سهولة الإدراك على حساب: نماذج اللغة الكبيرة تقلل الجهد الذهني لكنها تضر بعمق البحث العلمي لدى الطلاب

تستكشف هذه الدراسة العبء الإدراكي ونتائج التعلم المرتبطة باستخدام نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مقابل محركات البحث التقليدية في جمع المعلومات أثناء التعلم. تم توزيع 91 طالبًا جامعيًا عشوائيًا لاستخدام ChatGPT3.5 أو Google للبحث في القضية الاجتماعية-العلمية المتعلقة بجسيمات النانو في الواقي الشمسي لاستخلاص توصيات وتبريرات صالحة. هدفت الدراسة إلى التحقيق في الفروق المحتملة في العبء الإدراكي وجودة وتجانس توصيات وتبريرات الطلاب. أشارت النتائج إلى أن الطلاب الذين استخدموا نماذج اللغة الكبيرة واجهوا عبئًا إدراكيًا أقل بشكل ملحوظ. ومع ذلك، وبالرغم من هذا الانخفاض، أظهر هؤلاء الطلاب استدلالًا وحجاجًا أقل جودة في توصياتهم النهائية مقارنة بأولئك الذين استخدموا محركات البحث التقليدية. علاوة على ذلك، لم يختلف تجانس التوصيات والتبريرات بشكل كبير بين المجموعتين، مما يشير إلى أن نماذج اللغة الكبيرة لم تقيد تنوع وجهات نظر الطلاب. تسلط هذه النتائج الضوء على الآثار المعقدة للأدوات الرقمية على التعلم، إذ توحي بأنه بينما يمكن لنماذج اللغة الكبيرة تقليل العبء الإدراكي المرتبط بجمع المعلومات أثناء مهمة التعلم، إلا أنها قد لا تعزز التفاعل الأعمق مع المحتوى الضروري لتحقيق تعلم عالي الجودة.