Chatgpt ile deneyler

Diğer grupların her sunum hakkında yapıcı geri bildirim sağlamasına izin verin. . .

Web Semineri: Generatif AI ve NPO’nuz: ChatGPT+ NPO’ların çalışma şeklini nasıl değiştirecek

Makine öğrenimi algoritmaları yıllardır modelleme ve reklam yerleşimi sahnelerinin arkasındaydı, ancak şimdi Chatgpt, Midjourney, Dalle ve daha fazlası gibi araçlar elimize koydu.

Kâr amacı gütmeyen kuruluşların bu yeni teknoloji, vaat ve tehlikeler ve hayatınızı kolaylaştırmak için kullanabileceğinizi ve araçları kullanabileceğinizi öğrenin. Bu etkinlik için slaytlar geliştiriliyor.

Panel ve Moderatörler:
• Nick Ellinger, Moore’da baş marka memuru. Ocak 2020’de Moore’a katıldı ve kar amacı gütmeyen kuruluşlar ve seçmenleri için harika deneyimler yaratmak için çalışıyor.
. Yapay Zeka (2022’de GPT kullanmaya başladı) ve sektörde sosyal veri zekasını kullanmanın öncülerinden biri.
• Paul Kölesi, kar amacı gütmeyen zamanların genel yayın yönetmenidir.

Chatgpt ile deneyler+

Aşağıda Chatgpt için yazdığım mesajların örneklerini buluyorsunuz+.

Lise öğretmenleri akıllı eğitimi nasıl geliştirebilir?? Bireysel eğitim yerine grup eğitimi öneriyoruz. . . Sizin gibi bir AI modelinin geri bildirimini içeren 10 adımda grup eğitimi için bir model önerebilir misiniz??

Kesinlikle!

Lise öğretmeni, grubun öğrenme hedeflerini açıkça tanımlamalıdır. Grup eğitimi sürecinde ele alınacak belirli konuları veya becerileri belirleyin.

. Her grup, çeşitli güçlü yönleri ve yetenekleri olan öğrencilerden oluşmalıdır.

3. Adım: Araştırma konularını atayın

. .

4. Adım: Araştırma yapın

Her grup, atanan konuları hakkında araştırma yapar. .

Araştırma yaptıktan sonra, her grup bulgularını sınıfın geri kalanına sunar. .

. . Bu aktif katılımı ve eleştirel düşünceyi teşvik eder.

Adım 7: AI Model Entegrasyonu

Benim gibi bir AI modelini sürece entegre et. Her grup, araştırma bulgularını, sorularını ve endişelerini AI modeline ek bilgiler, açıklamalar ve geri bildirimler sağlayacak şekilde sunabilir.

Adım 8: Tartışma ve analiz

AI modelinin geri bildirimlerine dayanan bir sınıf tartışmasını kolaylaştırın. .

Adım 9: İşbirlikçi öğrenme faaliyetleri

Öğrencilerin bilgilerini uygulamak ve araştırma konusuyla ilgili sorunları çözmek için birlikte çalıştıkları işbirlikçi öğrenme faaliyetleri tasarlayın. .

Adım 10: Değerlendirme ve yansıma

Öğrencilerin konuyu anlamalarını değerlendirmek için bir değerlendirme yapın. .

Bu adımları izleyerek, lise öğretmenleri, benim gibi bir AI modeli tarafından sağlanan geri bildirimleri ve bilgileri entegre ederken grup eğitiminin faydalarından yararlanarak işbirlikçi ve etkileşimli bir öğrenme ortamı oluşturabilir.

?

Grup eğitim modelindeki AI modeli ve öğrenciler arasında sinerjiler oluşturmak için aşağıdaki stratejileri dahil edebilirsiniz:

• İşbirlikçi Sorgulama: Öğrencileri AI Modeli ile işbirlikçi bir soruşturmaya katılmaya teşvik edin. Araştırma bulgularına dayanarak soruları ve hipotezleri toplu olarak formüle edebilir ve anlayışlarını derinleştirmek için AI modelinden geri bildirim ve rehberlik isteyebilirler.
• Aktif Katılım: Öğrencilerin doğrudan AI modeliyle etkileşime girmesine izin vererek aktif katılımı teşvik edin. Araştırma özetlerini, sorularını veya yanlış anlamalarını girebilir ve AI modelinden öğrenme deneyimlerini artırabilecek kişiselleştirilmiş geri bildirimler ve öneriler alabilirler.
• Eleştirel analiz: Öğrencileri AI modelinin yanıtlarını eleştirel olarak analiz etmeye teşvik edin. . Bu süreç, eleştirel düşünme becerilerini geliştirmelerine ve birden fazla perspektifi düşünmelerine yardımcı olur.
• AI Insights’ın Entegrasyonu: Öğrencilere AI modelinin sağladığı bilgileri grup tartışmalarına ve sunumlarına entegre etmelerini sağlayın. AI modelinden ilgili bilgileri, açıklamaları veya alternatif bakış açılarını belirtebilir ve konunun genel anlayışını zenginleştirebilirler.
• Yinelemeli Öğrenme: Öğrencilerin AI modelinden alınan geri bildirimlere göre sorularını ve araştırmalarını geliştirmelerine izin vererek yinelemeli bir öğrenme sürecini teşvik edin. Bu yinelemeli yaklaşım, sürekli iyileştirmeyi teşvik eder ve öğrencileri yeni bilgilere dayanarak bilgilerini uyarlamaya teşvik eder.
• Etik Hususlar: Yapay zeka modellerini kullanmanın etik sonuçlarını tartışın ve eleştirel değerlendirmenin önemini vurgulayın. Öğrencileri AI modellerinin, önyargılarının ve AI tarafından oluşturulan içgörülere dayalı olarak bilinçli kararlar verme konusundaki sorumlulukları üzerine düşünmeye teşvik edin.
• Öğrenci odaklı keşif: Öğrencileri öğrenme süreçlerinin sahipliğini almaları için güçlendirin. AI modelinin ötesinde, kitaplar, bilimsel makaleler veya röportajlar gibi AI modelinin ötesinde ek kaynakları keşfetmeye teşvik edin ve AI modelinin bakış açılarına meydan okumalar.
• Yansıtıcı Tartışmalar: Öğrenciler arasındaki yansıtıcı tartışmaları AI modeli ile ilgili deneyimleri hakkında kolaylaştırın. AI modeliyle etkileşim kurmaktan elde edilen düşüncelerini, zorluklarını ve içgörülerini paylaşmaya teşvik edin, AI’nın eğitimde faydalarını ve sınırlamalarını daha derin bir şekilde anlamayı teşvik ederek.

Bu stratejileri entegre ederek, öğrenciler AI modeliyle aktif olarak etkileşime girebilir, anlayışlarını geliştirmek için yeteneklerinden yararlanabilir ve bu süreçte eleştirel düşünme ve işbirliği becerileri geliştirebilirler. .

Grup eğitim modelindeki AI modeli ve öğrenciler arasında sinerjiler oluşturmak için aşağıdaki stratejileri dahil edebilirsiniz:

• . AI modeli, dinamik ve etkileşimli bir öğrenme deneyimini geliştirerek anında geri bildirim, açıklamalar ve ek bilgiler sağlayabilir.
• İşbirlikçi Bilgi Binası: AI modelini, öğrencilerin kendi içgörülerine, bulgularına ve yorumlarına katkıda bulunabilecekleri paylaşılan bir bilgi deposu olarak kullanın. AI modeli daha sonra geri bildirim sağlayabilir ve farklı bilgi parçaları arasında bağlantılar önerebilir ve işbirlikçi bir bilgi oluşturma sürecini kolaylaştırabilir.
• Kişiselleştirilmiş Öneriler: AI modelinin bireysel öğrenme modellerini analiz etme ve öğrencilere kişiselleştirilmiş öneriler sunma yeteneğinden yararlanın. .
• Uyarlanabilir Öğrenme Yolları: Öğrenme yolunu öğrencilerin ilerlemesine ve anlayışına göre uyarlamak için AI modelinin yeteneklerini kullanın. .
• Sürekli Değerlendirme ve Geri Bildirim: AI modelini, araştırma makaleleri, sunumlar veya problem çözme faaliyetleri gibi öğrencilerin çalışmalarını değerlendirmesine izin vererek değerlendirme sürecine entegre edin. AI modeli yapıcı geri bildirim sağlayabilir, güçlü yönleri ve iyileştirme alanlarını vurgulayabilir ve öğrencilerin zaman içindeki ilerlemelerini izlemelerine yardımcı olabilir.
• Veri Analizi ve Görselleştirme: Öğrencilerin araştırma ve öğrenme faaliyetlerinden toplanan büyük miktarda veriyi analiz etmek için AI modelini kullanın. .
• . .
• Sürekli İyileştirme ve Yineleme: AI modeli ve grup eğitimi süreci ile ilgili deneyimleri hakkında öğrencilerden düzenli olarak geri bildirim toplayın. AI modelinin entegrasyonunu geliştirmek ve geliştirmek için bilgilerini kullanın, öğrencilerin ihtiyaçlarını daha iyi karşılamak ve genel eğitim deneyimini geliştirmek için ayarlamalar yapabilirsiniz.

.

Kesinlikle! İşte önceki listeden sanatçılar, sanat eserleri için özel ilham kaynağı:

• Roy Lichtenstein – “Boğulma Kız” (1963) Tony Abruzzo’nun sanat eserlerinden esinlenerek.
• .
• Yasumasa Morimura – “Portre (Futago)” (1988) Johannes Vermeer’in “Milkmaid” gibi ünlü Batı sanat eserlerinden esinlenerek.
• .
• .
• .”
• .
• Bansky – “Roket Launcher ile Mona Lisa” (2007) Leonardo Da Vinci’nin ikonik “Mona Lisa” Portre’den esinlenmiştir.
• Cindy Sherman – “Untitled Film Stills” (1977-1980) Çeşitli Hollywood ve Film Noir görüntülerinden esinlenerek.
• Kehinde Wiley – “Napolyon Orduyu Alpler Üzerinden Önde Edin” (2005) Jacques -Louis David’in Napolyon Bonaparte’nin ünlü resminden esinlenerek.
• .
• .
• Vik Muniz – “Çikolatanın Resimleri” (1997) İkonik fotoğraflardan ve sanat tarihinden esinlenerek.
• .
• .
• Richard Prince – “Untitled (Kovboy)” (1989) Marlboro sigara reklamlarından esinlenerek.
• Julie Mehretu – “Stadia II” (2004) Mimari planlardan ve şehir manzaralarından esinlenerek.
• Olafur Eliasson – “The Hava Durumu Projesi” (2003) Doğal fenomenlerden ve algıdan esinlenerek.
• .
• .

.

Bir mesaja daha önceki bir yanıtta, şaşkınlığın nasıl çalıştığını açıkladınız. ? Dilbilgisi, dil yapılarını tanımlamak için fonem, sonek, önek, morfoloji sözdiziminden yukarıdan aşağıya gider. . ?

! .

• İstatistiksel Dil Modelleme: Düşüncelik, belirli bir corpus’ta kelime dizilerinin kalıplarını ve olasılıklarını yakalayan istatistiksel dil modellemesinden türetilmiştir. Bu yaklaşım, kelime kombinasyonlarının olasılığı hakkında bilgi vererek ve sonraki kelimelerin tahminine yardımcı olan dilin veriye dayalı bir analizine izin verir.
• . .
• Yeni dillere ve varyasyonlara uyarlanabilirlik: Düşünceye dayalı dil modelleri, çeşitli dillerin yapısını ve kalıplarını öğrenmelerini sağlayarak birden çok dilde büyük bir metin kurumunda eğitilebilir. Bu esneklik, sınırlı dilsel kaynaklara sahip daha az çalışılan diller veya lehçeler için özellikle faydalıdır.
• . .

• . .
• . .
• . .
• . Eğitim cesedinde bulunan önyargılar, modelin tahminlerini etkileyebilir, stereotipleri potansiyel olarak sürdürebilir veya sorunlu dil kalıplarını yayabilir.

Sonuç olarak, şaşkınlık tabanlı dil analizinin istatistiksel düzenlilikleri yakalama ve kelime dizilerini tahmin etme esasları vardır. . Dilbilgisi analizi de dahil olmak üzere çoklu metodolojileri birleştiren bütünsel bir yaklaşım, muhtemelen daha kapsamlı dil öğrenimi ve analiz sonuçları verecektir.

Bir mesaja daha önceki bir yanıtta, şaşkınlığın nasıl çalıştığını açıkladınız. Size sorum şu: Dil analizi, şaşkınlık yoluyla dilbilgisi ile daha iyi bir yöntem olur mu?? . . ?

Dili şaşkınlık yoluyla öğretmek veya dil analizinin bir ölçüsü olarak şaşkınlık kullanmanın kendi avantajları ve dezavantajları vardır. İşte hem şaşkınlık eğitimi için hem de karşı bazı argümanlar:

Şaşkınlık eğitimi lehine argümanlar:

• . Düşünceyi en aza indirmek için modelleri eğiterek, kelime dizilerinin kalıplarını ve olasılıklarını yakalamayı öğrenebilir ve belirli bir bağlamda bir sonraki kelimenin daha iyi tahmin edilmesini sağlayabilirler.
• Bağlamsal Anlama: Düşüncelik, kelimelerin göründüğü bağlamı dikkate alır ve dil modellerinin kelimeler ve çevresindeki bağlamlar arasındaki ilişkileri anlamasına izin verir. .
• Gerçek Dünya Dil Varyasyonu: Düşüncelik eğitimi, gerçek dünyadaki dil kullanımının doğal varyasyonlarını ve karmaşıklıklarını ele alabilir. .
• . Giriş hatalar veya tutarsızlıklar içerdiğinde bile daha akıcı yanıtlar üretebilirler, bu da kullanıcıların gramer kurallarına kesinlikle bağlı kalamayabilecekleri senaryolarda potansiyel olarak daha kullanışlı hale getirebilirler.

• Açık Dilbilgisi Kurallarının Eksikliği: Şaşkınlık Tabanlı Modeller Dilbilgisi Kurallarını Açıkça Öğrenmez, bu da dil talimatı veya resmi yazı gibi dilbilgisel doğruluğun önemli olduğu uygulamalar için daha az uygun hale getirebilir. .
• . Sonuç olarak, şaşkınlık tabanlı modeller, yüzey düzeyinde kelime olasılıklarının ötesinde daha derin anlayış veya çıkarım gerektiren görevlerle mücadele edebilir.
• Eğitim verilerine aşırı güven: Düşüncelik modelleri, eğitildikleri verilere büyük ölçüde güvenir. Eğitim verileri çeşitlilikten yoksun veya önyargılar içeriyorsa, modelin çıkışı bu sınırlamaları yansıtabilir. .
• Yaratıcı dil kullanımının eksikliği: Düşünceye dayalı modeller, yaratıcı veya yenilikçi dil kullanımı üretme yeteneklerini sınırlayabilen daha öngörülebilir ve yaygın dil kalıplarını tercih etme eğilimindedir. Öncelikle eğitim verilerinden öğrenilen istatistiksel düzenliliklere dayandıkları için yeni veya yaratıcı ifadeler üretmekle mücadele edebilirler.

. .