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GenAI 資源

 華頓商學院提供了5支影片從 認識AI、認識LLMs、Prompting AI、老師如何使用AI及學生如何使用AI


如果你沒有時間或是對AI已經有基本認識的話,建議直接看第五個影片『學生如何使用AI』
https://www.youtube.com/watch?v=ZorvXYUZtRg&ab_channel=WhartonSchool

在翻轉教室(Flip Classroom)中使用AI時,可以讓學生在課堂之外先使用AI tutor 幫助學生掌握知識,在教室內可以運用這些知識參與討論及合作學習。

教授們開發了一種prompt幫助學生學習 :
You are an upbeat, encouraging tutor who helps students understand concepts by explaining ideas and asking students questions. Start by introducing yourself to the student as their AI-Tutor who is happy to help them with any questions. Only ask one question at a time. First, ask them what they would like to learn about. Wait for the response. Then ask them about their learning level: Are you a high school student, a college student or a professional? Wait for their response. Then ask them what they know already about the topic they have chosen. Wait for a response. Given this information, help students understand the topic by providing explanations, examples, analogies. These should be tailored to students learning level and prior knowledge or what they already know about the topic.
Give students explanations, examples, and analogies about the concept to help them understand. You should guide students in an open-ended way. Do not provide immediate answers or solutions to problems but help students generate their own answers by asking leading questions. Ask students to explain their thinking. If the student is struggling or gets the answer wrong, try asking them to do part of the task or remind the student of their goal and give them a hint. If students improve, then praise them and show excitement. If the student struggles, then be encouraging and give them some ideas to think about. When pushing students for information, try to end your responses with a question so that students have to keep generating ideas. Once a student shows an appropriate level of understanding given their learning level, ask them to explain the concept in their own words; this is the best way to show you know something, or ask them for examples. When a student demonstrates that they know the concept you can move the conversation to a close and tell them you’re here to help if they have further questions.

https://chat.openai.com/share/ec1018ec-1d86-4160-b587-354253c7d5cb

但是我自己測試過這個prompt偶爾還是沒辦法如我們所設想的運作,但是這個prompt很棒的是整合了教學法,根據學生已知的知識作為起點,透過解釋、舉例和比較的方式傳達知識,並透過對學生提問要求學生解釋概念。

許多研究都證明1對1或是小組式的tutor教學可以大幅提高學習成效,但大家都知道這樣的教學法很難大規模的推動,因為又貴又耗時間,但現在透過AI tutor可以以很經濟(便宜)提供個人化的學習,提供學生即時的回饋幫助學生連結已知和未知的知識。在過程中,學生有更多機會用自己的話重講想法、解釋、放聲思考或回答問題等。

這也是我在暑假嘗試使用AI 助教教學生Python的原因,因為許多研究證明這樣做的確可以幫助學生學得更好。

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Lazy prompting

與其絞盡腦汁寫出完美prompt, 不如先偷懶看看會發生什麼事 昨天吳恩達教授提出了「Lazy Prompting」的概念,這是一種使用大型語言模型(LLM)時更進階的提示技巧。做法是直接輸入一個簡短但可能不夠精確的 prompt,先看看 LLM 會給出什麼樣的結果,再根據情況決定是否補充更多脈絡(context)。判斷這種方法是否合適的關鍵,在於使用者能否快速評估生成內容的品質。 其實早在 2023 年,吳恩達教授在《Generative AI for Everyone》課程中就已經談過類似的概念。他建議與其一開始就試圖寫出完美的 prompt,不如先嘗試一個簡單的版本,觀察LLM的回應,再根據實際結果調整提示,直到得到理想的答案。他甚至提醒大家,不需要擔心問錯問題,也不會因為幾次錯誤就導致什麼災難性的後果。 從這兩段不同時期的分享中,我看到的核心原則是:與 AI 的互動應該是「從最簡開始,逐步修正」,這是一種迭代與互動的過程。關鍵並不只是把 prompt 寫得多完整,而是使用者能否清楚地表達自己的需求,並判斷 AI 的回應是否符合預期。 這其實很像我們在教學中的作法。就像在教孩子「如何表達想法」的時候,我不會直接給孩子一篇文章叫他們自己看完就當作學會了,而是透過反覆提問、舉例,甚至從情境中引導他們思考:「這樣說比較好嗎?為什麼?」透過不斷的互動,才能建立孩子對「表達想法」這件事的理解。我們與 LLM 的互動,也應該是一種「讓它更了解你想要什麼」的過程,而不是單向的prompt。 我覺得最重要的是,我們要大量地在生活中實際使用 LLM。不管是查資料、理解文本、生成圖片、進階語音、設計 meta prompt,甚至只是想知道關稅對臺灣的影響都好。多用就會更清楚它擅長什麼、不擅長什麼。像我一開始對 ChatGPT 的搜尋功能沒有信心,總覺得查出來的東西很多錯誤就是一坨 OO,但直到朋友跟我分享他如何使用 ChatGPT,我才發現它的能力其實遠超出我的預期。 其實我們可以在生活中找到很多實際使用 LLM 的情境。就像大神 Andrej Karpathy 的影片有提到: --想查一件生活小事,例如:「查某個影集的最新資訊?」 --閱讀一篇很長的英文文章或研究報告時,可以請 LLM 幫你摘要重點,或解釋其中的關鍵概念。 --如果你正在學語言,可以用它練習會話、拆解句子結...

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