他のグループが各プレゼンテーションに建設的なフィードバックを提供できるようにする. . これは、積極的なエンゲージメントと批判的思考を促進します.

ウェビナー：生成AI＆Your NPO：chatgpt+がnposの仕組みをどのように変えるか

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. このイベントのスライドが開発されています.

パネルとモデレーター：
. 彼は2020年1月にムーアに入社し、非営利団体とその構成員のために素晴らしい体験を作成するために働いています.
•FilipePáscoaは、データクラフターであり上級資金調達および公開エンゲージメントストラテジストです. 人工知能を使用する先駆者の1人（2022年にGPTを使用し始めた）およびセクターの社会データインテリジェンス.
•Paul Cloleryは、非営利団体の編集長です.

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高校の教師はどのようにして賢明な教育を改善できますか? . . . あなた自身のようなAIモデルのフィードバックを含む10ステップでグループ教育のモデルを提案できますか?

確かに! これは、私のようなAIモデルからのフィードバックを組み込んだグループ教育のための提案されたモデルです。

ステップ1：学習目標を特定します

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生徒を小さなグループに分けて、コラボレーションと相互作用を促進する. 各グループは、多様な強みと能力を持つ学生で構成する必要があります.

. これらのトピックは学習目標と一致し、学生が関連情報を探求して収集できるようにする必要があります.

ステップ4：研究を実施します

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ステップ6：ピアからのフィードバック

他のグループが各プレゼンテーションに建設的なフィードバックを提供できるようにする. 生徒に質問をし、提案を提供し、追加の洞察を提供するように勧めます. .

. 各グループは、研究結果、質問、懸念をAIモデルに提出できます。これにより、追加の洞察、説明、フィードバックが提供されます。.

ステップ8：ディスカッションと分析

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学生が協力して知識を適用し、研究トピックに関連する問題を解決する共同学習活動を設計する. これには、グループプロジェクト、ケーススタディ、またはシミュレーションが含まれます.

ステップ10：評価と反射

評価を実施して、学生のトピックに対する理解を評価する. .

これらの手順に従うことにより、高校の教師は共同のインタラクティブな学習環境を作成し、グループ教育の利点を活用しながら、私のようなAIモデルが提供するフィードバックと洞察を統合することができます。.

上記の状況でAIモデルと学習者との間にどのように相乗効果を生み出すことができますか?

• . 彼らは研究結果に基づいて質問と仮説を集合的に策定し、AIモデルからフィードバックとガイダンスを求めて理解を深めることができます.
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• 批判的分析：学生がAIモデルの応答を批判的に分析することを奨励する. . このプロセスは、彼らが批判的思考スキルを開発し、複数の視点を検討するのに役立ちます.
• AI Insightsの統合：AIモデルが提供する洞察をグループディスカッションやプレゼンテーションに統合させる学生に. 彼らは、関連する情報、説明、またはAIモデルからの代替視点を引用し、トピックの全体的な理解を豊かにすることができます.
• 反復学習：AIモデルから受け取ったフィードバックに基づいて、生徒が質問や研究を改善できるようにすることにより、反復学習プロセスを促進します. この反復アプローチは継続的な改善を促進し、学生が新しい洞察に基づいて知識を適応させることを奨励します.
• 倫理的考慮事項：AIモデルを使用することの倫理的意味を議論し、批判的評価の重要性を強調する. .
• 学生主導の探索：学生が学習プロセスの所有権を取得できるようにする. 彼らの理解を深め、AIモデルの視点に挑戦するために、本、学術記事、インタビューなど、AIモデルを超えて追加のリソースを探求するように奨励してください.
• 反射的な議論：AIモデルでの経験について学生の間で反射的な議論を促進する. AIモデルと対話し、教育におけるAIの利点と制限のより深い理解を促進することから得られた彼らの考え、課題、洞察を共有するように奨励します.

. AIモデルは貴重なリソースと学習コンパニオンとして機能し、人間の学習者と人工知能の相乗効果を促進します.

AIモデルとグループ教育モデルの学習者との相乗効果を作成するには、次の戦略を組み込むことができます。

• インタラクティブなQ＆Aセッション：研究トピックに関連する質問を提起することにより、学生がAIモデルに積極的に関与することを奨励する. AIモデルは、即時のフィードバック、説明、および追加の洞察を提供し、ダイナミックでインタラクティブな学習体験を促進できます.
• 共同知識の構築：AIモデルを共有知識リポジトリとして使用して、学生が独自の洞察、調査結果、解釈を提供できる. AIモデルはフィードバックを提供し、異なる情報間の接続を提案し、共同知識構築プロセスを促進することができます.
• パーソナライズされた推奨事項：個々の学習パターンを分析し、学生にパーソナライズされた推奨事項を提供するAIモデルの能力を活用する. AIモデルは、各学生のニーズと関心に合わせた追加のリソース、練習演習、または補足資料を提案できます.
• 適応学習パス：AIモデルの機能を利用して、学生の進歩と理解に基づいて学習パスを適応させる. AIモデルは、学生が苦労している領域を特定し、ターゲットを絞った介入を提供したり、高性能の学生に挑戦するための高度なコンテンツを提供したりすることができます.
• 継続的な評価とフィードバック：研究論文、プレゼンテーション、問題解決活動など、学生の仕事を評価できるようにすることにより、AIモデルを評価プロセスに統合します. .
• データ分析と視覚化：AIモデルを使用して、学生の研究および学習活動から収集された大量のデータを分析します. .
• 倫理的および批判的思考の議論：AIの倫理的意味と社会への影響についての議論に学生を引き付ける. AIモデルの提案とフィードバックに関する批判的思考と反省を奨励し、学生がさまざまな視点を検討し、AIに生成された情報の信頼性とバイアスを評価するよう促す.
• 継続的な改善と反復：AIモデルとグループ教育プロセスの経験について、学生からのフィードバックを定期的に収集します. 彼らの洞察を使用してAIモデルの統合を改良および改善し、学習者のニーズをよりよく満たし、全体的な教育体験を向上させるために調整を行います.

これらの戦略を実装することにより、AIモデルと学習者との相乗効果を促進し、積極的なエンゲージメント、パーソナライズされた学習体験、共同知識構築を促進できます。.

確かに! 以前のリストのアーティストは、彼らのアートワークの特定のインスピレーションのソースとともに次のとおりです。

• ロイ・リヒテンシュタイン – 「ドライング・ガール」（1963）トニー・アブルッツォのアートワークに触発された.
• ジェフ・クーンズ – 「子犬」（1992）花の彫刻の概念に触発された.
• 森村Yasumasa- “Portrait（Futago）”（1988）ヨハネスヴェルメールの「The Milkmaidなどの有名な西洋のアートワークに触発されました.「
• シェリー・レヴァイン – 「アフターウォーカー・エヴァンス」（1981）は、ウォーカー・エヴァンスの大恐pression時代のドキュメンタリー写真に触発されました.
• Zhang Huan-「12平方メートル」（1994）パフォーマンスアートと体に触発された媒体として.
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• Elaine Sturtevant-「Duchamp Bicycle Wheel」（1969）Marcel Duchampのオリジナルの「自転車ホイール」アートワークに触発された.
• バンスキー – 「ロケットランチャーとモナリザ」（2007）レオナルドダヴィンチの象徴的な「モナリサ」ポートレートに触発された.
• シンディシャーマン – 「無題の映画スチルス」（1977-1980）さまざまなハリウッドと映画ノワールのイメージに触発された.
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• ai weiwei-「漢王朝のurを落とす」（1995）中国の歴史と文化遺産に触発された.
• Vik Muniz- “Pictures of Chocolate”（1997）象徴的な写真や美術史に触発された.
• ロバート・ラウシェンバーグ – 「消し去ったde Kooning Drawing」（1953）ウィレム・デ・クーニングの元の絵に触発された.
• ジェニー・サヴィル – 「バースターズ」（1995-1996）は、女性の身体の古典的な表現に触発されました.
• リチャードプリンス – 「無題（カウボーイ）」（1989）マールボロタバコの広告に触発された.
• Julie Mehretu-「Stadia II “（2004）建築計画と都市の景観に触発された.
• Olafur Eliasson-「The Weather Project」（2003）は、自然現象と知覚に触発されました.
• リチャード・ペティボーン – 「ウォーホル・フラワーズ」（1964）アンディ・ウォーホルの象徴的な花の絵画に触発された.
• njideka akunyili Crosby-「The Beautyful Ones」（2012）ナイジェリアと西洋の美術史に触発されただけでなく、個人的な経験.

これらのインスピレーションのソースは、自分の作品を作成する際にアーティストに影響を与えた幅広い芸術的スタイル、動き、歴史的な参照を表しています.

. あなたへの私の質問は次のとおりです：困惑による言語分析は、文法よりも良い方法になるでしょうか? . 困惑はボトムアップです、あなたは言語構造で論理的に互いに従う言葉を「推測」します. 言語を学ぶために困惑を教えることに反対するいくつかの議論と、困惑のトレーニングを支持するいくつかの議論をすることができますか?

確かに! 言語分析と学習の方法として困惑を使用することに対して、賛成の両方の議論を提供できます.

困惑のトレーニングを支持する議論：

• 統計言語モデリング：困惑は、特定のコーパスの単語シーケンスのパターンと確率をキャプチャする統計言語モデリングから導き出されます. このアプローチにより、言語のデータ駆動型分析が可能になり、単語の組み合わせの可能性に関する洞察を提供し、後続の単語の予測を支援します.
• ドメイン全体の柔軟性：困惑を幅広いテキストに適用できるため、異なるドメインでの言語分析に役立ちます. .
• 新しい言語とバリエーションへの適応性：困惑に基づく言語モデルは、複数の言語の大規模なテキストでトレーニングすることができ、さまざまな言語の構造とパターンを学習できるようになります. この柔軟性は、言語リソースが限られている、あまり研究されていない言語や方言にとって特に有益です.
• コンテキストの理解：順序で次の単語を予測する際に、困惑が周囲のコンテキストを考慮します. このコンテキストの理解により、より正確な予測が可能になり、テキストの意味と意図をよりよくキャプチャすることができます.

困惑のトレーニングに対する議論：

• セマンティック理解の欠如：困惑に基づく言語モデルは、主に表面レベルの統計と単語の確率に焦点を当てています。. これは、特にコンテキストとセマンティクスが重要な役割を果たす場合に、言語の完全な意味とニュアンスをキャプチャする際の制限につながる可能性があります.
• 文法と構文には不十分：困惑は単語の関連性をキャプチャし、次の単語を予測することができますが、言語の文法的および構文構造に適切に対処できない場合があります. 文法には、文の構築、動詞の共役、緊張、および合意のルールを含む単なる言葉の順序以上のものが含まれます。.
• 制限された解釈可能性：困惑ベースの言語モデルは複雑な統計モデルとして動作し、内部の作業を解釈して説明するのが難しくなります. この透明性の欠如は、言語分析を妨害し、言語の根本的な言語特性を理解する能力を妨げる可能性があります.
• トレーニングデータに依存しない：困惑ベースのモデルは、彼らがさらされているトレーニングデータに大きく依存しています. トレーニングコーパスに存在するバイアスは、モデルの予測に影響を与えたり、ステレオタイプを永続させたり、問題のある言語パターンを伝播したりする可能性があります.

結論として、困惑に基づく言語分析には、統計的規則性をキャプチャし、単語シーケンスを予測する上でメリットがあります. ただし、文法、構文、セマンティック理解など、言語のより広い側面に完全に対処できない可能性があるため、スタンドアロンの方法ではなく補完的なツールと見なす必要があります。. 文法分析を含む複数の方法論を組み合わせた全体的なアプローチは、より包括的な言語学習と分析の結果をもたらす可能性があります.

メッセージに対する以前の応答で、あなたは困惑がどのように機能するかを説明しました. あなたへの私の質問は次のとおりです：困惑による言語分析は、文法よりも良い方法になるでしょうか? 文法は、音素、接尾辞、接頭辞、形態学、言語構造を説明する構文へ、上下に行きます. 困惑はボトムアップです、あなたは言語構造で論理的に互いに従う言葉を「推測」します. 言語を学ぶために困惑を教えることに反対するいくつかの議論と、困惑のトレーニングを支持するいくつかの議論をすることができますか?

. ここに、困惑のトレーニングの両方に関するいくつかの議論があります。

困惑のトレーニングを支持する議論：

• 統計言語モデリング：困惑は、言語モデルのパフォーマンスを評価するために統計言語モデリングで一般的に使用されるメトリックです. 困惑を最小限に抑えるためのモデルをトレーニングすることで、単語シーケンスのパターンと確率をキャプチャすることを学ぶことができ、特定のコンテキストで次の単語のより良い予測を可能にします.
• コンテキストの理解：困惑は、単語が表示されるコンテキストを考慮し、言語モデルが単語と周囲の文脈との関係を理解できるようにします. これは、より一貫性のある文脈的に適切な文を生成するのに役立ちます.
• 現実世界の言語のバリエーション：困惑トレーニングは、現実世界の使用の自然な変動と複雑さを処理できます. 言語は常に文法のルールによって厳密に支配されているわけではなく、困惑ベースのモデルには、より柔軟で微妙な言語パターンをキャプチャする可能性があります.
• エラーへの堅牢性：困惑ベースのモデルは、文法エラーや標準的な文法からのわずかな逸脱をより寛容にすることができます. 入力に間違いや矛盾が含まれている場合でも、より流fluentな応答を生成することができ、ユーザーが文法ルールを厳密に順守しないシナリオでは潜在的に有用である可能性があります。.

困惑のトレーニングに対する議論：

• 明示的な文法規則の欠如：困惑に基づくモデルは、文法の正確性が重要なアプリケーションや言語指導や正式な執筆などのアプリケーションには適していない場合があります。. これらのモデルは、特定のコンテキストで文法的に間違っている、または無意味な文を生成する場合があります.
• 不十分なセマンティック理解：困惑のトレーニングは言語の統計的規則性を捉えることができますが、単語やフレーズの根本的なセマンティックまたは概念的な意味を必ずしも把握するとは限りません. その結果、困惑ベースのモデルは、表面レベルの単語の確率を超えて、より深い理解または推論を必要とするタスクと格闘する可能性があります.
• トレーニングデータに依存すること：困惑モデルは、トレーニングされているデータに大きく依存しています. トレーニングデータに多様性がないか、バイアスが含まれている場合、モデルの出力はそれらの制限を反映している可能性があります. さらに、困惑のトレーニングは、まれな単語や目に見えない単語、または珍しい文の構造をうまく処理しない可能性があり、そのような場合にはより正確な予測につながる可能性があります.
• 創造的な言語の使用の欠如：困惑ベースのモデルは、より予測可能で共通の言語パターンを好む傾向があり、創造的または革新的な言語使用を生成する能力を制限できます. 彼らは主にトレーニングデータから学んだ統計的規則性に依存しているため、新しいまたは想像力豊かな表現の作成に苦労するかもしれません.

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