Redakcja Choose TV
OpenAI rozwija możliwości edukacyjne ChatGPT i wprowadza funkcję, która ma ułatwić naukę matematyki oraz nauk ścisłych. Nowe rozwiązanie pozwala użytkownikom korzystać z interaktywnych wizualizacji, dzięki którym można zobaczyć, jak zmieniają się wzory, liczby i zależności matematyczne w czasie rzeczywistym. Dotychczas większość wyjaśnień w chatbotach AI opierała się głównie na tekście. Teraz użytkownicy mogą manipulować wartościami w równaniach i obserwować efekty bezpośrednio na interaktywnych diagramach.
Nauka poprzez eksperymentowanie
Nowa funkcja pozwala zmieniać wartości liczbowe w zadaniach matematycznych i natychmiast sprawdzać, jak wpływa to na wynik. Dzięki temu użytkownik nie tylko otrzymuje rozwiązanie, ale także lepiej rozumie zależności pomiędzy poszczególnymi elementami wzoru. Przykładowo podczas nauki twierdzenia Pitagorasa można zmieniać długości boków trójkąta i obserwować, jak wpływa to na długość przeciwprostokątnej. Takie podejście pozwala lepiej zrozumieć mechanikę działania wzorów zamiast jedynie zapamiętywać ich postać.
Na początku funkcja obejmuje ponad 70 zagadnień z zakresu matematyki i fizyki. Wśród nich znajdują się między innymi wzory dotyczące pola koła, równania liniowe, prawo Ohma, prawo Hooke’a, prawo Coulomba czy obliczenia energii kinetycznej. OpenAI zapowiedziało jednak, że lista tematów będzie stopniowo rozszerzana o kolejne moduły edukacyjne.
ChatGPT coraz mocniej w edukacji
Interaktywne wizualizacje to kolejny krok w rozwijaniu funkcji edukacyjnych ChatGPT. Wcześniej OpenAI wprowadziło między innymi tryb nauki, który prowadzi użytkownika przez kolejne etapy rozwiązywania zadania zamiast podawać gotowy wynik. Dostępna jest także funkcja tworzenia quizów oraz fiszek, które mogą pomóc w przygotowaniu się do sprawdzianów i egzaminów. Nowe narzędzia w ChatGPT pokazują, że sztuczna inteligencja coraz częściej wykorzystywana jest jako wsparcie w edukacji. Interaktywne wizualizacje mogą znacząco ułatwić zrozumienie trudnych zagadnień matematycznych i fizycznych, a w przyszłości podobne rozwiązania mogą pojawić się także w innych dziedzinach nauki.
Źródło: OpenAI, Oprc. Własne
