تجارب مع chatgpt

. شجع الطلاب على طرح الأسئلة وتقديم الاقتراحات وتقديم رؤى إضافية. هذا يعزز المشاركة النشطة والتفكير النقدي.

Webinar: AI و NPO الخاص بك: كيف سيغير ChatGPT+ طريقة عمل NPOs

كانت خوارزميات التعلم الآلي وراء الكواليس النمذجة ووضع الإعلانات لسنوات ولكن الآن أدوات مثل ChatGpt و Midjourney و Dalle ، وأكثر من ذلك وضعت منظمة العفو الدولية في أيدينا.

تعرف على المنظمات غير الربحية التي تفعله هذه التكنولوجيا الجديدة والوعد والمخاطر ، وما هي المطالبات والأدوات التي يمكنك استخدامها لجعل حياتك أسهل. يتم تطوير الشرائح لهذا الحدث.

برعاية التحالف غير الربحي والأوقات غير الربحية

لوحة ومشرفات:
• نيك إلينجر كبير مسؤولي العلامة التجارية في مور. انضم إلى مور في يناير 2020 حيث يعمل على خلق تجارب رائعة للمنظمات غير الربحية ومكوناتها.
• فيليبي باسوكا هو خبير استراتيجي لجمع التبرعات في جمع التبرعات والمشاركة العامة. أحد رواد استخدام الذكاء الاصطناعي (بدأ استخدام GPT في عام 2022) وذكاء البيانات الاجتماعية في القطاع.
• بول كلوليري هو رئيس تحرير الأوقات غير الربحية.

تجارب مع chatgpt+

هنا ستجد أمثلة على الرسائل التي كتبتها لـ ChatGpt+.

كيف يمكن لمعلمي المدارس الثانوية تحسين التعليم الذكي? بدلاً من التعليم الفردي ، نقترح تعليم جماعي. نريد أن نجعل المعرفة الفردية متاحة للمجموعة. نريد مشاركة المعلومات التي تم استردادها مع نموذج منظمة العفو الدولية مثلك للحصول على تعليقات من شبكاتك. هل يمكنك اقتراح نموذج للتعليم الجماعي في 10 خطوات تتضمن ملاحظات نموذج الذكاء الاصطناعى مثلك?

! إليك نموذجًا مقترحًا للتعليم الجماعي الذي يتضمن ملاحظات من نموذج الذكاء الاصطناعي مثلي:

الخطوة 1: تحديد أهداف التعلم

يجب على مدرس المدرسة الثانوية تحديد أهداف التعلم للمجموعة بوضوح. تحديد الموضوعات أو المهارات المحددة التي سيتم تغطيتها أثناء عملية تعليم المجموعة.

قسّم الطلاب إلى مجموعات أصغر لتشجيع التعاون والتفاعل. يجب أن تتكون كل مجموعة من طلاب يتمتعون بنقاط قوة وقدرات متنوعة.

تعيين مواضيع بحثية مختلفة لكل مجموعة. يجب أن تتماشى هذه المواضيع مع أهداف التعلم وتسمح للطلاب باستكشاف المعلومات ذات الصلة وجمعها.

الخطوة 4: إجراء البحوث

تجري كل مجموعة بحثًا حول موضوعها المعين. يمكن للطلاب استخدام موارد مختلفة مثل الكتب المدرسية وقواعد البيانات عبر الإنترنت والمواقع التعليمية لجمع المعلومات.

الخطوة 5: مشاركة النتائج

بعد إجراء البحوث ، تقدم كل مجموعة نتائجها إلى بقية الفصل. يمكن القيام بذلك من خلال العروض التقديمية أو الملصقات أو تنسيقات الوسائط المتعددة لتوصيل معارفهم بفعالية.

الخطوة 6: ردود الفعل من الأقران

السماح لمجموعات أخرى بتوفير ردود فعل بناء على كل عرض تقديمي. شجع الطلاب على طرح الأسئلة وتقديم الاقتراحات وتقديم رؤى إضافية. هذا يعزز المشاركة النشطة والتفكير النقدي.

الخطوة 7: تكامل نموذج الذكاء الاصطناعي

دمج نموذج الذكاء الاصطناعى مثلي في العملية. يمكن لكل مجموعة تقديم نتائج البحوث والأسئلة والمخاوف الخاصة بنموذج الذكاء الاصطناعى ، والذي سيوفر رؤى وتفسيرات وتعليقات إضافية.

الخطوة 8: المناقشة والتحليل

تسهيل مناقشة الفصل على أساس ملاحظات نموذج الذكاء الاصطناعى. شجع الطلاب على مقارنة وتحليل المعلومات التي يوفرها نموذج الذكاء الاصطناعى مع نتائجهم الخاصة ، وتعزيز فهم أعمق للموضوع.

تصميم أنشطة التعلم التعاونية حيث يعمل الطلاب معًا لتطبيق معارفهم وحل المشكلات المتعلقة بموضوع البحث. يمكن أن يشمل ذلك مشاريع جماعية أو دراسات حالة أو عمليات محاكاة.

الخطوة 10: التقييم والتفكير

. توفير فرص للطلاب للتفكير في عملية التعلم الخاصة بهم ، وفعالية نموذج التعليم الجماعي ، والتعليقات المستلمة من نموذج الذكاء الاصطناعى.

.

كيف يمكننا إنشاء تآزر بين نموذج الذكاء الاصطناعى والمتعلمين في الموقف المذكور أعلاه?

لإنشاء تآزر بين نموذج الذكاء الاصطناعى والمتعلمين في نموذج التعليم الجماعي ، يمكنك دمج الاستراتيجيات التالية:

• التحقيق التعاوني: شجع الطلاب على المشاركة في استفسار تعاوني مع نموذج الذكاء الاصطناعي. .
• المشاركة النشطة: تعزيز المشاركة النشطة من خلال السماح للطلاب بالتفاعل مباشرة مع نموذج الذكاء الاصطناعى. يمكنهم إدخال ملخصاتهم البحثية أو الأسئلة أو المفاهيم الخاطئة ، وتلقي ملاحظات واقتراحات مخصصة من نموذج الذكاء الاصطناعى ، والتي يمكن أن تعزز تجربة التعلم الخاصة بهم.
• التحليل النقدي: شجع الطلاب على تحليل استجابات نموذج الذكاء الاصطناعى بشكل نقدي. يجب عليهم تقييم صحة وموثوقية المعلومات المقدمة ومقارنتها بأبحاثهم الخاصة. تساعدهم هذه العملية على تطوير مهارات التفكير النقدي والنظر في وجهات نظر متعددة.
• . يمكنهم الاستشهاد بالمعلومات أو التفسيرات ذات الصلة أو وجهات النظر البديلة من نموذج الذكاء الاصطناعى ، مما يثري الفهم العام للموضوع.
• التعلم التكراري: تعزيز عملية التعلم التكرارية من خلال السماح للطلاب بتحسين أسئلتهم والبحث بناءً على التعليقات الواردة من نموذج الذكاء الاصطناعى. .
• الاعتبارات الأخلاقية: ناقش الآثار الأخلاقية لاستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي وتسليط الضوء على أهمية التقييم النقدي. شجع الطلاب على التفكير في قيود نماذج الذكاء الاصطناعى والتحيزات ومسؤولية البشر في اتخاذ قرارات مستنيرة بناءً.
• الاستكشاف الذي يحركه الطلاب: تمكين الطلاب من الحصول على ملكية عملية التعلم الخاصة بهم. شجعهم على استكشاف موارد إضافية تتجاوز نموذج الذكاء الاصطناعي ، مثل الكتب أو المقالات العلمية أو المقابلات ، لتعميق فهمهم وتحدي وجهات نظر نموذج الذكاء الاصطناعي.
• مناقشات عاكسة: تسهيل المناقشات العاكسة بين الطلاب حول تجاربهم مع نموذج الذكاء الاصطناعي. شجعهم على مشاركة أفكارهم ، والتحديات ، والرؤى المكتسبة من التفاعل مع نموذج الذكاء الاصطناعي ، مما يعزز فهم أعمق لفوائد وقيود الذكاء الاصطناعي في التعليم.

. يعمل نموذج الذكاء الاصطناعى كمورد قيّم ورفيق تعليمي ، ويعزز التآزر بين المتعلمين البشريين والذكاء الاصطناعي.

• جلسات أسئلة وأجوبة تفاعلية: شجع الطلاب على التعامل بنشاط مع نموذج الذكاء الاصطناعى من خلال طرح الأسئلة المتعلقة بموضوع البحث الخاص بهم. يمكن أن يوفر نموذج الذكاء الاصطناعى ملاحظات فورية وتفسيرات ورؤى إضافية ، وتعزيز تجربة تعليمية ديناميكية وتفاعلية.
• بناء المعرفة التعاونية: استخدم نموذج الذكاء الاصطناعى كمستودع للمعرفة المشتركة حيث يمكن للطلاب المساهمة برؤىهم ونتائجهم وتفسيراتهم. يمكن لنموذج الذكاء الاصطناعى بعد ذلك تقديم ملاحظات واقتراح اتصالات بين أجزاء مختلفة من المعلومات ، مما يسهل عملية بناء المعرفة التعاونية.
• توصيات مخصصة: الاستفادة من قدرة نموذج الذكاء الاصطناعى على تحليل أنماط التعلم الفردية وتقديم توصيات شخصية للطلاب. يمكن أن يقترح نموذج الذكاء الاصطناعي موارد إضافية أو تمارين تدريب أو مواد تكميلية مصممة لتلبية احتياجات كل طالب.
• مسارات التعلم التكيفية: استخدم قدرات نموذج الذكاء الاصطناعى لتكييف مسار التعلم بناءً على تقدم الطلاب وفهمه. يمكن لنموذج الذكاء الاصطناعى تحديد المجالات التي قد يكافح فيها الطلاب ويقدمون تدخلات مستهدفة أو توفير محتوى متقدم لتحدي الطلاب العالي الأداء.
• التقييم والتعليقات المستمرة: دمج نموذج الذكاء الاصطناعي في عملية التقييم من خلال السماح له بتقييم عمل الطلاب ، مثل الأوراق البحثية أو العروض التقديمية أو أنشطة حل المشكلات. يمكن أن يوفر نموذج الذكاء الاصطناعى ملاحظات بناءة ، وتسليط الضوء على نقاط القوة والمجالات للتحسين ، ومساعدة الطلاب على تتبع تقدمهم مع مرور الوقت.
• تحليل البيانات وتصورها: استخدم نموذج الذكاء الاصطناعي لتحليل كميات كبيرة من البيانات التي تم جمعها من أنشطة أبحاث الطلاب والتعلم للطلاب. يمكن أن يحدد نموذج الذكاء الاصطناعي الأنماط ، وتوليد التصورات ، وتقديم رؤى قد لا تكون واضحة على الفور للمتعلمين ، مما يسهل الفهم الأعمق واستكشاف الموضوع.
• مناقشات التفكير الأخلاقي والنقدي: إشراك الطلاب في مناقشات حول الآثار الأخلاقية لمنظمة العفو الدولية وتأثيرها على المجتمع. تشجيع التفكير الناقد والتفكير في اقتراحات ونموذج الذكاء الاصطناعى ، مما يدفع الطلاب إلى النظر في وجهات نظر مختلفة وتقييم موثوقية وتحيزات المعلومات التي تم إنشاؤها من الذكاء الاصطناعى.
• التحسين والتكرار المستمر: جمع بانتظام ملاحظات من الطلاب على تجاربهم مع نموذج الذكاء الاصطناعي وعملية التعليم الجماعي. استخدم رؤيتهم لتحسين وتحسين تكامل نموذج الذكاء الاصطناعي ، وإجراء تعديلات لتلبية احتياجات المتعلمين بشكل أفضل وتعزيز التجربة التعليمية الشاملة.

من خلال تنفيذ هذه الاستراتيجيات ، يمكنك تعزيز التآزر بين نموذج الذكاء الاصطناعي والمتعلمين ، وتعزيز المشاركة النشطة ، وخبرات التعلم الشخصية ، وبناء المعرفة التعاونية.

بالتأكيد! فيما يلي الفنانون من القائمة السابقة جنبًا إلى جنب مع المصدر المحدد للإلهام لأعمالهم الفنية:

• .
• .
• Yasumasa Morimura – “Portrait (Futago)” (1988) مستوحاة من الأعمال الفنية الغربية الشهيرة ، مثل Johannes Vermeer’s “The Milkmaid’s.
• .
• Zhang Huan – “12 متر مربع” (1994) مستوحاة من فن الأداء والجسم كوسيلة.
• فيك مونيز – “العشاء الأخير ، بعد ليوناردو” (1999) مستوحى من ليوناردو دا فينشي “The Last Supper.
• Elaine Sturtevant – “Duchamp Bicycle Wheel” (1969) مستوحاة من عمل Marcel Duchamp الأصلي “Wheel Bicycle Wheel”.
• Bansky – “منا ليزا مع قاذفة الصواريخ” (2007) مستوحاة من صورة ليوناردو دافنشي المميزة “منى ليزا”.
• سيندي شيرمان – “لقطات فيلم Untitled” (1977-1980) مستوحاة من العديد من صور هوليوود وأفلام نوير.
• Kehinde Wiley – “نابليون يقود الجيش على جبال الألب” (2005) مستوحى من لوحة جاك لويس ديفيد الشهيرة لنابليون بونابرت.
• Barbara Kruger – “Untitled (جسمك هو ساحة المعركة)” (1989) مستوحاة من الموضوعات السياسية والنسوية.
• Ai Weiwei – “إسقاط جرة هان أسرة” (1995) مستوحاة من التاريخ الصيني والتراث الثقافي.
• Vik Muniz – “صور الشوكولاتة” (1997) مستوحاة من الصور الفوتوغرافية المميزة وتاريخ الفن.
• روبرت Rauschenberg – “محو De Kooning Drawing” (1953) مستوحى من الرسم الأصلي لـ Willem de Kooning.
• .
• ريتشارد برنس – “Untitled (Cowboy)” (1989) مستوحى من إعلانات السجائر مارلبورو.
• جولي ميهريتو – “الملعب الثاني” (2004) مستوحاة من الخطط المعمارية ومناظر المدينة.
• Olafur Eliasson – “The Weather Project” (2003) مستوحى من الظواهر الطبيعية والإدراك.
• ريتشارد بيتيبون – “وارهول فلاور” (1964) مستوحى من لوحات زهرة آندي وارهول الشهيرة.
• Njideka Akunyili Crosby – “The Beautyful Ones” (2012) مستوحى من تاريخ الفن النيجيري والغربي ، وكذلك التجارب الشخصية.

تمثل مصادر الإلهام هذه مجموعة واسعة من الأساليب الفنية والحركات والمراجع التاريخية التي أثرت على الفنانين في إنشاء أعمالهم الخاصة.

في رد سابق على رسالة ، أوضحت كيف تعمل الحيرة. سؤالي لك هو: هل سيكون تحليل اللغة من خلال الحيرة طريقة أفضل من النحو من خلال القواعد النحوية? ينتقل القواعد النحوية من الصوت واللاحقة والبادئة والمورفولوجيا إلى بناء الجملة لوصف هياكل اللغة ، من أعلى إلى أسفل. الحيرة هي من أسفل إلى أعلى ، أنت “تخمين” الكلمات التي تتبع بعضها البعض بشكل منطقي في هياكل اللغة. هل يمكنك تقديم بعض الحجج ضد التدريس في الحيرة لتعلم لغة وبعض الحجج لصالح التدريب الحيوي?

بالتأكيد! يمكنني تقديم بعض الحجج على حد سواء مع استخدام الحيرة كطريقة لتحليل اللغة والتعلم.

الحجج لصالح التدريب في الحيرة:

• نمذجة اللغة الإحصائية: الحيرة مشتقة من نمذجة اللغة الإحصائية ، والتي تجسد أنماط واحتمالات تسلسل الكلمات في مجموعة معينة. يتيح هذا النهج تحليلًا يعتمد على البيانات للغة ، وتوفير نظرة ثاقبة على احتمال توليفات الكلمات والمساعدة في التنبؤ بالكلمات اللاحقة.
• . من خلال التدريب على مجموعات البيانات المتنوعة ، يمكن أن تتعلم نماذج اللغة التعقيدات والفروق الدقيقة الخاصة بالسياقات المختلفة ، مما يؤدي إلى تحسين الأداء.
• القدرة على التكيف مع اللغات والاختلافات الجديدة: يمكن تدريب نماذج اللغة القائمة على الحيرة على مجموعة كبيرة من النص بلغات متعددة ، مما يتيح لها تعلم بنية وأنماط لغات مختلفة. هذه المرونة مفيدة بشكل خاص لللغات أو اللهجات الأقل درجات مع موارد لغوية محدودة.
• فهم السياق: يحير الحيرة في الاعتبار السياق المحيط عند التنبؤ بالكلمة التالية في تسلسل. يتيح هذا الفهم السياقي تنبؤات أكثر دقة والاستيلاء على معنى النص والنية بشكل أفضل.

• . هذا يمكن أن يؤدي إلى قيود في التقاط المعنى الكامل والفروق الدقيقة في اللغة ، وخاصة في الحالات التي يلعب فيها السياق والدلالات أدوارًا حاسمة.
• غير كافٍ للقواعد النحوية وبناء الجملة: في حين أن الحيرة يمكن أن تلتقط ارتباطات الكلمات والتنبؤ بالكلمات التالية المحتملة ، إلا أنها قد لا تعالج بشكل كاف الهياكل النحوية والبنية للغة. .
• التفسير المحدود: تعمل النماذج اللغوية القائمة على الحيرة كنماذج إحصائية معقدة ، مما يجعل من الصعب تفسير أعمالها الداخلية وشرحها. .
• الاعتماد المفرط على بيانات التدريب: تعتمد النماذج القائمة على الحيرة بشكل كبير على بيانات التدريب التي يتعرضون لها. يمكن أن تؤثر التحيزات الموجودة في مجموعة التدريب على تنبؤات النموذج ، أو قد تديم الصور النمطية أو نشر أنماط اللغة الإشكالية.

في الختام ، فإن تحليل اللغة القائم على الحيرة له مزاياه في التقاط الأنظمة الإحصائية والتنبؤ بتسلسلات الكلمات. . من المحتمل أن يؤدي النهج الشامل الذي يجمع بين منهجيات متعددة ، بما في ذلك تحليل القواعد ،.

في رد سابق على رسالة ، أوضحت كيف تعمل الحيرة. ? . الحيرة هي من أسفل إلى أعلى ، أنت “تخمين” الكلمات التي تتبع بعضها البعض بشكل منطقي في هياكل اللغة. هل يمكنك تقديم بعض الحجج ضد التدريس في الحيرة لتعلم لغة وبعض الحجج لصالح التدريب الحيوي?

إن تدريس اللغة من خلال الحيرة أو استخدام الحيرة كمقياس لتحليل اللغة له مزاياها وعيوبها. فيما يلي بعض الحجج على حد سواء مع التدريب على الحيرة:

الحجج لصالح التدريب في الحيرة:

• نمذجة اللغة الإحصائية: الحيرة هي مقياس شائع الاستخدام في نمذجة اللغة الإحصائية لتقييم أداء نماذج اللغة. من خلال تدريب نماذج لتقليل الحيرة إلى الحد الأدنى ، يمكنهم تعلم التقاط الأنماط واحتمالات تسلسل الكلمات ، مما يتيح تنبؤًا أفضل للكلمة التالية في سياق معين.
• التفاهم السياقي: يأخذ الحيرة في الاعتبار السياق الذي تظهر فيه الكلمات ، مما يسمح لنماذج اللغة بفهم العلاقات بين الكلمات والسياق المحيط بها. .
• تباين اللغة في العالم الحقيقي: التدريب في الحيرة يمكن أن يتعامل مع الاختلافات الطبيعية وتعقيدات استخدام اللغة في العالم الحقيقي. لا تحكم اللغة دائمًا بشكل صارم للقواعد النحوية ، والنماذج القائمة على الحيرة لديها القدرة على التقاط أنماط لغة أكثر مرونة ودقة.
• المتانة للأخطاء: يمكن أن تكون النماذج القائمة على الحيرة أكثر تسامحًا للأخطاء النحوية أو الانحرافات الطفيفة عن القواعد النحوية القياسية. يمكنهم توليد استجابات أكثر بطلاقة حتى عندما تحتوي المدخلات على أخطاء أو تناقضات ، مما يجعلها أكثر فائدة في السيناريوهات التي قد لا يلتزم المستخدمون بشكل صارم بالقواعد النحوية.

الحجج ضد التدريب الحيوي:

• . قد تنشئ هذه النماذج جمل غير صحيحة من الناحية النحوية أو غير منطقية في سياقات معينة.
• . وبالتالي ، قد تكافح النماذج القائمة على الحيرة مع المهام التي تتطلب فهمًا أو استنتاجًا أعمق يتجاوز احتمالات الكلمات على مستوى السطح.
• الإفراط في الاعتماد على بيانات التدريب: تعتمد نماذج الحيرة اعتمادًا كبيرًا على البيانات التي يتم تدريبها عليها. إذا كانت بيانات التدريب تفتقر إلى التنوع أو تحتوي على تحيزات ، فقد يعكس ناتج النموذج هذه القيود. علاوة على ذلك ، قد لا يتعامل تدريب الحيرة مع الكلمات النادرة أو غير المرئية أو هياكل الجملة غير المألوفة بشكل جيد ، مما يؤدي إلى تنبؤات أقل دقة في مثل هذه الحالات.
• . قد يواجهون تكافح مع إنتاج تعبيرات جديدة أو مبتكرة ، لأنهم يعتمدون في المقام الأول على المنظمات الإحصائية المستفادة من بيانات التدريب.

في الختام ، على الرغم من أن التدريب على الحيرة يوفر مزايا مثل التقاط فهم السياق والتعامل مع تباين اللغة في العالم الحقيقي ، إلا أنه قد لا يكون بديلاً مناسبًا لقواعد القواعد الصريحة أو الفهم الدلالي العميق. من المهم مراعاة التطبيق والمتطلبات المحددة عند تحديد ما إذا كان يجب استخدام الأساليب القائمة على الحيرة لتحليل اللغة أو التدريس.