Yeni bir çalışma, yapay zeka destekli aracıların, öğrencilerin öğrenme deneyimini geliştirmek için geleneksel sınıf etkileşimlerini nasıl taklit edebileceğini gösteriyor.
Pekin’deki Tsinghua Üniversitesi’ndeki araştırmacılar, geleneksel sınıf etkileşimlerini taklit eden ve öğrenciler için öğrenme deneyimini geliştiren, birden fazla aracı ile sanal bir sınıfı simüle eden bir yapay zeka sistemi geliştirdiler. SimClass adı verilen sistem, öğretmenler, asistanlar ve sınıf arkadaşları gibi çeşitli rolleri taklit etmek için GPT-4 kullanıyor.
Araştırmacılar, sistemin gerçek öğretmen-öğrenci etkileşimlerini taklit etme becerisini, öğrencilerin bu ortamda etkili bir şekilde öğrenip öğrenemeyeceklerini ve hangi sınıf davranışlarının kendiliğinden ortaya çıktığını incelemek için SimClass’ı iki farklı kursta 48 öğrenciyle test etti.
Etkileşim ve yapay zekalı sınıf arkadaşları öğrenmeye yardımcı oluyor
Etkileşimleri analiz etmek için geleneksel sınıflardaki sözel davranışları inceleyen bir araç olan Flanders Etkileşim Analiz Sistemi kullanılmıştır. Sonuçlar, SimClass’ın geleneksel sınıflara benzer davranış ve etkileşim kalıpları sergilediğini göstermektedir.
Katılımcıların öğrenme deneyimi, Sorgulama Topluluğu teorisi kullanılarak değerlendirilmiştir. Birden fazla yapay zeka aracısının varlığının, etkileşimsiz sistemlere veya sadece öğretmen aracılarına kıyasla kullanıcı katılımını ve varlığını artırdığı görülmüştür. Dahası, öğrenciler SimClass ile yaşadıkları deneyimleri olumlu bir şekilde değerlendirerek sistemin kavramları daha iyi anlamalarına ve öğrenme sürecine daha fazla dahil olmalarına yardımcı olduğunu belirttiler. Yapay zekalı sınıf arkadaşlarının varlığı, daha canlı ve etkileşimli bir öğrenme ortamına katkıda bulunarak özellikle değerli olduğunu kanıtladı.
Araştırmacılar ayrıca YZ ajanlarından ortaya çıkan davranışları da gözlemledi. Örneğin, ajanlar daha derin tartışmaları teşvik etmek veya zorlanan öğrencilere duygusal destek sağlamak için işbirliği yaptı.
Sanal sınıfta öncü yapay zekalı çoklu etmen sistemleri
Böyle bir yapay zekâ destekli sınıf, gelecekte kişiselleştirilmiş öğrenme, öğretmen eğitimi veya yüz yüze eğitime ek olarak kullanılabilir. Ancak araştırmacılar, halüsinasyon veya yanlış bilgilendirme gibi sorunları YZ modellerinden hariç tutmak için pratik uygulamadan önce dikkatli bir değerlendirme yapılması gerektiğini vurgulayarak daha iyi modellere ihtiyaç olduğunu belirtiyorlar.
Ekip, çalışmalarının sanal sınıflarda YZ çoklu etmen sistemleri çalışmalarına öncülük etmesini umuyor. Toplanan etkileşim verileri yakında daha fazla araştırma için kullanıma sunulacak.
Yapayzeka.news’in hiçbir güncellemesini kaçırmamak için bizi Facebook, X (Twitter), Bluesky, LinkedIn, Instagram ve Whatsapp Kanalımız‘dan takip edin.
