当前位置: 首页 > news >正文

ChatGPT如何帮助学生学习

 

一些教育工作者担心学生可能使用ChatGPT作弊。因为这个AI工具能写报告和计算机代码,画出复杂图表……甚至已经有许多学校把ChatGPT屏蔽。

研究发现,学生作弊的主要原因是想考得好。是否作弊与作业和考试的打分方式有关,所以这与技术的便利性无关。而且相反,作为老师还应该教学生如何使用ChatGPT,以激发学生的学习动力,这里可以参考以下三个方面:

把ChatGPT当作学习伙伴

当作业以ABCD的成绩等级排名布置时,学生更有可能作弊。但当作业是为了促进同学之间的合作而不是分数高低时,就会极大减少作弊。所以教师可以让学生把ChatGPT当作学习伙伴。这将有助于将学生从竞争与表现地学习,转向合作和增智的目的去学习。

给予学生信心

研究显示,当学生有信心成功完成作业时,他们就不太会作弊。给予学生多样的完成方式可以提高信心。ChatGPT可为其提供个性化支持,将复杂问题一步步地分解为较小任务。(比如在提示编辑好后加一句:Let's work this out in a step by step way to be sure we have the right answer.”)

ChatGPT提供支持性的反馈

个性化的反馈可以提高自信。ChatGPT可以用温和的语言提供反馈。如果学生答错了,ChatGPT会与学生交流,而不会冷冰冰地说做错了或其他指责话语……ChatGPT提供的反馈会帮助学生在获得改进意见的同时,并收获真诚的不含语气刺激式的支持。

出处:

https://www.94c.cc/info/ChatGPT-helps-students-learn.html

原创文章,使用请标注来源。

 

相关文章:

ChatGPT如何帮助学生学习

​ 一些教育工作者担心学生可能使用ChatGPT作弊。因为这个AI工具能写报告和计算机代码,画出复杂图表……甚至已经有许多学校把ChatGPT屏蔽。 研究发现,学生作弊的主要原因是想考得好。是否作弊与作业和考试的打分方式有关,所以这与技术的便…...

easyexcel导出excel-50行代码搞定大量数据导出

文章目录 一、写在前面二、使用步骤定义导出的数据实体导出 一、写在前面 场景: 当数据量导出过大时如果一次从数据库取出所有数据会导致内存飙升导致系统奔溃,所以我们采取循环读取和循环写入。 准备: mave导入:easyexcel:3.0.5 二、使用…...

OpenAI宣布安卓版ChatGPT正式上线;一站式 LLM底层技术原理入门指南

🦉 AI新闻 🚀 OpenAI宣布安卓版ChatGPT正式上线 摘要:OpenAI今日宣布,安卓版ChatGPT已正式上线,目前美国、印度、孟加拉国和巴西四国的安卓用户已可在谷歌Play商店下载,并计划在下周拓展到更多地区。Chat…...

Rust vs Go:常用语法对比(二)

21. Swap values 交换变量a和b的值 a, b b, a package mainimport "fmt"func main() { a : 3 b : 10 a, b b, a fmt.Println(a) fmt.Println(b)} 103 fn main() { let a 3; let b 10; let (a, b) (b, a); println!("a: {a}, b: {b}", aa,…...

对于Vue3的一些思考

看完 Vue Hooks: 让Vue开发更简单与高效 - 掘金 一些小心得 vue3: 组合式API(是利用架构,强制达到拆分目的) 达到解耦的目的。对于vue3来说 每个模块的每个逻辑都是 一个一个独立的方法。通过 方法方法整体业务 代码风格&#…...

Bean的生命周期 - spring

前言 本篇介绍了Bean的生命周期,认识PostConstruct注释,PreDestroy注释,如有错误,请在评论区指正,让我们一起交流,共同进步! 文章目录 前言1. spring生命周期2. Bean的生命周期3. 为什么先设置…...

入门Linux基本指令(2)

这篇文章主要提供一些对文件操作的Linux基本指令&#xff0c;希望对大家有所帮助&#xff0c;三连支持&#xff01; 目录 cp指令(复制) mv指令(剪切) nano指令 cat指令(打印文件内容) > 输出重定向 >> 追加重定向 < 输入重定向 more指令 less指令(推荐) …...

【C++】【自用】选择题 刷题总结

文章目录 【类和对象】1. 构造、拷贝构造的调用2. 静态成员变量3. 初始化列表4. 成员函数&#xff1a;运算符重载5. 友元函数、友元类55. 特殊类设计 【细节题】1. 构造 析构 new \ deletet、new[] \ delete[] 【类和对象】 1. 构造、拷贝构造的调用 #include using namespace…...

SkyWalking链路追踪-Collector(收集器)

Collector&#xff08;收集器&#xff09; SkyWalking的Collector&#xff08;收集器&#xff09;是SkyWalking链路追踪的核心组件之一。它负责接收来自各个Agent的追踪数据&#xff0c;并将其存储到数据存储器&#xff08;如数据库&#xff09;中。具体来说&#xff0c;Colle…...

typescript自动编译文件实时更新

npm install -g typescripttsc --init 生成tsconfig.json配置文件 tsc -w 在监听模式下运行&#xff0c;当文件发生改变的时候自动编译...

qt6.5 download for kali/ubuntu ,windows (以及配置选项选择)

download and sign in qt官网 sign in onlion Install 1 2 3 4 5...

【JS 原型链】

JavaScript 原型链是一个重要的概念&#xff0c;它是 JavaScript 语言实现面向对象编程的核心。在 JavaScript 中&#xff0c;每个对象都有一个与之关联的原型&#xff0c;并且该对象继承了原型中的属性和方法。这些原型组成了一个原型链&#xff0c;可以通过该链追溯到顶层的 …...

harmonyOS 开发之UI开发(ArkTS声明式开发范式)概述

UI开发&#xff08;ArkTS声明式开发范式&#xff09;概述 基于ArkTS的声明式开发范式的方舟开发框架是一套开发极简、高性能、支持跨设备的UI开发框架&#xff0c;提供了构建OpenHarmony应用UI所必需的能力&#xff0c;主要包括&#xff1a; ArkTS ArkTS是UI开发语言&#xff…...

【人工智能】神经网络、M-P_神经元模型、激活函数、神经网络结构、学习网络参数、代价定义、总代价

M-P_神经元模型、激活函数、神经网络结构、学习网络参数、代价定义 文章目录 M-P_神经元模型、激活函数、神经网络结构、学习网络参数、代价定义M-P 神经元模型激活函数(Activation function)神经网络结构举例训练神经网络学习网络参数代价定义均方误差交叉熵(Cross Entropy)…...

小程序新渲染引擎 Skyline 发布正式版

为了进一步提升小程序的渲染性能和体验&#xff0c;我们推出了一套新渲染引擎 Skyline&#xff0c;现在&#xff0c;跟随着基础库 3.0.0 发布 Skyline 正式版。 我们知道&#xff0c;小程序一直用 WebView 来渲染界面&#xff0c;因其有不错的兼容性和丰富的特性&#xff0c;且…...

网络安全作业1

URL编码 当 URL 路径或者查询参数中&#xff0c;带有中文或者特殊字符的时候&#xff0c;就需要对 URL 进行编码&#xff08;采用十六进制编码格式&#xff09;。URL 编码的原则是使用安全字符去表示那些不安全的字符。 安全字符&#xff0c;指的是没有特殊用途或者特殊意义的…...

【NLP】视觉变压器与卷积神经网络

一、说明 本篇是 变压器因其计算效率和可扩展性而成为NLP的首选模型。在计算机视觉中&#xff0c;卷积神经网络&#xff08;CNN&#xff09;架构仍然占主导地位&#xff0c;但一些研究人员已经尝试将CNN与自我注意相结合。作者尝试将标准变压器直接应用于图像&#xff0c;发现在…...

【redis】通过配置文件简述redis的rdb和aof

redis的持久化方式有2种&#xff0c;rdb&#xff0c;即通过快照的方式将全量数据以二进制记录在磁盘中&#xff0c;aof&#xff0c;仅追加文件&#xff0c;将增量的写命令追加在aof文件中。在恢复的时候&#xff0c;rdb要更快&#xff0c;但是会丢失一部分数据。aof丢失数据极少…...

Cypress 上传 pdf 变空白页问题

在使用cypress 上传文件时&#xff0c;上传正常&#xff0c;但是&#xff0c;pdf一直空白的&#xff0c;翻边了资料也没找到原因。最后在一个不起眼的地方发现了问题所在。 错误的代码&#xff1a; cy.fixture(CBKS.pdf).as(uploadFile)cy.get(.el-upload-dragger).selectFile…...

【ArcGIS Pro二次开发】(52):布局导出图片(批量)

在ArcGIS Pro中设定好布局后&#xff0c;可以直接导出为各种类型的图片。 这是很基本的功能&#xff0c;但是如果你的布局很多&#xff0c;一张一张导图就有点费劲。 之前有网友提出希望可以批量导图&#xff0c;要实现起来并不难&#xff0c;于是就做了这个工具。 一、要实现…...

IUV5G数字室分酒店项目实战:从勘察到验收的避坑指南

1. 站点勘察&#xff1a;这些细节不注意会让你返工 第一次做酒店5G室分项目时&#xff0c;我在勘察环节踩过不少坑。记得有次因为没注意电梯井的测量方式&#xff0c;导致后期设计方案全部推翻重做。下面这些实战经验&#xff0c;能帮你省去至少50%的返工时间。 经纬度记录有个…...

别再手动量了!用Python+Open3D给BIM模型做‘CT扫描’,自动揪出施工误差(附完整代码)

BIM模型质量检测革命&#xff1a;PythonOpen3D实现毫米级施工误差智能分析 施工现场的质量控制一直是建筑行业的核心痛点。传统靠人工抽检的方式不仅效率低下&#xff0c;还容易遗漏隐蔽问题。想象一下&#xff0c;如果能把BIM模型当作"数字孪生体"&#xff0c;用三维…...

Go语言中的正则表达式

Go语言中的正则表达式 1. 正则表达式的基本概念 正则表达式是一种用于匹配字符串中字符组合的模式。在Go语言中&#xff0c;正则表达式通过regexp包来实现。 2. 基本用法 2.1 编译正则表达式 package mainimport ("fmt""regexp" )func main() {// 编译正则…...

解决Ubuntu中libc6-dev:i386依赖问题的完整指南

1. 理解libc6-dev:i386依赖问题的本质 当你正在愉快地使用Ubuntu系统&#xff0c;突然在执行sudo apt-get upgrade时遇到一堆红色错误提示&#xff0c;特别是看到"libc6-dev:i386 : 依赖: libc6:i386 ( 2.31-0ubuntu9.14) 但无法安装它"这样的报错&#xff0c;是不是…...

Android音频设备切换背后的秘密:AudioPolicyService与HAL交互全解析

Android音频设备切换机制深度解析&#xff1a;从AudioPolicyService到HAL的完整链路 在移动设备的多媒体体验中&#xff0c;音频设备切换的流畅性直接影响用户体验。当用户插入耳机、连接蓝牙设备或切换扬声器时&#xff0c;系统如何在毫秒级完成音频路由的重构&#xff1f;本文…...

[LaTeX] 使用minipage与subfigure实现高效多图排版(附代码型图片处理技巧)

1. 为什么需要minipage和subfigure&#xff1f; 写论文或者技术文档时&#xff0c;经常遇到需要把多张图片并排展示的情况。比如对比实验效果图、不同角度的产品展示、代码片段对比等。传统做法是每张图单独插入&#xff0c;但这样会导致图片间距不一致、对齐困难&#xff0c;最…...

【优化求解】基于matlab粒子群算法面向弹性提升的多种应急资源参与配电网抢修恢复【含Matlab源码 15275期】

&#x1f4a5;&#x1f4a5;&#x1f4a5;&#x1f4a5;&#x1f4a5;&#x1f4a5;&#x1f49e;&#x1f49e;&#x1f49e;&#x1f49e;&#x1f49e;&#x1f49e;&#x1f49e;&#x1f49e;欢迎来到海神之光博客之家&#x1f49e;&#x1f49e;&#x1f49e;&#x1f49…...

解决时间选择难题:flatpickr从入门到精通指南

解决时间选择难题&#xff1a;flatpickr从入门到精通指南 【免费下载链接】flatpickr lightweight, powerful javascript datetimepicker with no dependencies 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fl/flatpickr 识别协作痛点&#xff1a;跨国团队的时间格式困境…...

MySQL高可用架构实战:主主复制+Keepalived+HAProxy

技能目标理解 MySQL 高可用的核心概念与企业级架构方案掌握 MySQL 主主复制的双向同步原理与部署流程熟练配置 Keepalived 实现虚拟 IP&#xff08;VIP&#xff09;漂移与故障自动切换精通 HAProxy 负载均衡的健康检查、流量分发与读写分离配置完成从环境搭建到故障演练的全流程…...

用噪音打破听觉恐怖谷:RTE 开发者社区发布 RealNoise™ TTS:全球首个原生合成动态声场的语音大模型

在过去的几年里&#xff0c;语音 AI 行业的内卷方向始终如一&#xff1a;更高的采样率、更低的延迟、更纯净的音质。我们不断训练模型去剔除哪怕最微小的背景杂音&#xff0c;追求实验室级别的完美信噪比&#xff08;SNR&#xff09;。 然而&#xff0c;当我们在真实的实时互动…...