Aprendizagem colaborativa - um paradigma educacional em que estudantes trabalham juntos para dominar o conteúdo e completar projetos - há muito é um pilar da pedagogia em sala de aula. O rápido desenvolvimento dos chatbots baseados em Grandes Modelos de Linguagem (LLMs), como ChatGPT, Gemini e Claude, criou o potencial para uma nova fronteira na aprendizagem colaborativa em que os estudantes colaboram não com outros estudantes, mas com LLMs conversacionais. Neste estudo exploratório, baseado em sala de aula, testamos uma intervenção inovadora na qual estudantes universitários de uma disciplina eletiva introdutória em ciências sociais (n = 154) foram solicitados diversas vezes ao longo de um semestre a escrever ensaios argumentativos, tê-los criticados por LLMs e melhorar seus ensaios incorporando as críticas dos LLMs em seus argumentos ou refutando os argumentos dos LLMs. Constatamos que os estudantes se envolveram profundamente com os LLMs, gostaram de trabalhar com eles e que suas habilidades de escrita argumentativa melhoraram ao longo do semestre. Essa melhoria foi observada mesmo nos ensaios que os estudantes escreveram sem o suporte dos LLMs. Ao longo do semestre, os estudantes também aprimoraram suas habilidades em engenharia de prompts e mostraram aumento da autoeficácia para trabalhar com LLMs, entretanto, pesquisas futuras são necessárias para isolar os efeitos causais da intervenção. As implicações e limitações da intervenção são discutidas.
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Daniel M. Oppenheimer
Trent N. Cash
Allison E. Connell Pensky
Carnegie Mellon University
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Oppenheimer et al. (Mon,) estudaram essa questão.
www.synapsesocial.com/papers/689a02b6e6551bb0af8cc43c — DOI: https://doi.org/10.31219/osf.io/8q67u_v3
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