将生成型人工智能融入课程内容开发的模型
摘要：生成式人工智能（GenAI）模型日益受到关注，为计算机科学教育开辟了新的领域。首次匿名调查结果显示，近一半（48.5%）的学生现在在学术作业中使用GenAI，突显其在现代教育中的日益重要作用。教育工作者面临着创造动态独特课程内容的挑战，GenAI的潜力变得明显。它不仅为内容开发提供了更快的方法，还为多样化、高质量的教育资源铺平了道路，对抗传统的作弊方法，并迎合不同学生需求。因此，关键问题出现：“GenAI如何协助教师快速创建有意义的内容和问题？它能否减轻教学人员的工作量？” 针对第一个问题，我们揭示了“GenAI内容生成框架”。这个新颖的工具使教育工作者能够利用GenAI的能力进行课程内容设计。该框架提供了一个系统性和实用的蓝图，通过基于聊天的GenAI生成大学水平的课程材料。根据我们的第一手经验，我们提供了关于制定问题和组织GenAI会话以获得与特定教育目标和背景相符的优质内容的战略指导。 我们的工作独具一格，通过概述特定的工作流程并提供具体建议，为在课程材料开发中利用GenAI提供了坚实的案例支持。凭借本文提供的框架和见解，教育工作者和课程内容开发人员可以充满信心地前进，利用GenAI的广阔潜力进行创新内容的创建。
作者：Ethan Dickey, Andres Bejarano
论文ID：2308.12276
分类：Computers and Society
分类简称：cs.CY
提交时间：2023-08-25