည်။

ဤလေ့လာမှုက ပိတ်ဆို့မှုသည် မော်ဒယ်အရည်အသွေး သို့မဟုတ် ဝင်ရောက်ခြင်းမဟုတ်ကြောင်း အကြံပြုထားသည်။ ကုသမှုအဖွဲ့ရှိ ကျောင်းသားတိုင်းတွင် ခေတ်မီသော LLM ကျူရှင်ဆရာတစ်ဦးသည် ၎င်းတို့၏နေ့စဥ်သင်္ချာဘောင်အတွင်းတွင် အခကြေးငွေမယူဘဲ တစ်ချက်နှိပ်ရုံသာ ရှိခဲ့သည်။ ကန့်သတ်ချက်မှာ ဆယ်ကျော်သက်များသည် ကုစားသည့် အတန်းတွင် ကျူရှင်ဆွေးနွေးပွဲကို နေ့စဥ်ပြုလုပ်ရန် ဆန္ဒအလျောက် ထိန်းထားနိုင်မလား။ သင် ဖြုတ်လိုက်သောအခါတွင် လူတစ်ဦးမှ သတိပြုမိသောကြောင့် လူ့ကျူရှင်ပေးခြင်းသည် တစ်စိတ်တစ်ပိုင်း အလုပ်လုပ်ပါသည်။ ဆော့ဖ်ဝဲလ်သည် ယခုအချိန်အထိ ထိုဆွဲအားကို စိတ်ချယုံကြည်စွာ ပုံတူကူးထားခြင်းမရှိသေးပါ။

သတိထားရမည့်အချက်များ

စာတမ်းသည် Brown University's Annenberg Institute မှ ဖြန့်ဝေထားသော EdWorkingPaper ဖြစ်ပြီး စာဖတ်သူများသည် ၎င်းကို ရွယ်တူချင်းပြန်လည်သုံးသပ်သော တွေ့ရှိချက်များထက် ၎င်းကို အလုပ်သုတေသနအဖြစ် သဘောထားသင့်သည်။ လေ့လာမှုသည် ပြည်နယ်တစ်ခုတွင် အလယ်တန်းကျောင်းမှ ကုစားသင်္ချာကို အကျုံးဝင်သောကြောင့် အခြားဘာသာရပ်များ၊ အတန်းအဆင့် သို့မဟုတ် အကောင်အထည်ဖော်မှုပုံစံများကို ယေဘုယျအားဖြင့် မှန်းဆနိုင်သည်။ စာရေးဆရာများ၏ ကိုယ်ပိုင်ဘောင်ခတ်ခြင်းကို တိုင်းတာသည်- ကျယ်ပြန့်စွာရနိုင်သော AI ကျူရှင်ဆရာတစ်ဦးကို လက်ရှိလက်တွေ့လေ့ကျင့်ခန်းများပေါ်တွင် အလွှာလိုက်ချထားသည့်အခါ၊ မတူညီသော သင်ရိုးညွှန်းတမ်းများအောက်တွင် ဖြစ်ပျက်နိုင်သည့်အရာများ သို့မဟုတ် ပိုမိုအားကောင်းသည့် မက်လုံးများအောက်တွင် ဖြစ်ပျက်နိုင်သည်ကို ၎င်းတို့က အစီရင်ခံပါသည်။

လေ့လာမှုက မပြောဘူးဆိုတာကိုလည်း မှတ်သားထိုက်ပါတယ်။ AI ကျူရှင်သည် အသုံးမဝင်ကြောင်း မတွေ့ပါ။ တက်ကြွစွာပါဝင်မှုတစ်နှစ်ပြည့်မှ 0.14 စံသွေဖည်သောအကျိုးသက်ရောက်မှုသည် ထိတွေ့ဆက်ဆံမှုကို ဆက်ထိန်းထားနိုင်လျှင် အဓိပ္ပာယ်ရှိမည်ဖြစ်သည်။ ရှာဖွေတွေ့ရှိချက်က ပိုနီးစပ်ပါတယ်- ကျောင်းသားတွေက လျစ်လျူရှုထားပြီးဖြစ်တဲ့ ခလုတ်တွေနဲ့ မတူတဲ့ AI ကို အသုံးမပြုတာကြောင့် နည်းပညာနဲ့ AI မဟုတ်တဲ့ လေ့ကျင့်ရေးကိရိယာတွေကိုပါ အသုံးပြုနိုင်မှာ ဖြစ်ပါတယ်။

ယူသွားပါ။

ပညာရေးနည်းပညာကဏ္ဍသည် မျိုးဆက်သစ် AI ကျူရှင်ဆရာများသည် စာသင်ခန်းများကို ပြောင်းလဲပေးမည်ဟု ကတိပြုထားသည်။ နှစ်နှစ်ပြည့်ပြီးသည့် ကျောင်းသားများကို လိုက်လျှောက်သည့် ပထမဆုံးစမ်းသပ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည့် ဤစမ်းသပ်မှုတွင် အသွင်ပြောင်းခြင်းကို ရှေးခေတ်ပြဿနာတစ်ခုဖြင့် ကန့်သတ်ထားသည်- ကလေးများကို အလုပ်လုပ်ချင်အောင် လုပ်ဆောင်ရန် အကြံပြုထားသည်။ ကျောင်းခေါင်းဆောင်များအတွက် သင်ခန်းစာမှာ AI ရောင်းချသူများထံမှ လိုင်စင်အရေအတွက်များသာမက ထိတွေ့ဆက်ဆံမှုဒေတာကို တောင်းဆိုရန်ဖြစ်သည်။ AI လုပ်ငန်းအတွက်၊ AI အသုံးချမှုတွင် အခက်ခဲဆုံးပြဿနာများသည် မော်ဒယ်နှင့်ပတ်သက်ပြီး ရှားရှားပါးပါးဖြစ်ကြောင်း သတိပေးချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။

AI သုတေသနကို ဆက်လက်လုပ်ဆောင်ပါ။

ဤကဲ့သို့သော ကွင်းဆင်းစမ်းသပ်မှုများသည် မည်သည့်စံနှုန်းထက်မဆို hype စက်ဝန်းကို ဖြတ်ကျော်နိုင်သည်။ လက်တွေ့ကမ္ဘာအကျိုးဆက်များနှင့် AI သုတေသန၏ စဉ်ဆက်မပြတ်လွှမ်းခြုံမှုအတွက်၊ aibuzzwire.news တွင် AI သတင်းကို လိုက်နာပါ။

AI သတင်းအပြည့်အစုံကို ဖတ်ရှုရန် →