Die Flut an Ressourcen, Artikeln, Richtlinien, Kommentaren und Webinaren im Zusammenhang mit der neuen Welle generativer KI-Modelle wie chatgpt, LLaMA, Bard und Sparrow ist ein ausreichender Beweis für deren potenzielle disruptive Kraft in der Hochschulbildung und anderswo.

ChatGPT ist die am schnellsten wachsende Verbraucheranwendung in der Geschichte der Menschheit und erreicht nur zwei Monate nach ihrer Einführung 100 Millionen aktive Benutzer. Es wurde nicht entwickelt, um die akademische Integrität in Frage zu stellen oder authentische Beurteilungen neu zu definieren, aber hier sind wir.

Inmitten dieser Herausforderungen gibt es Möglichkeiten, generative KI-Modelle im tertiären Bildungssektor zu nutzen. Wir konzentrieren uns auf die akademische Forschung und stellen drei entscheidende Schritte für eine adaptive Forschungspraxis mit generativer KI vor.

Was ist es zu wissen?

Jede Anwendung generativer KI muss mit der Anerkennung und dem gründlichen Verständnis ihrer primären inhärenten Einschränkung beginnen, nämlich dass dies nicht der Fall ist wissen. Generative KI formuliert Antworten auf Fragen menschlicher Bediener auf der Grundlage der Vertrautheit mit dem erlernten Zusammentreffen von Milliarden von Wörtern, Sätzen, Absätzen und Dokumenten.

Menschliches Wissen ist erkenntnistheoretisch, weil wir zusammengesetztes Wissen dekonstruieren und die Beziehungen zwischen diesen Elementen verstehen können, wie sie in der realen Welt existieren. Im Gegensatz dazu sind ChatGPT und andere generative KI-Modelle solipsistisch, weil sie nicht auf die Art und Weise „wissen“, wie wir es tun: Ihnen fehlt die Erkenntnis, sie können Wissen nicht wahrnehmen, noch können sie Wissen rationalisieren oder konstruieren, und sie sind nicht in der Lage, die Quelle von Wissen zu begründen Ausdruck. Menschen können durch Logik argumentieren und kritisieren, wohingegen das solipsistische Wissen von ChatGPT strikt auf das wiederholte Lernen statistischer Muster und Regelmäßigkeiten aus einem bestimmten Datensatz beschränkt ist. Es geht davon aus, dass diese Grenzen der realen Welt entsprechen.

Dennoch müssen wir diese neue Form der Intelligenz für ihre äußerst effektive, menschenähnliche Konversation mit scheinbar bedeutungsvollen Antworten auf Fragen, Erklärungen, Zusammenfassungen, Klassifizierungen, Extraktionen, Generierung, Ideenfindung, Schlussfolgerungen und Umformulierungsaufgaben schätzen.

Vereinfachen wir die akademische Forschung in drei Hauptphasen: (1) Fragestellung: eine Hypothese oder Frage festlegen; (2) Untersuchungsmethode: einer anerkannten Forschungsmethode folgen oder eine neue Methode oder einen neuen Algorithmus erfinden, um eine Untersuchung durchzuführen, die die Frage löst oder beantwortet; und (3) Forschungsergebnis: Formulieren, bewerten und dokumentieren Sie die Lösung, um weitere Forschung zu ermöglichen.

1. Schärfen Sie die Forschungsfrage

Durch seine Konzeption kann ChatGPT effektiv Ideen, Einsichten und Korrelationen sammeln, die für einen menschlichen Experten nicht sofort ersichtlich sind. Daher kann in Stufe eins der manuelle Prozess der Identifizierung einer Forschungslücke durch Literaturrecherche, Nutzung von Suchmaschinen und die Einholung menschlicher Expertenberatung nun durch ein Gespräch zwischen ChatGPT und dem Forscher ergänzt werden.

Ein Beispiel aus der Klimaforschung:

Eingabeaufforderung 1: Welche Themen der Klimawissenschaft und Klimaschutzinterventionen haben den Einsatz umsetzungswissenschaftlicher Theorien, Modelle und Rahmenbedingungen noch nicht untersucht?

Aufforderung 2: Schlagen Sie auf der Grundlage dieser Forschungslücken bis zu 10 Forschungsfragen zum Thema Klimawandelforschung vor?

Selbst in Situationen, in denen die Forschungslücke bekannt ist und grundlegende Versionen von Forschungsfragen formuliert wurden, kann ChatGPT genutzt werden, um die Lesbarkeit und Klarheit der Forschungsfragen zu verbessern und sogar Gegenargumente für eine weitere Überprüfung der Fragen und Inhalte bereitzustellen. Einige Beispiele dafür, wie dies geschehen kann, sind:

Ideengenerierung: Forscher stellen erste Informationen oder Kontext für potenzielle Forschungsfragen bereit und ChatGPT kann sein erlerntes Wissen und seine Sprachfähigkeiten nutzen, um kreative Ideen zu generieren.

Literaturische Rezension: Forscher können ChatGPT bitten, einen Überblick über ein bestimmtes Thema zu geben und verschiedene Studien zu vergleichen. Es kann bei der Entwicklung einer Literaturrecherche hilfreich sein, indem es die verfügbaren Forschungsergebnisse zusammenfasst, wichtige Ergebnisse hervorhebt und Forschungslücken identifiziert. Seine Fähigkeit, große Informationsmengen zu produzieren, kann Recherchezeit sparen und ein umfassendes Verständnis bestehender Arbeiten ermöglichen.

Datenexploration: ChatGPT kann bei der Untersuchung von Daten helfen, indem es Korrelationen aufdeckt. Sie können es beispielsweise dazu veranlassen, Beziehungen zwischen Variablen zu untersuchen und nach Mustern zu suchen, die auf den ersten Blick möglicherweise nicht offensichtlich sind. Seine Ergebnisse sind in diesem Fall aufgrund seiner Fähigkeit, enorme Mengen zu verarbeiten, wertvoll Die Anzahl der Daten ist nützlich, um interessante Zusammenhänge oder unerwartete Ereignisse zu identifizieren.

Obwohl ChatGPT wertvolle Ergebnisse für diese Forschungsprozesse bietet, sind menschliches Fachwissen, Wissen und kritisches Denken unerlässlich, um die Ergebnisse von ChatGPT zu bewerten und zu verfeinern. ChatGPT-Vorschläge sollten als Ausgangspunkt für die weitere Erkundung und Validierung betrachtet werden.

2. Forschungseffizienz schaffen

ChatGPT kann verwendet werden, um die Zeit von der Forschungsidee bis zur Umsetzung und Validierung zu verkürzen. ChatGPT kann beispielsweise eine Zusammenfassung aller Forschungsmethoden bereitstellen, die für die Forschungsfragen und den Problembereich relevant sind. Es kann eine allgemeine Rangfolge von Methoden basierend auf ihrer potenziellen Wirksamkeit liefern. Zum Beispiel:

Aufforderung 1: Identifizieren Sie geeignete Forschungsmethoden und zugehörige wissenschaftliche Umsetzungstechniken, die das Forschungsdesign zur Beantwortung jeder dieser Fragen beeinflussen können.

Eingabeaufforderung 2: Ordnen Sie die identifizierten Methoden anhand geeigneter Wirksamkeitsmetriken.

Bei der Anwendung der Forschungsmethode müssen Forscher häufig große Textmengen lesen und analysieren. Forscher können ChatGPT verwenden, um Textberichte zu erstellen, indem sie wichtige Ergebnisse zusammenfassen, wichtige Erkenntnisse identifizieren und Texterklärungen bereitstellen. Beispielsweise können Forscher ChatGPT einen Textbericht zur Verfügung stellen, der dabei helfen kann, wichtige Informationen zu extrahieren, Informationen durch Umformulierung von Sätzen zu verdichten, Wiederholungen zu entfernen und kompakte Informationen bereitzustellen.

Nach der Anwendung der Forschungsmethode können die generierten Daten von ChatGPT analysiert, aggregiert und synthetisiert werden, um aussagekräftige Berichte mit Text und grafischen Visualisierungen zu erstellen. Das Code Interpreter-Plugin für ChatGPT kann Datensätze vorverarbeiten, bestimmte Arten der grafischen Visualisierung generieren und statistische Analysen durchführen und Erkenntnisse und Interpretationen herausarbeiten. ChatGPT kann auch Codeschnipsel oder Vorschläge für geeignete Algorithmen oder erweiterte statistische Analysen generieren.

Es ist wichtig zu beachten, dass generative KI zwar zur Steigerung der Forschungseffizienz beitragen kann, sie jedoch als KI-Assistent und nicht als Ersatz für den disziplinären Wissensexperten behandelt werden sollte. Von entscheidender Bedeutung ist die Notwendigkeit einer menschlichen Überprüfung und Validierung, um Genauigkeit, Interpretierbarkeit und Relevanz der generierten Ergebnisse sicherzustellen.

3. Validieren Sie die Forschung

Der menschliche Forscher übersetzt Ergebnisse in Erkenntnisse und Erkenntnisse, die die Forschungsfrage oder Hypothese lösen oder neue Fragen aufwerfen könnten. ChatGPT kann verwendet werden, um diese Schlussfolgerungen zu untermauern, indem auf verschiedene Weise weitere Integrationen der Validierung bereitgestellt werden. Zum Beispiel:

Validierungsrahmen: ChatGPT kann Vorschläge für geeignete Validierungsmethoden, Metriken oder Bewertungskriterien machen.

Datenvalidierung: Forscher können ChatGPT ihre Daten beschreiben und so potenzielle Datenqualitätsprobleme, Verzerrungen oder Einschränkungen identifizieren. Dies kann Forscher bei der Lösung von Problemen der Datenintegrität und -validität unterstützen.

Methodenvalidierung: ChatGPT kann Ihnen dabei helfen, die in Ihrer Forschung verwendeten Methoden zu validieren. Es kann beispielsweise Feedback geben, Verbesserungen vorschlagen oder potenzielle Fallstricke Ihrer Forschungsmethodik, Algorithmen oder Modelle identifizieren.

Feedback und Rezension: Forschungsergebnisse können ChatGPT vorgelegt werden und konstruktives Feedback geben, indem potenzielle Mängel identifiziert oder Stärken und Schwächen oder Bereiche hervorgehoben werden, die einer weiteren Klärung bedürfen.

Eine solche Integration der Validierung kann zur Gegenprüfung von Forschungsergebnissen genutzt werden, sodass etwaige Lücken geschlossen werden, bevor die Forschungsergebnisse einem breiteren Publikum wie Gutachtern, Gutachtern und der breiten Öffentlichkeit zugänglich gemacht werden. Generative KI kann Forschern helfen, Schreibblockaden zu überwinden, einfache und ansprechende Titel für Arbeiten zu schreiben, Highlights und Zusammenfassungen zu erstellen oder sogar ein einfallsreiches Gespräch über das Forschungsthema zu führen.

Es ist an der Zeit, in KI zu investieren, da sie in unserem Berufs- und Privatleben verankert ist. Dieser Artikel plädiert für eine adaptive Forschungspraxis mit generativer KI. Trotz seiner Vielseitigkeit im gesamten Lebenszyklus der akademischen Forschung sollten wir uns immer an die inhärenten Einschränkungen des Tools erinnern (die es nicht hat). wissen) und prüfen, validieren und korrigieren Sie alle KI-generierten Inhalte.

Daswin De Silva ist stellvertretender Direktor am Center for Data Analytics and Cognition und Mona El-Ayoubi ist Dozentin für Qualität und Standards sowie Bildungsdienstleistungen an der La Trobe University.

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