Experimentos com chatgpt

Permitir que outros grupos forneçam feedback construtivo sobre cada apresentação. Incentive os alunos a fazer perguntas, fornecer sugestões e oferecer informações adicionais. Isso promove o engajamento ativo e o pensamento crítico.

Webinar: AI generativa e seu NPO: como ChatGPT+ mudará a maneira como as NPOs funcionam

Os algoritmos de aprendizado de máquina estão nos bastidores da modelagem e colocação de anúncios há anos, mas agora ferramentas como Chatgpt, Midjourney, Dalle e muito mais colocaram ai em nossas mãos.

Saiba o que as organizações sem fins lucrativos estão fazendo com esta nova tecnologia, a promessa e os perigos e quais solicitações e ferramentas você pode usar para facilitar sua vida. Slides estão sendo desenvolvidos para este evento.

Painel e moderadores:
• Nick Ellinger é diretor de marca da Moore. .
• Filipe Páscoa é um artesão de dados e estrategista sênior de captação de recursos e engajamento público. Um dos pioneiros no uso da inteligência artificial (começou a usar o GPT em 2022) e a inteligência de dados social no setor.
• Paul Clolery é o editor-chefe dos tempos sem fins lucrativos.

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Aqui abaixo você encontra exemplos das mensagens que escrevi para ChatGPT+.

Como os professores do ensino médio podem melhorar a educação inteligente? Em vez de educação individual, sugerimos educação em grupo. Queremos tornar o conhecimento individual acessível para o grupo. Queremos compartilhar as informações recuperadas com um modelo de IA como você para obter feedback de suas redes. Você pode propor um modelo para educação em grupo em 10 etapas que incluem o feedback de um modelo de IA como você?

Certamente! Aqui está um modelo proposto para a educação em grupo que incorpora feedback de um modelo de IA como eu:

Etapa 1: Identifique os objetivos de aprendizagem

O professor do ensino médio deve definir claramente os objetivos de aprendizado para o grupo. Determine os tópicos ou habilidades específicas a serem abordadas durante o processo de educação em grupo.

Etapa 2: Divida os alunos em grupos

Divida os alunos em grupos menores para incentivar a colaboração e a interação. Cada grupo deve consistir em estudantes com diversos pontos fortes e habilidades.

Etapa 3: Atribua tópicos de pesquisa

Atribua diferentes tópicos de pesquisa a cada grupo. Esses tópicos devem se alinhar com os objetivos de aprendizagem e permitir que os alunos explorem e colete informações relevantes.

Etapa 4: Realizar pesquisas

. .

. Isso pode ser feito através de apresentações, pôsteres ou formatos multimídia para comunicar efetivamente seu conhecimento.

Etapa 6: Feedback dos colegas

Permitir que outros grupos forneçam feedback construtivo sobre cada apresentação. Incentive os alunos a fazer perguntas, fornecer sugestões e oferecer informações adicionais. Isso promove o engajamento ativo e o pensamento crítico.

Etapa 7: Integração do modelo AI

Integrar um modelo de IA como eu no processo. Cada grupo pode enviar suas descobertas, perguntas e preocupações de pesquisa ao modelo de IA, que fornecerão informações, explicações e feedback adicionais.

Facilitar uma discussão em sala de aula com base no feedback do modelo de IA. Incentive os alunos a comparar e analisar as informações fornecidas pelo modelo de IA com suas próprias descobertas, promovendo uma compreensão mais profunda do tópico.

Etapa 9: atividades de aprendizado colaborativo

. Isso pode incluir projetos de grupo, estudos de caso ou simulações.

Etapa 10: Avaliação e reflexão

Realizar uma avaliação para avaliar a compreensão dos alunos sobre o tópico. Ofereça oportunidades para os alunos refletirem sobre seu processo de aprendizado, a eficácia do modelo de educação em grupo e o feedback recebido do modelo de IA.

Seguindo essas etapas, os professores do ensino médio podem criar um ambiente de aprendizado colaborativo e interativo, alavancando os benefícios da educação em grupo enquanto integra o feedback e as idéias fornecidas por um modelo de IA como eu.

Como podemos criar sinergias entre o modelo de IA e os alunos na situação acima mencionada?

Para criar sinergias entre o modelo de IA e os alunos do modelo de educação em grupo, você pode incorporar as seguintes estratégias:

• Inquérito colaborativa: Incentive os alunos a se envolver em investigação colaborativa com o modelo de IA. Eles podem formular coletivamente questões e hipóteses com base em suas descobertas de pesquisa e buscar feedback e orientação do modelo de IA para aprofundar sua compreensão.
• Participação ativa: promover a participação ativa, permitindo que os alunos interajam diretamente com o modelo de IA. Eles podem inserir seus resumos, perguntas ou conceitos errôneos de pesquisa e receber feedback e sugestões personalizados do modelo de IA, o que pode melhorar sua experiência de aprendizado.
• Análise crítica: incentive os alunos a analisar criticamente as respostas do modelo de IA. Eles devem avaliar a validade e a confiabilidade das informações fornecidas e compará -las com sua própria pesquisa. Este processo os ajuda a desenvolver habilidades de pensamento crítico e considerar várias perspectivas.
• Integração de insights de IA: Peça aos alunos que integrem as idéias fornecidas pelo modelo de IA em suas discussões e apresentações em grupo. Eles podem citar informações relevantes, explicações ou pontos de vista alternativos do modelo de IA, enriquecendo o entendimento geral do tópico.
• Aprendizagem iterativa: promover um processo de aprendizado iterativo, permitindo que os alunos refinem suas perguntas e pesquisas com base no feedback recebido do modelo de IA. Essa abordagem iterativa incentiva a melhoria contínua e incentiva os alunos a adaptar seus conhecimentos com base em novas idéias.
• . Incentive os alunos a refletir sobre as limitações dos modelos de IA, vieses e a responsabilidade dos seres humanos em tomar decisões informadas com base em informações geradas pela IA.
• Exploração orientada ao aluno: capacite os alunos a se apropriar de seu processo de aprendizado. Incentive -os a explorar recursos adicionais além do modelo de IA, como livros, artigos acadêmicos ou entrevistas, para aprofundar sua compreensão e desafiar as perspectivas do modelo de IA.
• . Incentive -os a compartilhar seus pensamentos, desafios e idéias obtidas ao interagir com o modelo de IA, promovendo uma compreensão mais profunda dos benefícios e limitações da IA ​​na educação.

Ao integrar essas estratégias, os alunos podem se envolver ativamente com o modelo de IA, aproveitar suas capacidades para melhorar sua compreensão e desenvolver habilidades de pensamento crítico e colaboração no processo. O modelo de IA atua como um recurso valioso e companheiro de aprendizagem, promovendo sinergias entre alunos humanos e inteligência artificial.

Para criar sinergias entre o modelo de IA e os alunos do modelo de educação em grupo, você pode incorporar as seguintes estratégias:

• Sessões interativas de perguntas e respostas: Incentive os alunos a se envolverem ativamente com o modelo de IA, colocando perguntas relacionadas ao seu tópico de pesquisa. O modelo de IA pode fornecer feedback imediato, explicações e insights adicionais, promovendo uma experiência de aprendizado dinâmica e interativa.
• . O modelo de IA pode então fornecer feedback e sugerir conexões entre diferentes informações, facilitando um processo colaborativo de construção de conhecimento.
• Recomendações personalizadas: Aproveite a capacidade do modelo de IA de analisar padrões de aprendizado individuais e fornecer recomendações personalizadas aos alunos. O modelo de IA pode sugerir recursos adicionais, exercícios práticos ou materiais suplementares adaptados às necessidades e interesses de cada aluno.
• . O modelo de IA pode identificar áreas em que os alunos podem estar lutando e oferecer intervenções direcionadas ou fornecer conteúdo avançado para desafiar os alunos de alto desempenho.
• . O modelo de IA pode fornecer feedback construtivo, destacando pontos fortes e áreas de melhoria e ajudar os alunos a rastrear seu progresso ao longo do tempo.
• . O modelo de IA pode identificar padrões, gerar visualizações e oferecer informações que podem não ser imediatamente aparentes para os alunos, facilitando a compreensão e a exploração mais profundas do tópico.
• Discussões de pensamento ético e crítico: envolva os alunos em discussões sobre as implicações éticas da IA ​​e seu impacto na sociedade. .
• Melhoria e iteração contínuas: obtém regularmente feedback dos alunos sobre suas experiências com o modelo de IA e o processo de educação em grupo. Use suas idéias para refinar e melhorar a integração do modelo de IA, fazendo ajustes para melhor atender às necessidades dos alunos e aprimorar a experiência educacional geral.

Ao implementar essas estratégias, você pode promover sinergias entre o modelo de IA e os alunos, promovendo o engajamento ativo, experiências de aprendizado personalizadas e construção de conhecimento colaborativo.

Certamente! Aqui estão os artistas da lista anterior, juntamente com a fonte específica de inspiração para suas obras de arte:

• Roy Lichtenstein – “Drowning Girl” (1963) inspirado pela arte de Tony Abruzzo.
• Jeff Koons – “Puppy” (1992) inspirado no conceito de escultura floral.
• Yasumasa Morimura – “Retrato (Futago)” (1988) inspirado nas obras de arte ocidentais famosas, como “The Milkmaid de Johannes Vermeer.”
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• VIK MUNIZ – “A Última Ceia, depois de Leonardo” (1999) inspirado em “The Última Ceia de Leonardo da Vinci.”
• Elaine Sturtevant – “Roda de bicicleta Duchamp” (1969) inspirada na obra de arte da “roda de bicicleta” de Marcel Duchamp “.
• Bansky – “Mona Lisa With Rocket Launcher” (2007) inspirado no icônico retrato “Mona Lisa” de Leonardo da Vinci.
• Cindy Sherman – “Untitled Film Stills” (1977-1980) inspirado em várias imagens de Hollywood e Film Noir.
• Kehinde Wiley – “Napoleão liderando o exército sobre os Alpes” (2005) inspirado por Jacques -Louis David Pintura de Napoleão Bonaparte.
• Barbara Kruger – “Sem título (seu corpo é um campo de batalha)” (1989) inspirado em temas políticos e feministas.
• Ai Weiwei – “derrubando uma dinastia han urna” (1995) inspirada na história chinesa e no patrimônio cultural.
• Vik Muniz – “Fotos of Chocolate” (1997) inspirado em fotografias icônicas e história da arte.
• Robert Rauschenberg – “Ereded De Kooning Drawing” (1953) inspirado pelo desenho original de Willem de Kooning.
• Jenny Saville – “Bathers” (1995-1996) inspirada em representações clássicas do corpo feminino.
• Richard Prince – “Untitled (Cowboy)” (1989) inspirado nos anúncios de cigarros de Marlboro.
• Julie Mehretu – “Stadia II” (2004) Inspirada por planos de arquitetura e paisagens da cidade.
• Olafur Eliasson – “The Weather Project” (2003) inspirado em fenômenos e percepção naturais.
• Richard Pettibone – “Warhol Flowers” (1964) Inspirado pelas icônicas pinturas de flores de Andy Warhol.
• Njideka Akunyili Crosby – “The Lovely Ones” (2012) Inspirado pela história da arte nigeriana e ocidental, bem como experiências pessoais.

Essas fontes de inspiração representam uma ampla gama de estilos artísticos, movimentos e referências históricas que influenciaram os artistas na criação de seus próprios trabalhos.

Em uma resposta anterior a uma mensagem, você explicou como a perplexidade funciona. ? . Perplexidade é de baixo para cima, você “adivinha” quais palavras se seguem logicamente em estruturas de linguagem. Você pode dar alguns argumentos contra o ensino da perplexidade para aprender um idioma e alguns argumentos a favor do treinamento da perplexidade?

Certamente! .

Argumentos a favor do treinamento de perplexidade:

• Modelagem de linguagem estatística: a perplexidade é derivada da modelagem de linguagem estatística, que captura os padrões e probabilidades das sequências de palavras em um determinado corpus. Essa abordagem permite uma análise orientada a dados da linguagem, fornecendo informações sobre a probabilidade de combinações de palavras e ajudar na previsão de palavras subsequentes.
• Flexibilidade entre os domínios: a perplexidade pode ser aplicada a uma ampla gama de textos, tornando -a útil para análise de idiomas em diferentes domínios. Ao treinar em diversos conjuntos de dados, os modelos de idiomas podem aprender os meandros e nuances específicos para vários contextos, levando a um desempenho melhorado.
• . Essa flexibilidade é particularmente benéfica para idiomas ou dialetos menos estudados com recursos linguísticos limitados.
• Entendimento contextual: a perplexidade leva em consideração o contexto circundante ao prever a próxima palavra em uma sequência. Esse entendimento contextual permite previsões mais precisas e capturar melhor o significado e a intenção do texto.

Argumentos contra o treinamento de perplexidade:

• Falta de entendimento semântico: modelos de linguagem baseados em perplexidade se concentram principalmente nas estatísticas e nas probabilidades de palavras no nível da superfície, geralmente sem profundo entendimento semântico. Isso pode levar a limitações na captura de todo o significado e nuances da linguagem, especialmente nos casos em que o contexto e a semântica desempenham papéis cruciais.
• . .
• Interpretabilidade limitada: Os modelos de linguagem baseados em perplexidade operam como modelos estatísticos complexos, dificultando o trabalho interno de interpretar e explicar. Essa falta de transparência pode impedir a análise linguística e dificultar nossa capacidade de entender as propriedades linguísticas subjacentes de uma linguagem.
• Expedimento dos dados de treinamento: os modelos baseados em perplexidade dependem fortemente dos dados de treinamento a que estão expostos. Os vieses presentes no corpus de treinamento podem influenciar as previsões do modelo, potencialmente perpetuando estereótipos ou propagando padrões problemáticos de linguagem.

Em conclusão, a análise de linguagem baseada em perplexidade tem seus méritos na captura de regularidades estatísticas e na previsão de sequências de palavras. No entanto, deve ser considerado uma ferramenta complementar e não como um método independente, pois pode não abordar totalmente os aspectos mais amplos da linguagem, como gramática, sintaxe e entendimento semântico. .

Em uma resposta anterior a uma mensagem, você explicou como a perplexidade funciona. Minha pergunta para você é: Análise de linguagem através da perplexidade seria um método melhor do que através da gramática? Gramática vai de fonema, sufixo, prefixo, morfologia para sintaxe para descrever estruturas de linguagem, de cima para baixo. Perplexidade é de baixo para cima, você “adivinha” quais palavras se seguem logicamente em estruturas de linguagem. ?

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Argumentos a favor do treinamento de perplexidade:

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• Entendimento contextual: a perplexidade leva em consideração o contexto em que as palavras aparecem, permitindo que os modelos de linguagem entendam as relações entre as palavras e o contexto circundante. .
• Variação da linguagem do mundo real: o treinamento de perplexidade pode lidar com as variações e complexidades naturais do uso do idioma do mundo real. A linguagem nem sempre é estritamente governada por regras gramaticais, e os modelos baseados em perplexidade têm o potencial de capturar padrões de linguagem mais flexíveis e diferenciados.
• Robustez com erros: os modelos baseados em perplexidade podem perdoar mais erros gramaticais ou pequenos desvios da gramática padrão. Eles podem gerar respostas mais fluentes, mesmo quando a entrada contém erros ou inconsistências, tornando -os potencialmente mais úteis em cenários em que os usuários podem não aderir estritamente a regras gramaticais.

• Falta de regras gramaticais explícitas: Os modelos baseados em perplexidade não aprendem explicitamente regras gramaticais, o que pode torná-las menos adequadas para aplicações onde a correção gramatical é crucial, como instrução de idioma ou escrita formal. Esses modelos podem gerar frases gramaticalmente incorretas ou sem sentido em certos contextos.
• Entendimento semântico insuficiente: Embora o treinamento de perplexidade possa capturar regularidades estatísticas na linguagem, pode não necessariamente entender o significado semântico ou conceitual subjacente de palavras ou frases. Consequentemente, modelos baseados em perplexidade podem ter dificuldades com tarefas que exigem uma compreensão ou inferência mais profunda além das probabilidades de palavras no nível da superfície.
• . Se os dados de treinamento não têm diversidade ou contiver vieses, a saída do modelo poderá refletir essas limitações. .
• Falta de uso da linguagem criativa: os modelos baseados em perplexidade tendem a favorecer padrões de linguagem mais previsíveis e comuns, o que pode limitar sua capacidade de gerar uso de linguagem criativo ou inovador. Eles podem lutar com a produção de expressões novas ou imaginativas, pois dependem principalmente de regularidades estatísticas aprendidas com os dados de treinamento.

Em conclusão, embora o treinamento de perplexidade ofereça vantagens como capturar entendimento contextual e lidar com a variação da linguagem do mundo real, pode não ser um substituto adequado para regras gramaticais explícitas ou compreensão semântica profunda. .