Même invite, esprits différents: ce que 3 LLMS m’ont appris sur l’IA en classe

Auteur (s): Sophia Banton

Publié à l’origine sur Vers l’IA.

La peur croissante aujourd’hui est que les modèles d’IA nous rendront moins intelligents.

Une étude largement diffusée du MIT a souligné que l’activité cérébrale avait diminué avec l’utilisation de Chatgpt. La réponse du public a été mitigée; Les amateurs d’IA ont rapidement souligné la petite taille de l’échantillon de l’étude et la conception spécifique des tâches comme des défauts méthodologiques potentiels, tandis que les sceptiques l’ont saisi comme confirmation de leurs peurs, déclarant: «Vous voyez, je vous l’ai dit. Cette réaction polarisée nous amène au cœur de deux grands problèmes en IA: développement (comment l’IA est construite) et mise en œuvre (comment il est utilisé).

En tant que personne qui utilise les modèles Big 3 AI (Claude, Chatgpt et Gemini) avec des abonnements payants, je n’ai pas encore choisi un modèle comme mon choix, simplement parce qu’ils excellent dans différentes choses et abordent leurs réponses très différemment.

Pour voir comment les différents modèles «polonais» nos mots, j’ai simplement donné à chacun le même bloc de texte à «re-redre». Mais la plus grande question qui m’a curieuse, et que cette expérience illumine est: Comment ces modèles d’IA ont-ils vraiment un impact sur l’apprentissage des élèves en classe?

Le cas de test

J’ai donné aux modèles AI le projet de l’un de mes paragraphes de la section d’introduction ci-dessus:

Relecture: En tant que personne qui utilise les Big 3 Modèles d’IA (Claude, Chstgpt et Gemini) avec des abonnements payants, je dois encore choisir un modèle comme mon avantage. Ils excellent dans différentes choses et abordent leurs réponses très différemment

Vous trouverez ci-dessous les réponses complètes fournies par chaque modèle d’IA à la même demande.

La réponse de Claude Ai

En tant que personne qui utilise les modèles Big 3 AI (Claude, Chatgpt et Gemini) avec des abonnements payants, je n’ai pas encore choisi un modèle comme mon choix. Ils excellent dans différentes choses et abordent leurs réponses très différemment.

Modifications apportées:

• Correction de « Chstgpt » → « Chatgpt »
• Supprimé «à» de «avoir encore» → «Ayant encore»
• Changé «aller à» → «go-to» (axé sur une fois utilisé comme nom)
• Changé «Excel in» → «Excel at» (plus naturel préposition)
• Ajout de la période manquante à la fin

Réponse de Chatgpt

Bien sûr! Voici une version polie de votre texte:

«En tant que personne qui utilise les modèles Big 3 IA – Claude, Chatgpt et Gemini – avec des abonnements payants, Je n’ai pas encore choisi un comme mon go-to. Ils excellent chacun dans différents domaines et abordent leurs réponses de manière très différente.« 

Faites-moi savoir si vous souhaitez que cela semble plus formel, décontracté ou adapté à un contexte spécifique (comme un article de blog, une critique, etc.).

La réponse des Gémeaux

Option 1 (plus concise)
En tant qu’abonné payant aux modèles d’IA «Big 3» (Claude, Chatgpt et Gemini), je n’ai pas encore choisi de incontournable. Ils excellent chacun dans différents domaines et abordent les réponses très différemment.

Option 2 (légèrement plus formel)
En tant qu’abonné payant aux trois principaux modèles d’IA (Claude, Chatgpt et Gemini), je n’ai pas encore sélectionné un préféré. Chaque modèle excelle dans différents aspects et aborde distinctement ses réponses.

Option 3 (mettant l’accent sur l’aspect «incontournable»)
Bien que je sois un abonné payant aux modèles d’IA «Big 3» (Claude, Chatgpt et Gemini), je n’ai pas conçu un seul choix. Ils ont tous des forces uniques et réagissent de manière très différente.

Voici une ventilation des changements et pourquoi ils améliorent le texte:

• «Je dois encore choisir» pour «avoir encore choisi» ou «je n’ai pas encore choisi»: cela corrige l’erreur grammaticale et la rend plus naturelle. «Je n’ai pas encore choisi» est un peu plus conversationnel.
• «CHSTGPT» à «Chatgpt»: corrige la faute de frappe.
• «Les Big 3 Modèles AI (Claude, Chstgpt et Gemini)» à «Les modèles« Big 3 »AI (Claude, Chatgpt et Gemini)»: ajouter des guillemets autour de «Big 3» clarifie, c’est un terme ou un surnom commun.
• «Allez à» à «go-to»: lorsqu’il est utilisé comme nom ou adjectif, «go-to» est traitant en trait d’union.
• «Ils excellent dans différentes choses» à «ils excellent chacun dans différents domaines» ou «chaque modèle excelle dans différents aspects»: «les choses» sont un peu informelles; Les «domaines» ou les «aspects» sont plus professionnels. L’ajout de «chacun» ou de commencer par «chaque modèle» met l’accent sur les différences individuelles.
• «Approchez-vous très différemment de leurs réponses» pour «aborder les réponses très différemment» ou «aborder ses réponses distinctement / très différemment»: le faire «approcher les réponses» est légèrement plus concis. Si vous souhaitez souligner l’approche distincte de chaque modèle, «ses réponses distinctement» est une bonne option.

Ce que cela révèle sur les personnalités de l’IA

Les réponses révèlent trois philosophies complètement distinctes sur ce que la «relecture» signifie réellement pour ces modèles d’IA:

Claude agi comme un professeur de grammaire. Il a corrigé les erreurs, puis a expliqué chaque correction comme si elle était en train de classer un papier.

Chatte l’a traité comme un service client. Correction rapide, résultat poli, puis « tout ce que je peux vous aider? » La réponse priorise la vitesse et la satisfaction des utilisateurs sur l’explication. C’est efficace mais vous n’apprenez pas grand-chose sur ce qui n’allait pas.

Gémeaux est allé à un académique complet. Versions multiples, explications détaillées, analyse de style. C’est comme obtenir des commentaires d’un tuteur d’écriture trop enthousiaste.

Aucune de ces approches n’est intrinsèquement meilleure ou pire. Mais lorsque vous les regardez côte à côte, quelque chose d’important devient clair: ces modèles ne traitent pas seulement du texte différemment. Ils fonctionnent à partir d’hypothèses fondamentalement différentes sur ce que les utilisateurs veulent et ont besoin de l’assistance de l’IA.

Approfondir la discussion sur les personnalités de l’IA

Les «personnalités» distinctes de ces modèles d’IA présentent probablement des différences dans leurs algorithmes sous-jacents et données de formation.

L’approche «service client» de Chatgpt peut refléter la formation sur de grandes quantités de données conversationnelles en mettant l’accent sur la fourniture de réponses rapides et rapides qui satisfont les demandes des utilisateurs. Le personnage du «professeur de grammaire» de Claude semble refléter la formation qui priorise les règles linguistiques et les explications éducatives. Ces différences fondamentales dans le développement aident à expliquer pourquoi chaque modèle aborde la même tâche avec des méthodologies si différentes.

Ces personnalités ne sont pas nécessairement fixes. Les éducateurs pourraient être en mesure de guider ces outils vers différents comportements. Par exemple, demander à Chatgpt de «relire ce texte et expliquer tous les changements grammaticaux» pourrait produire une sortie plus similaire à l’approche naturelle de Claude.

Comprendre comment créer des invites à des résultats d’apprentissage spécifiques pourrait permettre aux éducateurs de mieux utiliser ces outils, en adaptant les forces de chaque modèle pour répondre aux besoins particuliers de la classe plutôt que d’être limités par leurs comportements par défaut.

Qu’est-ce que cela signifie pour la classe?

La sélection d’un modèle d’IA pour une utilisation en classe est crucialeet son intégration efficace exigences Conseils éclairés des éducateurs.

Bien que les élèves plus âgés au lycée et au collège puissent travailler aux côtés de Chatgpt, ce n’est peut-être pas le meilleur modèle pour les jeunes apprenants. La sortie n’a pas simplement poli le brouillon, il a changé de libellé et de choix de style, modifiant la voix.

Un jeune apprenant qui façonne ses besoins en matière d’identité créative a besoin de conseils, et non d’édition de copie. Sur la base de ces résultats, Chatgpt semble mieux adapté pour un brainstorming rapide ou un résumé des tâches destinées aux étudiants plus âgés capable d’évaluer de manière critique sa sortie.

La version de Claude semble appropriée pour les jeunes étudiants qui apprennent à écrire, les étudiants ESL et la plupart des écrivains, car tous bénéficient de la clarté grammaticale. Ces résultats suggèrent Claude est particulièrement utile pour les exercices de grammaire de base et les tâches d’édition au niveau de la phrase.

La réponse de Gemini a été la plus approfondie, bien que cela puisse être trop verbeux pour certains apprenants. C’est un excellent outil d’enseignement pour les éducateurs qui souhaitent démontrer simultanément une expression créative et une maîtrise grammaticale. Ces résultats indiquent Gemini est le mieux adapté aux ateliers de révision des essais avancésoù des commentaires détaillés et une analyse stylistique sont souhaités.

Questions pour la communauté de l’éducation

Alors que les modèles d’IA entrent dans les salles de classe, nous devons collectivement aborder plusieurs questions critiques:

Pour les développeurs d’IA:

• Comment ces modèles sont-ils formés Pour soutenir les environnements d’apprentissage?
• Quel type de réponses est priorisée Dans les cas d’utilisation éducative?
• Comment les apprenants devraient-ils s’engager avec ces systèmes pour atteindre des résultats d’apprentissage significatifs sans compromettre la voix des étudiants?

Pour les décideurs et les éducateurs:

• Comment évaluer l’apprentissage des élèves Lorsque des outils IA sont utilisés?
• Si les étudiants utilisent l’IA pour la «relecture» ou «l’organisation», Quelles compétences sont développées et évaluées?
• Comment les éducateurs peuvent-ils être formés Pour sélectionner le bon modèle d’IA, l’invitez efficacement et interpréter sa sortie d’une manière qui soutient l’apprentissage des élèves et préserve la voix des étudiants?
• Comment pouvons-nous nous assurer que les élèves développent de fortes compétences en littératie numérique et en pensée critique Lorsque vous utilisez l’IA?

Pour toutes les parties prenantes:

• Quelles normes devraient guider le développement et la mise en œuvre des outils d’IA Dans des contextes éducatifs?
• Comment équilibrer l’efficacité L’IA fournit l’apprentissage plus profond qui vient de la lutte et de l’itération?

Réflexions finales: IA, collaboration et voix étudiante

J’ai écrit cet article moi-même. J’ai distillé mes pensées sur la toile et spécifié les modifications des sections au besoin. Ainsi, pendant que j’ai créé le contenu, l’IA a aidé à l’organisation, à la mise en forme et, surtout, a fourni des commentaires sur les idées. Voilà à quoi ressemble la collaboration de l’IA.

Si l’IA se réécrit comme l’a fait Chatgpt, nous effaçons les voix des étudiants avant même de se former. Si nous voulons intégrer l’IA dans l’éducation, nous devons nous assurer qu’il fonctionne comme un collaborateur réfléchi sans éclipser la voix unique et la pensée critique de l’élève.

Ou peut-être En tant que société, nous devons ralentir et rappeler aux élèves la joie d’apprendre une étape à la fois.

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À propos de l’auteur

Sophia Banton est un leader de l’IA axé sur l’innovation et sur l’impact humain des technologies émergentes. Issue de son arrière-plan dans bioinformatique, santé publique et science des donnéeselle apporte une perspective pratique pour déployer des solutions d’IA dans toutes les industries.

Au-delà des applications techniques, Sophia explore activement Le potentiel créatif de Genaien particulier dans la narration et la production médiatique. Grâce à une expérimentation vidéo courte, elle teste comment les modèles émergents peuvent remodeler le récit, la communication et l’expression visuelle, démontrant la polyvalence de l’IA dans les domaines analytiques et créatifs.

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