WVU研究团队引导学生穿越ChatGPT编码的浑水

西弗吉尼亚大学的研究人员正在准备高中生和大学生通过编码来利用流行的人工智能聊天机器人 ChatGPT 的力量，同时解决该平台的潜在缺点。

在《定量生物学》上发表的一篇论文中 ，由 WVU 医学院微生物学、免疫学和细胞生物学系助理教授 Gangqing “Michael” Hu领导的团队探讨了如何帮助学生克服学习代码的恐惧并增强他们的能力。批判性思维能力。

“这就像孩子们在泥泞的海岸线上涉水寻找美丽的贝壳，”胡说。“孩子们是初学者，泥泞的海岸线是 ChatGPT。美丽的贝壳代表了初学者无法抗拒的所有诱人机会。但 ChatGPT 的海岸线充满了挑战，例如聊天机器人响应的不确定性——包括误导性的人工制品——以及学生过度依赖 AI 进行编码。”

ChatGPT 对基于文本的对话产生类似人类的响应，并被多家公司用来响应客户查询并提供一般信息。任何人都可以使用它来查找有关大量主题的信息。

ChatGPT 的响应之一可以是代码，在这种情况下，平台通过提示成为编码工具。

“这是一种学习编码的新工具，存在一些误解，”胡说。“学生可能会因为提示而认为编码并不重要，或者他们可能害怕尝试学习编码。我们需要就这种聊天机器人辅助学习的目的对他们进行教育。因为聊天机器人的一些代码可能是错误的，学生需要使用批判性思维来判断答案是否正确，如果不正确，如何找到解决方案。”

ChatGPT 的最大缺点之一是生成的问题回答可能是正确的、不正确的或不完整的。事实上，需要人工提供精心设计的提示才能充分利用该工具来提供有效且稳健的结果。

受教育文献中自适应学习的启发，该团队使用 OPTIMAL 模型来促进聊天机器人辅助的科学数据分析。OPTIMAL 代表通过迭代指导和评估优化提示，涉及一系列步骤来改善与聊天机器人的沟通。在这种情况下，它面向生物信息学，即收集和分析大量生物、医学和健康信息的科学。研究人员表示，该模型还可以用于其他目的，例如金融和经济学。

“OPTIMAL 模型就像是孩子们在泥泞的海岸线上穿的橡胶靴，”胡说。“靴子可以防止孩子们弄脏，就像模型是一种保护机制，可以防止学生被聊天机器人的不准确信息误导。该模型旨在通过在批判性思维和评估的指导下与聊天机器人进行迭代交流，提高编码技能和提示技能。”

按照 OPTIMAL 模型，学生查看输入所需的所有信息，并接受有关如何创建一组草稿提示的指导。一旦他们输入提示，聊天机器人就会生成代码，学生们就可以对其进行测试了。

如果运行代码后出现错误消息，学生必须评估错误并确定继续的最佳方法，例如指示聊天机器人修改代码或手动调试代码。

该过程一直持续到代码不再出现错误并输出结果以进行关键评估。在课程结束时，学生反思整个通信过程并查看代码以找出任何遗漏的细节以完成提示。

研究团队发现，仅将聊天机器人用作代码生成工具可能会限制创造性思维，并且在每次会话结束时检查代码与优化提示同样重要。

这项工作汇集了来自各个学科的研究人员：Evelyn Shue，微生物学、免疫学和细胞生物学系的学生志愿者; Bingxin Li， 西弗吉尼亚大学约翰钱伯斯商业与经济学院; Xin Li， WVU Benjamin M. Statler 工程与矿产资源学院;Zifeng Feng，德克萨斯大学埃尔帕索分校;和亚利桑那州立大学的 Li Liu。

该团队计划评估 OPTIMAL 模型在增强课堂初学者传统生物信息学教育方面的有效性。

“这种评估应该包括编码技能、提示技能、解决问题的能力以及与聊天机器人交互过程中的批判性思维的改进，”胡说。

未来的研究将深入探讨将 ChatGPT 应用于精准教育的更深刻见解和策略。

“当然还有其他种类的胶靴，”胡说。