145

Prompt to słowo, które w ostatnim czasie jest odmieniane przez wszystkie przypadki. Oznacza tekst wpisany jako polecenie do generatywnej sztucznej inteligencji (SI). Wyniki, jakie w odpowiedzi otrzyma autor prompta, mają zaoszczędzić mu wysiłku, ale przede wszystkim czasu przy tworzeniu tekstu, obrazu lub dźwięków. 

Prompt a edukacja  

Systemy sztucznej inteligencji są znane światu od końca ubiegłego wieku. Niemniej jednak przekazanie generatywnej sztucznej inteligencji do ogólnego użytku wiele zmieniło w różnych dziedzinach zawodowych, a co za tym idzie również w edukacji. SI staje się narzędziem służącym personalizacji nauczania i pomaga wspierać różnorodne potrzeby uczniów. Potrafi także analizować dane uczniów, aby dostosować materiały dydaktyczne do ich indywidualnych potrzeb, co może mieć odzwierciedlenie w lepszych wynikach nauczania. Przykładem jest system identyfikujący obszary, w których uczeń ma trudności. Proponuje on dodatkowe ćwiczenia i udziela informacji zwrotnej. Tak działa chociażby popularna aplikacja do nauki języków oznaczona symbolem zielonej sowy. Warto zatem umieć korzystać z SI. Pozostaje jednak pytanie – jak robić to skutecznie? 

Prompt – pomysł, wskazówka, idea? 

Podstawą komunikacji ze sztuczną inteligencją jest umiejętne tworzenie zapytań, czyli promptów.  Nie ma ograniczeń w ich tworzeniu. Przydatne są natomiast wskazówki. Od dokładności, pomysłu i stopnia szczegółowości zależy, jaki wynik otrzymamy. Możliwe, że w niedalekiej przyszłości pytanie: „Jak wpadłeś na taki pomysł?” zostanie wyparte przez: „Jaki prompt wpisałeś?” W kręgach edukacyjnych mówi się o tworzeniu skutecznych promptów, wskazując jednocześnie na krytyczne i refleksyjne podejście do wygenerowanych wyników.  

Promptowanie to proces, który wymaga zarówno kreatywności, jak i strategicznego myślenia. Skuteczne zapytania mogą znacząco poprawić wartość merytoryczną odpowiedzi generowanych przez SI. Należy też mieć świadomość, że mniej dokładne i niesprecyzowane prompty prowadzą do niejasnych lub nieadekwatnych wyników. Tworząc prompt, dobrze jest pamiętać o kilku zasadach.  

Czy umiesz „w prompty”? 

Jak zatem sformułować zapytanie, aby wyniki były dla nas satysfakcjonujące? Tworzenie skutecznych promptów jest kluczowe dla uzyskania wartościowych i trafnych odpowiedzi. Oto kilka zasad, które warto wypróbować. 

1. Najpierw kontekst potem instrukcja. Zacznij od kontekstu lub przykładów, a zakończ instrukcją. Taka struktura pomaga systemowi lepiej zinterpretować i wykonać zadanie. Staraj się oddzielać kontekst od zadań.  
   Przykład:  
   Kontekst: „Źródła energii odnawialnej rewolucjonizują rynek energetyczny. Szkoły, chcąc wyjść naprzeciw zmianom, proponują kierunki związane z odnawialnymi źródłami energii”.   
   Instrukcja: „W oparciu o powyższy kontekst wymień trzy argumenty, które uzasadnią działania szkół. Do każdego argumentu podaj jednozdaniowe uzasadnienie”.  
2. Precyzja i słowa kluczowe. Dokładnie określ, czego oczekujesz. Im bardziej szczegółowy jest prompt, tym bardziej trafna będzie odpowiedź. Zwróć uwagę na słowa kluczowe (w poniższym przykładzie są pogrubione).  
   Przykład: 
   „Wyjaśnij, jak działa napęd hybrydowy w samochodach i dlaczego jest korzystny dla środowiska. Na końcu wypowiedzi, w trzech punktach, podsumuj korzyści z posiadania samochodu z napędem hybrydowym płynące dla środowiska”.  
3. Proponuj role. Nadanie sztucznej inteligencji konkretnej roli dostosuje odpowiedź do zamierzonego tonu, stylu i poziomu wiedzy. Dodanie odbiorcy spowoduje, że odpowiedź będzie bardziej zrozumiała.   
   Przykład:  
   „Jesteś nauczycielem informatyki w klasie 6 szkoły podstawowej. Omawiasz właśnie z uczniami arkusz kalkulacyjny.  
   Przygotuj zadanie do wykonania dla uczniów w arkuszu kalkulacyjnym, które będzie sprawdzało umiejętność korzystania ze automatycznej średniej i automatycznego sumowania.  
4. Format odpowiedzi. Ważne jest również sprecyzowanie formatu odpowiedzi, jakiego oczekujemy.   
   Przykład:  
   „Na podstawie opisanego poniżej wydarzenia szkolnego stwórz post do mediów społecznościowych szkoły angażujący obserwujących do dyskusji.   
   Post powinien zawierać nazwę imprezy, datę i zaproszenie na następną edycję.    
   Odbiorcami będę uczniowie szkoły podstawowej, ich rodzice i społeczność lokalna.  
   [opis wydarzenia}” 

Halucynacje SI, czyli stworzę wszystko, czego potrzebujesz 

Sztuczna inteligencja, mimo swoich zaawansowanych możliwości, nie jest wolna od błędów. Jednym z nich są tzw. halucynacje. Polegają one na generowaniu przez modele SI odpowiedzi, które są niezgodne z prawdą. Dzieje się tak, ponieważ modele te uczą się na ogromnych ilościach danych, które mogą zawierać błędy lub być niekompletne. Ponadto budowa tych modeli sprawia, że informacje, które wprowadzamy, są traktowane dosłownie. Przez co mogą pojawiać się problemy z interpretacją nowych danych. Dzieje się tak, ponieważ system nauczył się szczegółów, a nie ogólnych wzorców. To tak, jakby uczeń nauczył się odpowiedzi do testu na pamięć. Kiedy otrzyma dokładnie ten sam test, rozwiąże go poprawnie. Kiedy natomiast otrzyma inny sprawdzian z tego zakresu, będzie miał trudności, bo uczył się odpowiedzi na konkretne pytania, a nie ogólnych zasad. Wreszcie algorytmy sztucznej inteligencji mogą czasami źle zinterpretować wzorce w danych, co skutkuje tworzeniem odpowiedzi, które nie mają sensu lub pokrycia w rzeczywistości.  

Przykładem może być stworzony przeze mnie prompt, który dotyczył streszczenia mojej, napisanej w 2016 roku, książki pt.: „Jak metoda projektu wpływa na zaangażowanie uczniów we własny proces edukacyjny?” Jeden z czołowych systemów generatywnej SI w kilku zdaniach streścił książkę, której nigdy nie napisałam.  

Kontrola, najwyższą formą zaufania do SI 

Czy zatem jest coś, co możemy zrobić, by zminimalizować lub wyeliminować skutki takich błędów?  Odpowiedzią może być kształcenie kompetencji przyszłości, a w szczególności krytycznego myślenia.

Jak nauczyć (się) krytycznego myślenia? 

Nauczyciele i uczniowie powinni nawykowo kontrolować informacje generowane przez SI. Dobrą praktyką będzie weryfikacja informacji za pomocą innych źródeł, co pozwoli na identyfikację potencjalnych błędów i podjęcie świadomej decyzji o wykorzystaniu wygenerowanych danych.  

Generatywna sztuczna inteligencja to ogromny potencjał. Oferując personalizację zadań dla poszczególnych uczniów i automatyzując rutynowe czynności, oszczędza nasz czas. Możemy go spożytkować na budowanie relacji z uczniami, które będą wspierały proces nauczania. Wraz z rozwojem technologii czeka nas ewolucja roli nauczyciela. Stanie się on raczej towarzyszem edukacyjnym, mentorem czy coachem, który będzie wspierał uczniów w ich edukacyjnej podróży. Jako nauczyciele powinniśmy przygotowywać naszych podopiecznych do krytycznego, świadomego i odpowiedzialnego korzystania z najnowszych technologii, rozwijając u nich m.in. kompetencje 4K (kreatywność, krytyczne myślenie, kooperacja, komunikacja). 

Czy współpraca nauczycieli ze sztuczną inteligencją to klucz do edukacji przyszłości?  

Źródła: 

• Licode Blog – Insights, Tips, and Updates on Building AI 
• Sztuczna inteligencja (AI) | Zielony Bot | Aktualności AI, hacki, aplikacje, porady i recenzje Blog 
• IBM Blog 
• Home | International Journal of Educational Technology in Higher Education