Психолого-педагогічні проблеми використання chatGPT при розв’язання фізичних задач

Автор(и)

  • Олександр Петрович Шамшин Національна академія Національної гвардії України, Україна http://orcid.org/0000-0002-7167-6476

DOI:

https://doi.org/10.15587/2519-4984.2023.292760

Ключові слова:

штучний інтелект, ChatGPT для розв’язання задач, психологічні проблеми, педагогічні проблеми, фізична задача, виклики ChatGPT у вивченні фізики

Анотація

Усі новаторські способи навчання спрямовані на те, щоб дати можливість середньому студенту навчитися мислити як експерт, користуватися своїми знаннями як експерт. Традиційна фізична освіта, як, втім, і вся природнича, передбачає передачу інформації студентам на лекціях, а закріплення її на практичних і лабораторних заняттях і у вигляді самостійної домашньої роботи. При цьому виділяють кілька аспектів навчання: концептуальне розуміння, пряма передача інформації, знань та основних фізичних закономірностей. Загальним недоліком традиційних концепцій є низька засвоюваність матеріалу, що пов’язано з психологічними особливостями людини: 10 % здатні сформулювати через 15 хвилин після пояснення основні ідеї матеріалу, який викладався, якщо це новий їм матеріал. Всі сучасні технології освіти з використанням інтерактивних методів, різних педагогічних методик спрямовані на зміну психології студента  і покликані різними способами, траєкторіями дійти шостого рівня в таксономії Блума – рівню творчості, експерта, фахівця.

Уміння вирішувати задачі з фізики є важливим елементом у системі фізичної освіти, тому що дозволяє досягти ряду цілей: студенти бачать практичне застосування отриманих теоретичних знань, що робить процес навчання більш усвідомленим і змінює відношення до навчання; сприяє розвитку логічного мислення, конкретизації знань, яка зв’язує теоретичний лекційний матеріал з його практичним застосуванням. У процесі розв’язку задач з фізики розвивається ряд особистих здібностей: розумові, творчі, логічні, кмітливість, спостережливість, самостійність і акуратність.

Інтеграція генеративних моделей GPT штучного інтелекту (ШІ) у вирішення фізичних завдань (ФЗ) цьогоріч привернула значну увагу. У цій статті розглядається складна взаємодія між ШІ та процесами прийняття рішень студентами, проливаючи світло на когнітивні та емоційні фактори, які необхідно враховувати при використанні ШІ для вирішення ФЗ. Крім того, досліджуються педагогічні наслідки включення ШІ в освіту з фізики, наголошується на важливості підтримки збалансованого підходу, що сприяє розвитку критичного мислення, творчості та етичних міркувань. З старанністю вирішуючи ці проблеми, ми можемо використати потенціал ШІ для розширення можливостей розв’язання задач, зберігаючи при цьому незаперечну цінність людського інтелекту та досвіду у наукових дослідженнях

Біографія автора

Олександр Петрович Шамшин, Національна академія Національної гвардії України

Кандидат фізико-математичних наук, доцент

Кафедра фундаментальних дисциплін

Посилання

  1. Mahruf, M., Shohel, C. (2022). E-Learning and Digital Education in the Twenty-First Century. Books on Demand, 308. doi: https://doi.org/10.5772/intechopen.87797
  2. Perri, L. (2023). What’s New in Artificial Intelligence from the 2023 Gartner Hype Cycle. Gartner. Available at: https://www.gartner.com/en/articles/what-s-new-in-artificial-intelligence-from-the-2023-gartner-hype-cycle
  3. Tan, S. K. (2023). ChatGPT and its use cases for Physics Education. Available at: https://www.physicslens.com/chatgpt-and-its-use-cases-for-physics-education
  4. Kieser, F., Wulff, P., Kuhn, J., K¨uchemann, S. (2023). Educational data augmentation in physics education research using ChatGPT. arXiv preprint arXiv: 2307.14475. doi: doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.2307.14475
  5. Gregorcic, B., Pendrill, A.-M. (2023). ChatGPT and the frustrated Socrates. Physics Education, 58 (3), 035021. doi: https://doi.org/10.1088/1361-6552/acc299
  6. Küchemann, S., Steinert, S., Revenga, N., Schweinberger, M., Dinc, Y., Avila, K. E., Kuhn, J. (2023). Can ChatGPT support prospective teachers in physics task development? Physical Review Physics Education Research, 19 (2). doi: https://doi.org/10.1103/physrevphyseducres.19.020128
  7. Krupp, L., Steinert, S., Kiefer-Emmanouilidis, M., Avila, K. E., Lukowicz, P., Kuhn, J., K¨uchemann, S., Karolus, J. (2023). Unreflected Acceptance – Investigating the Negative Consequences of ChatGPT-Assisted Problem Solving in Physics Education. arXiv preprint arXiv:2309.03087. doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.2309.03087
  8. Kortemeyer, G. (2023). Could an artificial-intelligence agent pass an introductory physics course? Physical Review Physics Education Research, 19 (1). doi: https://doi.org/10.1103/physrevphyseducres.19.010132
  9. Liang, Y., Zou, D., Xie, H., Wang, F. L. (2023). Exploring the potential of using ChatGPT in physics education. Smart Learning Environments, 10 (1). doi: https://doi.org/10.1186/s40561-023-00273-7
  10. Shamshyn, O. P. (2022). Psychological and pedagogical problems of computerization of solving physics problems in technical high school. Perspektyvy ta innovatsii nauky. Seriia «Pedahohika», 13 (18), 516–528. doi: https://doi.org/10.52058/2786-4952-2022-13(18)-516-528
  11. Yakubovskyi, P. (2008). Kompetentnisna oriientatsiia u navchanni fizyky. Dyrektor shkoly. Ukraina, 5, 55–59.
  12. Honcharenko, S. U. (1997). Ukrainskyi pedahohichnyi slovnyk. Kyiv: “Lybid”, 374.
  13. Conroy, S. (2023). Can ChatGPT solve physics problems? WePC. Available at: https://www.wepc.com/tips/chatpgt-physics-ai-solver/
  14. Sarathy, V. (2018). Real World Problem-Solving. Frontiers in Human Neuroscience, 12. doi: https://doi.org/10.3389/fnhum.2018.00261
  15. Hryhorchuk, O. M. (2021). Systema zadach yak zasib profesiino oriientovnoho navchannia fizyky v budivelnykh koledzhakh. Kyiv, 260.
  16. Brewe, E., Bartley, J. E., Riedel, M. C., Sawtelle, V., Salo, T., Boeving, E. R. et al. (2018). Toward a Neurobiological Basis for Understanding Learning in University Modeling Instruction Physics Courses. Frontiers in ICT, 5. doi: https://doi.org/10.3389/fict.2018.00010
  17. Park, J., Lee, L. (2004). Analysing cognitive or non‐cognitive factors involved in the process of physics problem‐solving in an everyday context. International Journal of Science Education, 26 (13), 1577–1595. doi: https://doi.org/10.1080/0950069042000230767
  18. Rivers, C., Holland, A. (2023). How can generative AI intersect with Bloom’s taxonomy? Available at: https://www.timeshighereducation.com/campus/how-can-generative-ai-intersect-blooms-taxonomy
  19. Stephen Hawking warns artificial intelligence could end mankind (2014). BBC. Available at: https://www.bbc.com/news/technology-30290540
Психолого-педагогічні проблеми використання chatGPT при розв’язання фізичних задач

##submission.downloads##

Опубліковано

2023-09-30

Як цитувати

Шамшин, О. П. (2023). Психолого-педагогічні проблеми використання chatGPT при розв’язання фізичних задач. ScienceRise: Pedagogical Education, (5 (56), 4–10. https://doi.org/10.15587/2519-4984.2023.292760

Номер

№ 5 (56) (2023)

Розділ

Педагогічна освіта

Ліцензія

Авторське право (c) 2023 Alexandr Shamshin

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Наше видання використовує положення про авторські права Creative Commons CC BY для журналів відкритого доступу. 

Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:

1. Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.

2. Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.