Потенциал генеративного искусственного интеллекта для решения профессиональных задач DOI Creative Commons

Yaroslav Kouzminov,

Ekaterina Kruchinskaia

Foresight-Russia, Journal Year: 2024, Volume and Issue: 18(4), P. 67 - 76

Published: Dec. 9, 2024

Востребованность генеративного искусственного интеллекта (GenAI) стремительно растет ввиду способности быстро обрабатывать масштабные объемы данных, компилировать их и транслировать «общее мнение». Однако дисбаланс между «компетенциями» GenAI препятствует расширению использования этого инструмента для решения сложных профессиональных задач. ИИ работает как гигантский накопитель средство воспроизводства знаний, однако не способен интерпретировать находить правильное применение в зависимости от контекста. Сохраняется критическая вероятность ошибки при генерации ответов даже на самые простые вопросы. В статье оценивается степень значимости ограничений, присущих GenAI. Тестирование лежащих его основе языковых моделей, включая новейшие версии — GPT-4o1 GigaChat MAX, проводилось с помощью авторского набора вопросов, основанного таксономии Блума. Установлено, что получения правильного ответа практически зависит количества параметров настройки, сложности таксономии, а наличии множественного выбора снижается. Полученные результаты подтверждают предположение о невозможности применения современных инструментов целях. Предлагаются опции, способные внести значимый вклад достижение минимум квазипрофессионального уровня.

Language: Русский

Which features of AI-based tools are important for students? A choice-based conjoint analysis DOI Creative Commons

Jörg von Garrel,

Jana Mayer

Computers and Education Artificial Intelligence, Journal Year: 2024, Volume and Issue: unknown, P. 100311 - 100311

Published: Sept. 1, 2024

Language: Английский

Citations

0
Artificial intelligence and pharmacy education: a survey to assess the knowledge, application, and perspective of B. Pharm. students from India DOI Creative Commons

V. U. Risana,

Asheekha Shirin,

Rukhiya Naduvile Purayil

et al.

Discover Education, Journal Year: 2024, Volume and Issue: 3(1)

Published: Nov. 6, 2024

This study aimed to understand the knowledge, application, and perspective of B. Pharm students regarding artificial intelligence (AI) tools. used a quantitative cross-sectional observational design, data were collected using questionnaire. The questionnaire was distributed among in India, 305 participants included study. results showed that majority female, mean age 20.51 years. also found had limited knowledge AI its applications pharmacy education. Only 34.6% attempted integrate tools into their academic activities. most commonly integrated ChatGPT (42.2%) Google Bard (Gemini) (30.8%). survey strongly indicated inclination student community towards generative for purposes. However, positive attitudes use education believed it would improve quality A significant (82.3%) respondents express interest attending workshops or training sessions enhance about AI, concluded there is need educators technology creators develop strategies learning experience students.

Language: Английский

Citations

0
Artificial Intelligence: A Knowledge, Attitude, and Practices Survey among Pharmacy Students at the University of Zambia DOI Open Access
Steward Mudenda,

Ruth Lubinda,

Maisa Kasanga

et al.

Creative Education, Journal Year: 2024, Volume and Issue: 15(12), P. 2582 - 2596

Published: Jan. 1, 2024

Language: Английский

Citations

0
Потенциал генеративного искусственного интеллекта для решения профессиональных задач DOI Creative Commons

Yaroslav Kouzminov,

Ekaterina Kruchinskaia

Foresight-Russia, Journal Year: 2024, Volume and Issue: 18(4), P. 67 - 76

Published: Dec. 9, 2024

Востребованность генеративного искусственного интеллекта (GenAI) стремительно растет ввиду способности быстро обрабатывать масштабные объемы данных, компилировать их и транслировать «общее мнение». Однако дисбаланс между «компетенциями» GenAI препятствует расширению использования этого инструмента для решения сложных профессиональных задач. ИИ работает как гигантский накопитель средство воспроизводства знаний, однако не способен интерпретировать находить правильное применение в зависимости от контекста. Сохраняется критическая вероятность ошибки при генерации ответов даже на самые простые вопросы. В статье оценивается степень значимости ограничений, присущих GenAI. Тестирование лежащих его основе языковых моделей, включая новейшие версии — GPT-4o1 GigaChat MAX, проводилось с помощью авторского набора вопросов, основанного таксономии Блума. Установлено, что получения правильного ответа практически зависит количества параметров настройки, сложности таксономии, а наличии множественного выбора снижается. Полученные результаты подтверждают предположение о невозможности применения современных инструментов целях. Предлагаются опции, способные внести значимый вклад достижение минимум квазипрофессионального уровня.

Language: Русский

Citations

0