arXiv:2407.09975 72 25 апр. 2024 г. PRO

GPTSurprise: предложение чата больших языковых моделей на массовом курсе программирования снизило вовлеченность, но увеличило успеваемость принявших участие студентов

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ

Однако те немногие студенты, которые активно использовали чат-бота ("adopters"), показали значительно лучшие результаты на экзаменах, чем контрольная группа

Адаптировать под запрос

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к полному содержанию этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс

YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ

⚡ Оплатить через Tribute

Telegram Stars • Моментальный доступ

Узнать о PRO

Работа с исследованием

Адаптируйте исследование под ваши задачи или создайте готовый промпт на основе техник из исследования.

Выберите модель ИИ:

Ваш запрос:

0 / 2000

~0.5-2 N-токенов ~10-30с

~0.3-1 N-токенов ~5-15с

72

НЕПЛОХО

GPTSurprise: предложение чата больших языковых моделей на ма...

Возможности

Диалоговые агенты и виртуальные ассистенты 80%

Генерация идей и получение инсайтов 70%

Решение сложных задач 60%

Область

Психология 95%

Образование и обучение 85%

Личная продуктивность 75%

Паттерн

Новое: Психологический Рефрейминг Взаимодействия 95%

КОМУ ПОЛЕЗНО

Менеджер по обучению

Кто: Менеджер по обучению. Что: Разрабатывает программы адаптации LLM для сотрудников. Как: Использует выводы исследования для создания обучающих материалов, которые помогают сотрудникам преодолеть 'угрозу идентичности' и 'угрозу для работы', рефреймируя LLM как 'наставника' или 'помощника'. Польза: Повышение уровня принятия и эффективного использования LLM сотрудниками на 30%.

HR-специалист

Кто: HR-специалист. Что: Проводит тренинги по использованию ИИ в работе. Как: Применяет методику 'рефрейминга' для демонстрации, как LLM может быть инструментом для развития навыков, а не их замены, используя примеры промптов, где LLM выступает в роли коуча или спарринг-партнера. Польза: Снижение сопротивления внедрению ИИ среди персонала на 25% и улучшение их вовлеченности в обучение.

Коуч/Ментор

Кто: Коуч/Ментор. Что: Помогает клиентам преодолеть прокрастинацию и неуверенность при работе с LLM. Как: Обучает клиентов распознавать свои подсознательные страхи ('угроза идентичности', 'угроза для работы') и формулировать промпты, которые превращают LLM в поддерживающего партнера, а не судью. Польза: Увеличение продуктивности клиентов при работе с ИИ на 40%.

Разработчик LLM-интерфейсов

Кто: Разработчик LLM-интерфейсов. Что: Проектирует пользовательские интерфейсы для LLM-приложений. Как: Внедряет элементы интерфейса (например, предустановленные роли, шаблоны промптов с 'наставническим' тоном), которые помогают пользователям преодолеть психологические барьеры и активно взаимодействовать с LLM. Польза: Увеличение активного использования функций LLM на 20%.

Руководитель проекта

Кто: Руководитель проекта. Что: Внедряет LLM-инструменты в рабочие процессы команды. Как: Использует понимание психологических барьеров для проведения эффективных вводных сессий, где акцентируется роль LLM как инструмента для усиления, а не замены человеческого труда, и поощряет активное экспериментирование. Польза: Повышение эффективности команды на 15% за счет более широкого и осознанного применения LLM.

Контент-менеджер

Кто: Контент-менеджер. Что: Создает контент-планы и генерирует идеи с помощью LLM. Как: Применяет промпты, где LLM выступает в роли 'креативного партнера' или 'мозгового штурма', открыто выражая свои опасения по поводу 'избитых тем' для получения более оригинальных идей. Польза: Увеличение количества уникальных идей для контента на 30%.

Студент/Исследователь

Кто: Студент/Исследователь. Что: Использует LLM для помощи в обучении и написании работ. Как: Формулирует промпты, превращая LLM в 'репетитора' или 'научного ассистента', который помогает структурировать мысли и преодолевать 'синдром самозванца', а не просто генерирует ответы. Польза: Улучшение качества учебных работ и повышение успеваемости на 10-15%.