Pendidikan dengan Memanfaatkan Kecerdasan Buatan
(openai.com)- OpenAI merilis materi panduan bagi guru yang ingin menggunakan ChatGPT di kelas, yang membahas contoh prompt, cara kerja dan keterbatasannya, kegunaan detektor AI, serta bias
- Contoh penggunaan nyata berfokus pada perluasan interaksi guru dan siswa, seperti lawan diskusi, pewawancara rekrutmen, atasan yang memberi umpan balik, asisten perancang pembelajaran, dan alat pembelajaran bahasa
- Prompt untuk guru dirancang untuk memeriksa topik, jenjang kelas, pengetahuan awal, dan tujuan pembelajaran secara bertahap, lalu menghasilkan rencana pelajaran yang disesuaikan beserta penjelasan, contoh, dan analogi
- Penggunaan bagi siswa mendorong pemikiran melalui pertanyaan dan petunjuk alih-alih langsung memberi jawaban benar, dan karena jawaban ChatGPT tidak selalu akurat atau dapat diandalkan, verifikasi ke sumber primer diperlukan
- Prompt hanyalah titik awal untuk persiapan pelajaran, dan guru harus mempertahankan peran profesional dengan meninjau hasil serta menyesuaikannya dengan konteks
Cara menggunakan ChatGPT di kelas
- OpenAI menyediakan materi panduan agar guru dapat memanfaatkan ChatGPT dalam pembelajaran
- Mencakup prompt yang direkomendasikan, cara kerja dan keterbatasan ChatGPT, kegunaan detektor AI, serta bias
- FAQ untuk pendidik juga memuat materi dari institusi pendidikan utama, contoh alat pendidikan berbasis AI, dan pertanyaan yang sering diajukan guru
Contoh pemanfaatan oleh para pendidik
- Dr. Helen Crompton dari Old Dominion University menganjurkan mahasiswa pascasarjana pendidikan untuk menggunakan ChatGPT sebagai persona tertentu
- Contohnya adalah lawan diskusi yang menunjukkan kelemahan argumen, pewawancara kerja, atau atasan baru yang memberi umpan balik dengan gaya tertentu
- Ia menilai bahwa menjelajahi informasi dalam lingkungan percakapan membantu siswa memahami materi dengan perspektif yang lebih bernuansa dan baru
- Fran Bellas dari Universidade da Coruña merekomendasikan cara guru menggunakan ChatGPT sebagai alat bantu menyusun kuis, ujian, dan rencana pelajaran
- Pertama, kurikulum dibagikan ke ChatGPT, lalu diminta ide kuis dan rencana pelajaran yang memakai contoh yang modern atau relevan secara budaya
- Guru juga dapat memeriksa apakah pertanyaan yang mereka buat sendiri sesuai dengan tingkat belajar siswa, inklusif, dan mudah diakses
- Ia menilai bahwa dengan meminta ujian 5 soal tentang rangkaian listrik, guru bisa mendapat hasil yang segar lalu mengubah ide tersebut dengan caranya sendiri
- Dr. Anthony Kaziboni dari University of Johannesburg mengajar siswa yang di luar kelas tidak banyak menggunakan bahasa Inggris
- Ia memandang kemampuan berbahasa Inggris sebagai keuntungan besar di dunia akademik, dan kesalahpahaman kecil dalam tata bahasa Inggris pun dapat membatasi pengakuan dan peluang siswa
- Ia menganjurkan siswa menggunakan ChatGPT untuk bantuan terjemahan, memperbaiki tulisan bahasa Inggris, dan latihan percakapan
- Geetha Venugopal, yang mengajar ilmu komputer di American International School di Chennai, menyamakan pendidikan tentang alat AI dengan mengajarkan cara menggunakan internet secara bertanggung jawab
- Ia mengingatkan siswa bahwa jawaban ChatGPT tidak selalu dapat diandalkan atau akurat
- Alih-alih memercayai jawaban mentah-mentah, siswa dibimbing untuk berpikir kritis dan memverifikasi informasi dengan sumber primer lain
- Tujuannya adalah agar siswa memahami pentingnya terus mengembangkan kemampuan berpikir kritis yang orisinal, pemecahan masalah, dan kreativitas
Prinsip dasar prompt untuk guru
- Ethan Mollick dan Lilach Mollick mengembangkan prompt yang dapat digunakan bersama GPT-4
- Asumsi saat menggunakan prompt ini jelas
- Model mungkin tidak selalu menghasilkan informasi yang akurat
- Hasil prompt hanyalah titik awal
- Guru adalah ahli atas materi, dan harus meninjau keluaran model lalu memutuskan penyesuaian yang sesuai untuk pembelajaran
- Prompt yang disajikan adalah saran, dan dapat diubah sesuai hasil yang diinginkan
Prompt untuk membantu rencana pelajaran
- Prompt pertama menetapkan ChatGPT sebagai pelatih pembelajaran yang ramah dan membantu
- Alurnya berupa pertanyaan bertahap kepada guru sambil menunggu jawaban
- Mula-mula memastikan topik yang akan diajarkan dan jenjang kelas siswa
- Memeriksa apakah siswa sudah memiliki pengetahuan awal tentang topik tersebut
- Menanyakan tujuan pembelajaran: apa yang harus dipahami atau dapat dilakukan siswa setelah pelajaran
- Setelah itu, dibuat rencana pelajaran yang disesuaikan
- Pengajaran langsung
- Pemeriksaan pemahaman
- Pengumpulan bukti pemahaman dari berbagai siswa
- Diskusi
- Aktivitas kelas yang menarik
- Tugas
- Guru ditanya apakah ada bagian yang ingin diubah atau miskonsepsi yang mungkin dihadapi siswa, lalu pelajaran dapat direvisi bila perlu
- Jika guru menginginkan saran tentang cara memastikan tujuan pembelajaran tercapai, dukungan tambahan juga diberikan
Prompt untuk membuat penjelasan, analogi, dan contoh
- Prompt kedua menetapkan ChatGPT sebagai perancang pembelajaran agar membuat penjelasan, analogi, dan contoh secara sederhana dan akurat
- Guru diberi pertanyaan satu per satu
- Tingkat belajar siswa
- Topik atau konsep yang ingin dijelaskan
- Posisi konsep itu dalam kurikulum dan pengetahuan awal siswa
- Informasi siswa yang diperlukan untuk menyesuaikan penjelasan, seperti diskusi atau isi pelajaran sebelumnya
- Berdasarkan informasi ini, ChatGPT memberikan
- Penjelasan 2 paragraf yang jelas dan sederhana tentang topik
- 2 contoh
- 1 analogi
- Prompt ini diatur agar tidak mengasumsikan pengetahuan awal siswa tentang konsep terkait, pengetahuan domain, atau istilah teknis
- Setelah penjelasan, guru ditanya apakah ada bagian yang ingin diubah atau ditambahkan, dan penjelasan dapat direvisi dengan mempertimbangkan miskonsepsi umum
Prompt untuk membantu penilaian guru dengan peran siswa
- Prompt ketiga menetapkan ChatGPT sebagai siswa yang telah mempelajari suatu topik
- Tujuannya adalah agar guru menilai penjelasan dan contoh penerapan dari AI
- AI menanyakan topik yang harus dijelaskan dan cara penerapannya kepada guru
- Contohnya adalah menerapkan konsep pada adegan serial TV tertentu, puisi, atau cerita pendek
- AI kemudian membuat penjelasan 1 paragraf tentang topik dan 2 contoh penerapan, lalu menanyakan kepada guru apa yang benar dan salah, serta bagaimana hal itu bisa diperbaiki pada kesempatan berikutnya
- Jika semuanya benar, prompt ini dirancang agar AI meminta umpan balik bahwa penerapan konsepnya sudah akurat
Prompt tutor AI untuk siswa
- Prompt keempat menetapkan ChatGPT sebagai tutor AI yang memberi semangat
- Siswa diberi pertanyaan satu per satu
- Apa yang ingin dipelajari
- Apakah tingkatnya siswa SMA, mahasiswa, atau profesional
- Apa yang sudah diketahui tentang topik yang dipilih
- Sesuai tingkat dan pengetahuan awal siswa, ChatGPT memberikan penjelasan, contoh, dan analogi
- Alih-alih langsung memberikan jawaban atau penyelesaian, ChatGPT menggunakan pertanyaan penuntun agar siswa dapat menyusun jawaban sendiri
- Jika siswa kesulitan atau salah, ChatGPT mendorong mereka mencoba hanya sebagian dari tugas, mengingatkan tujuan, dan memberi petunjuk
- Saat siswa menunjukkan kemajuan, ChatGPT memberi pujian dan berusaha mengakhiri respons dengan pertanyaan agar mereka terus menghasilkan ide
- Jika siswa sudah menunjukkan tingkat pemahaman yang memadai, ChatGPT meminta mereka menjelaskan konsep dengan kata-kata sendiri atau memberi contoh, lalu menutup percakapan
Materi terkait
- Practical AI for Teachers and Students: materi tertanggal 4 Agustus 2023 oleh Ethan R. Mollick dan Lilach Mollick
- Assigning AI: Seven Approaches for Students, with Prompts: materi tertanggal 12 Juni 2023
- Using AI to Implement Effective Teaching Strategies in Classrooms: Five Strategies, Including Prompts: materi tertanggal 17 Maret 2023
1 komentar
Opini Hacker News
Ada masalah inti yang terlewat: siswa butuh nilai agar bisa lulus mata pelajaran dan mendapatkan ijazah SMA
Bagi banyak siswa, LLM sangat menggoda karena menjadi jalan pintas ajaib untuk mendapatkan nilai, dengan alasan-alasan biasa seperti kurang waktu, malas, lelah, kurang paham, cemas, tekanan orang tua, atau status
Siapa pun yang pernah sedikit saja memakai ChatGPT tahu bahwa logika “tunjukkan prosesnya” juga tidak bermakna. Sebab rencana, kerangka, draf, dan semacamnya pun bisa dibuat belakangan oleh AI agar tampak meyakinkan
Saat ini pun nilai adalah proksi untuk kemampuan, tetapi les privat bisa mengangkat siswa rata-rata ke tingkat 2% teratas pada tahap tersebut (masalah 2 sigma Bloom). Namun itu tidak berarti kecerdasan umum mereka naik di tahap berikutnya
Pada akhirnya, yang benar-benar dinilai mungkin adalah kemampuan memperoleh nilai bagus, entah lewat kekayaan atau usaha. LLM juga sama; jika kemampuan menggunakannya penting, ujilah itu. Ini masa depan yang mirip kalkulator atau ujian open-book
Bagi banyak orang, evaluasi dan nilai adalah tujuan akhir, sementara pembelajaran lebih mirip sesuatu yang terjadi sebagai efek samping
Akan ada orang yang memakainya secara malas dan tidak belajar apa pun, tetapi bagi banyak orang jelas ini akan menjadi dorongan besar. Pada akhirnya kita akan beradaptasi
Saya punya perasaan campur aduk soal LLM, tetapi menemukan satu kegunaan yang benar-benar bagus: alat bantu belajar bahasa
Setelah bahasa kedua saya mencapai level C1, sulit menemukan materi atau tutor yang membantu untuk memolesnya lebih jauh
Jadi saya bercakap-cakap dengan Claude dan memintanya mengoreksi kesalahan saya, atau membuatkan latihan untuk bagian yang perlu saya fokuskan. Misalnya, saya meminta “buatkan latihan untuk menggunakan bentuk lampau dan memilih bentuk yang benar”
Rasanya seperti treadmill belajar bahasa pribadi
Bukan hanya menerjemahkan pada tingkat mutakhir, tetapi juga bisa bertukar konteks dan dilatih dengan materi penutur asli serta budaya. Belum pernah ada lompatan sebesar dan secepat ini dalam terjemahan mesin
Sebaiknya gabungkan dengan materi eksternal untuk verifikasi silang, dan jika berencana berinteraksi dengan orang sungguhan, produksi bahasa lisan juga sangat penting
Jika dikombinasikan dengan percakapan nyata, ini jelas membantu. Sebagai alat tambahan untuk dicoba-coba, ini bisa benar-benar luar biasa
Sayangnya sekarang tidak bisa dicoba gratis lagi, tetapi dulu berfungsi dengan baik
Karena itu, pada bahasa kecil, masalah hasil yang benar-benar aneh dan keliru jauh lebih banyak, bukan hanya dari sisi fakta, tetapi juga bahasa, pilihan kata, dan tata bahasa
Saya penasaran apakah Claude lebih baik dalam hal ini. Idealnya, saya ingin LLM mengoreksi semua kesalahan satu per satu sekaligus menjelaskannya
Saya ingin melampiaskan frustrasi soal topik ini. Ucapan dan pemasaran tempat-tempat seperti ini selalu bernada ingin memperbaiki umat manusia dan memberi manfaat bagi semua orang lewat AI, tetapi kenyataannya jauh berbeda
Saat ini yang diuntungkan dan menghasilkan uang hanyalah segelintir pihak, dan OpenAI sudah menjadi closed AI
Saya ingat bahkan sebelum GPT-3 pun mereka mengatakan semacam “terlalu berbahaya untuk dirilis”
https://techcrunch.com/2019/02/17/openai-text-generator-dang...
“OpenAI built a text generator so good, it’s considered too dangerous to release”
Dalam kondisi sekarang, hampir tidak ada poin substantive tentang mengapa OpenAI buruk
Sulit menyangkal bahwa OpenAI telah membantu hampir semua orang yang pernah memakai ChatGPT. Fakta bahwa mereka melakukannya sambil mencari untung tidak banyak mengubah hal itu
GPT-4 juga dilatih dengan data dunia, jadi memang bagus jika dirilis sebagai open source, tetapi itu tidak bisa dipaksakan
Mengejutkan bahwa di sini tidak ada yang membicarakan Khanmigo. Setahu saya, mereka sudah cukup lama memakai GPT-4 sebagai tutor dalam bentuk beta
Sudah cukup banyak waktu berlalu, jadi saya sedang mencari data efektivitasnya. Sepertinya Khan Academy sekarang sudah punya data, tetapi saya belum melihat mereka mempublikasikannya
Hasil tutoring 2 sigma yang terkenal itu hanya berasal dari pembelajaran selama 6 minggu, dan Khanmigo seharusnya sekarang sudah punya data 6 bulan lebih
[0]https://www.khanacademy.org/khan-labs
https://www.nytimes.com/2023/06/26/technology/newark-schools...
Saat mendalami topik yang belum familier, AI sangat membantu secara pribadi. Baru-baru ini saya juga memakainya untuk persiapan wawancara, dan pasangan saya menggunakannya untuk memahami konsep STEM yang tidak dipelajari di sekolah
Saya juga penasaran seberapa jauh lagi kita dari Young Lady's Illustrated Primer yang sebenarnya. Tiga tahun lalu saya mungkin akan bilang masih 50 tahun lagi, tapi sekarang rasanya sekitar 10 tahun
Saya khawatir ketidaksesuaian yang sama juga ada pada topik yang tidak saya ketahui, hanya saja saya tidak cukup paham untuk menyadarinya
Ia juga menjelaskan secara rinci kenapa saya salah. Itu sangat berguna untuk cara belajar saya. Saya suka membongkar sesuatu lalu mencari tahu bagaimana semuanya bisa tersusun kembali
LLM tidak bernalar, melainkan hanya menghasilkan teks yang tampak masuk akal
Setelah mengubah beberapa parameter agar langsung dibaca dari file konfigurasi di folder eksekusi, saya sadar bahwa saya butuh PowerShell, lalu menempelkan skrip yang sudah dimodifikasi dan berkata “tuliskan ini dalam PowerShell”, dan itu langsung berjalan
Workflow OAuth 2.0 sendiri sudah terdokumentasi dengan baik dan sudah diimplementasikan di 50 tempat dalam kode kami, jadi saya tidak peduli soal itu; saya hanya butuh skrip untuk diintegrasikan ke pengujian otomatis
Ini memangkas pekerjaan yang mungkin memakan waktu sekitar satu jam untuk memperbaiki kesalahan sintaks bash dan mencari padanannya di PowerShell, dan rekan-rekan saya sangat senang dengan kecepatan pengerjaannya. Saya juga senang karena tidak perlu melakukan pekerjaan membosankan, jadi menurut saya ini kemenangan total
Sekitar 2,5 minggu lalu saya membuat dan merilis plugin Chrome bernama Revision History, lalu belakangan ini berbicara dengan sejumlah pendidik
Mayoritas guru takut pada AI. Karena itu berarti mereka harus mengubah seluruh cara mengajar dalam hitungan bulan. Tidak mudah mengubah rencana pelajaran atau struktur tugas secepat itu, dan butuh waktu untuk melihat ke mana semuanya akan mengerucut
Sebagian guru mencari cara agar tidak perlu beradaptasi, sehingga perhatian tertuju pada deteksi AI, tetapi deteksi AI tidak bekerja dengan baik. Para pendidik tajam yang saya temui tahu bahwa kita tidak bisa kembali seperti dulu
Karena itu mereka mencoba memasukkan AI ke dalam kurikulum dan membuat tugas lebih “AI-proof”. Artinya akan ada lebih banyak pekerjaan di kelas, seperti flipped learning. Guru lain mencari cara agar siswa boleh menggunakan AI untuk tugas, tetapi harus memperbaiki dan memberi anotasi pada hasil buatan AI. Di titik inilah saya memasarkan plugin saya
Beberapa tahun ke depan akan sangat kacau bagi para pendidik karena mereka harus menyesuaikan diri dengan perubahan besar yang datang nyaris dalam semalam
[1] https://www.revisionhistory.com. Berbeda dengan plugin lain yang mencoba menjadi “pendeteksi AI”, plugin ini membantu guru melihat proses penulisan siswa
[2] https://bokcenter.harvard.edu/flipped-classrooms#:~:text=A%2...
Tidak mengherankan jika mengingat kebanyakan orang bahkan tidak pernah menghubungkan bahwa tujuan utama pendidikan adalah menciptakan kontributor ekonomi yang efektif bagi masyarakat
Apakah kita akan memakai AI yang kuat untuk mengajari anak-anak hal-hal yang dalam 10–20 tahun hampir pasti akan dikerjakan AI dengan lebih baik?
Saya paham pemikiran “lalu harus bagaimana”, tetapi sekadar ikut arus terasa sangat konyol dan sia-sia. “Mari ajari anak-anak pemrograman dengan AI” — akhir ceritanya sudah terlihat
Sebaiknya atur aturan filter
Itu ditambahkan di atas jam pelajaran yang sudah setara pekerjaan penuh waktu, jadi kalau hilang pun bagus
Model bahasa kini sudah menjadi bagian dari masyarakat dan akan tetap ada, jadi harus dibawa ke kelas. Anak-anak harus belajar bagaimana model bahasa bekerja, dari mana asalnya, dan bagaimana menggunakannya, seperti mereka belajar mengetik atau mengirim email
Saya teringat saat masih siswa SMP pada 2002, dalam kunjungan ke perpustakaan, pustakawan mengajari “cara menggunakan mesin pencari dengan benar”. Kekhawatiran sosial saat itu adalah mesin pencari akan menggantikan pustakawan, jadi cukup berkesan bahwa pustakawan itu dengan rendah hati mengajari cara memakai “penggantinya” sendiri
Logika yang sama berlaku untuk guru dan ChatGPT. Guru yang baik, alih-alih hanya mengkhawatirkan dampak pribadi ChatGPT terhadap dirinya, akan menjadikan teknologi ini sebagai kesempatan untuk mengajari siswa tentang cakrawala baru yang dibukanya
Yang menarik, dalam pelajaran perpustakaan itu mereka menekankan agar jangan bertanya ke mesin pencari dengan bahasa alami, melainkan membuat kueri kata kunci yang efisien. Dua puluh tahun kemudian, kita kembali lagi dan bisa langsung melempar pertanyaan ke model bahasa
Saya mengembangkan program pelatihan praktis untuk guru bersama adik perempuan saya yang merupakan guru SMP, dan “panduan” dari OpenAI ini cukup mengecewakan
Panduan ini tidak membahas 90% masalah nyata yang dialami guru terkait AI, dan sebagian besar lebih mirip brosur yang memperkenalkan cara mendapatkan informasi dengan ChatGPT
Jika Anda adalah guru yang kesulitan beradaptasi pada tahun ajaran ini, atau mengenal guru seperti itu, saya ingin berbicara dan melihat apakah saya bisa membantu
[1] https://max.io/teacher-training.html
Apa yang kalian berdua lakukan terlihat luar biasa, dan saya rasa akan lebih efektif jika dibuat menjadi tulisan singkat atau video
Banyak orang akan ingin terbantu oleh wawasan itu. Di Jerman pun terlihat para guru berjuang sambil tetap berusaha mempertahankan sikap terbuka untuk menerima teknologi ini
Memang bukan lokakarya tatap muka 4 jam seperti yang diusulkan, tetapi sudah menambahkan nilai positif. Mungkin sebagian besar topik yang dibahas dalam proses itu juga sudah tercakup. Bisa jadi levelnya masih pengantar, tetapi ini titik awal
Sejujurnya saya kurang paham mengapa ini dibaca dengan nuansa negatif terhadap OpenAI. Rasanya OpenAI justru layak dipuji atas kemauannya berkontribusi di bidang seperti ini
https://www.codermindz.com/ https://www.amazon.com/gp/aw/d/B07FTG78C3/
Codermindz AI Curriculum: https://www.codermindz.com/stem-school/
https://K12CS.org K12 CS Curriculum, code.org, Khanmigo harus mencakup kurikulum keselamatan dan etika AI
Utamakan AI SAFETY; Jupyter-book berisi notebook yang dapat dinilai otomatis untuk ML, AutoML, dan AGI akan menjadi materi yang bagus
jupyter-edx-grader-xblock https://github.com/ibleducation/jupyter-edx-grader-xblock, Otter-Grader https://otter-grader.readthedocs.io/en/latest/, dan karena Chromebook, JupyterLite juga diperlukan
Materi kurikulum K12 CS/AI dan QIS apa lagi yang ada?
Orang yang benar-benar ingin memahami cara kerja sesuatu tidak akan goyah oleh godaan AI
Ada dua jenis orang: mereka yang ingin tahu dan benar-benar memahami, dan mereka yang tidak
Apakah perlu memaksa orang yang, setelah titik tertentu, jelas tidak tertarik dan melakukannya karena terpaksa untuk tetap peduli? Menurut saya orang seharusnya menghabiskan lebih banyak waktu untuk hal-hal yang benar-benar mereka pedulikan
Jika seseorang tertarik pada sesuatu dan memperoleh kesenangan serta kepuasan darinya, ia akan ingin memahami sampai ke detailnya dan mendambakan pengetahuan serta wawasan yang sejati. Jika tidak tertarik, ia akan mengambil jalan terpendek agar bisa menyediakan waktu untuk melakukan hal-hal yang benar-benar memberi kepuasan. Saya juga selalu begitu untuk hal-hal yang sama sekali tidak saya pedulikan, jadi menurut saya itu tidak masalah
Jika seseorang yang ingin menjadi software engineer tidak mampu berusaha mempelajari dan memahami dasar-dasarnya, software engineering bukan bidang yang cocok untuk orang itu. Semakin banyak yang Anda pahami, semakin luas permukaan masalah yang bisa Anda jelajahi
ChatGPT dan LLM lain secara konsisten tidak terlalu baik dalam fisika, dan kemungkinan besar akan tetap begitu ke depannya
Sepertinya jurusan-jurusan fisika tidak akan terlalu mengkhawatirkan AI. Yang relatif stabil membantu mahasiswa mungkin hanya beberapa proyek coding
Dalam kelas fisika komputasi, sejak awal memang dianjurkan untuk bekerja bersama, meminta bantuan, dan bertanya di internet, jadi itu tidak masalah. Intinya selalu bagaimana menjelaskan dan menguraikan proses berpikir
Dalam bentuknya saat ini, AI sangat lemah dalam hal pemecahan masalah dan pemahaman konsep
Sebaliknya, sebagai pengguna bahasa Inggris non-penutur asli, AI sangat mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk mengubah gagasan dan tulisan yang masih kasar menjadi lebih formal. AI juga bisa dipakai untuk memandu sebagian pekerjaan coding dan memperkenalkan API. Bagi mahasiswa atau peneliti yang baik, ini adalah alat yang bisa digunakan secara bijak untuk memperoleh pengetahuan dan menghemat waktu
AI tidak banyak membantu untuk menyelesaikan soal kereta di atas bidang miring dengan gesekan dan bandul yang digantung pada kereta itu. Ia juga tidak akan bisa menemukan mode normalnya
Ini hanya pengalaman dan pemikiran pribadi, dan di bidang lain bisa saja sepenuhnya berbeda
Banyak ahli linguistik formal pernah dengan tegas mengatakan bahwa AI tidak dapat mempelajari fungsi seperti implikatur pragmatis, tetapi sekarang makin terlihat bahwa mereka keliru
Misalnya, karya Miles Cranmer tentang regresi simbolik menggunakan graph neural network adalah titik awal menuju penemuan baru yang berguna dalam fisika. Transformer pun pada dasarnya hanyalah graph neural network dengan fungsi message passing dan positional embedding tertentu
Tidak sulit membayangkan bahwa dengan arsitektur lain, augmentasi, atau sekadar penskalaan dengan cara yang sama, AI dapat mencapai penemuan baru dalam fisika. Karya regresi simbolik berbasis graph neural network sudah menjadi bukti bahwa hal semacam itu telah terjadi
Bahkan jika hanya melihat masalah grounding pengetahuan pada LLM saat ini, ada banyak perhatian dan riset, dan saya berharap ini akan terselesaikan melalui berbagai cara. Kemampuan pengetahuan fisika yang ter-grounding belum sempurna, tetapi dibandingkan pengetahuan manusia biasa di jalanan, sudah sangat baik. Menambahkan sumber eksternal saja membuatnya jauh lebih baik, dan ini pun analisis yang sangat rabun jika hanya melihat kondisi hari ini
Tidak ada perbedaan mendasar antara menyelesaikan soal coding dan menyelesaikan soal fisika. Seperti banyak pernyataan tegas sebelumnya, komentar ini sepertinya juga tidak akan terlihat bagus seiring waktu
Jika seseorang membuat LLM menggunakan Mathematica API dan melatihnya lebih lanjut, sepertinya kemajuan cepat bisa terjadi
Masalah yang tak terhindarkan di sini adalah LLM masih memiliki halusinasi
Entah 1% atau 0,1%, dalam pendidikan itu masalah besar. Seseorang bisa saja seumur hidup memercayai hal yang sepenuhnya salah karena diajarkan AI dengan penuh percaya diri
Para guru harus sangat berhati-hati memakai LLM murni dalam pendidikan tanpa pengaman atau verifikasi tambahan
Internet, buku teks, bahkan makalah ilmiah pun bisa salah secara faktual
Graph neural network, yang merupakan subkategori LLM, berpotensi dioptimalkan untuk menjaga pengetahuan internalnya seringkas mungkin. Ini berbeda dari manusia yang belum membangun konteks bidang tersebut secara memadai lalu membaca tulisan di internet
Banyak orang sangat meyakini gagasan aneh yang diajarkan guru kelas 4 mereka dan tidak pernah dikoreksi seumur hidup
Untuk potongan waktu yang sangat kecil saat ini, pernyataan itu benar, tetapi menyimpulkan bahwa kita harus menghindari pemodelan bahasa karena masalah yang ada bulan ini dan mengabaikan perbaikan yang segera datang itu terlalu rabun
Kenyataannya, para pelatih football Southern Baptist mencoba mengajarkan sains dengan kacau
Tentu ada juga guru yang hebat, terutama guru yang mengatakan tidak tahu ketika memang tidak tahu atau bilang perlu mencari tahu; tingkat halusinasi mereka bahkan bisa mendekati 0%. Namun orang-orang seperti itu pengecualian
Dunia pendidikan secara keseluruhan cenderung diisi orang-orang dengan tingkat intelektual yang cukup biasa saja, dan sebagian dari mereka kadang mengembangkan kompleks dewa
Saking parahnya, saya harus belajar sejarah lagi di SMA
Tetap begitu meski saya mencoba mengoreksinya berkali-kali dengan prompt yang lebih spesifik. Bahkan pada soal sederhana tentang pembagian atau kelipatan bilangan 1 sampai 10 dengan tambahan satu operasi