chatgpt-and-other-AI-models-in-3-steps.jpg” alt=”Nutzung von ChatGPT und anderen KI-Modellen in drei Schritten” width=”900″ height=”500″ srcset=”https://www.analyticsinsight.net/wp-content/uploads/2023/09/Leveraging-ChatGPT-and-other-AI-models-in-3-steps.jpg 900w, https://www.analyticsinsight.net/wp-content/uploads/2023/09/Leveraging-ChatGPT-and-other-AI-models-in-3-steps-300×167.jpg 300w, https://www.analyticsinsight.net/wp-content/uploads/2023/09/Leveraging-ChatGPT-and-other-AI-models-in-3-steps-768×427.jpg 768w, https://www.analyticsinsight.net/wp-content/uploads/2023/09/Leveraging-ChatGPT-and-other-AI-models-in-3-steps-780×433.jpg 780w, https://www.analyticsinsight.net/wp-content/uploads/2023/09/Leveraging-ChatGPT-and-other-AI-models-in-3-steps-600×333.jpg 600w, https://www.analyticsinsight.net/wp-content/uploads/2023/09/Leveraging-ChatGPT-and-other-AI-models-in-3-steps-550×306.jpg 550w, https://www.analyticsinsight.net/wp-content/uploads/2023/09/Leveraging-ChatGPT-and-other-AI-models-in-3-steps-370×206.jpg 370w, https://www.analyticsinsight.net/wp-content/uploads/2023/09/Leveraging-ChatGPT-and-other-AI-models-in-3-steps-255×142.jpg 255w, https://www.analyticsinsight.net/wp-content/uploads/2023/09/Leveraging-ChatGPT-and-other-AI-models-in-3-steps-150×83.jpg 150w” sizes=”(max-width: 900px) 100vw, 900px”/>Ein Überblick über die Verwendung von ChatGPT und anderen KI-Modellen in Ihren Projekten in 3 Schritten
Die neue Generation generativer KI-Modelle wie ChatGPT von OpenAI, LLaMA, Bard und Sparrow haben großes Potenzial gezeigt, die Hochschulbildung und andere Bereiche zu revolutionieren. Dies geht aus der Fülle an Ressourcen, Artikeln, Richtlinien, Kommentaren und Webinaren zu diesem Thema hervor.
ChatGPTBeispielsweise ist es mit 100 Millionen aktiven Nutzern in nur zwei Monaten nach Verfügbarkeit die am schnellsten wachsende Verbraucheranwendung in der Geschichte. Es war nicht dazu gedacht, die akademische Freiheit in Frage zu stellen oder die Standards authentischer Beurteilung zu ändern, aber das ist die Realität. Trotz der Herausforderungen bietet der tertiäre Bildungssektor auch Möglichkeiten zur Nutzung generativer Methoden KI-Modelle. Die Autoren schlagen drei Schlüsselphasen für die Generierung vor künstliche Intelligenz-unterstützte adaptive Forschungspraxis mit Schwerpunkt auf akademischer Forschung.
1. Machen Sie das Forschungsthema konkreter:
ChatGPT Chatbot wurde mit der Fähigkeit entwickelt, Konzepte, Offenbarungen und Zusammenhänge effizient zu Brainstorming zu machen, die für einen menschlichen Experten nicht sofort ersichtlich sind. In Stufe eins kann somit ein Dialog zwischen ChatGPT und dem Forscher zum manuellen Prozess der Erkennung einer Forschungslücke hinzugefügt werden, indem die Literatur gelesen, Suchmaschinen verwendet und menschliche Expertenkonsultationen angefordert werden.
2. Forschungseffizienz verbessern:
Durch den Einsatz von ChatGPT ist es möglich, die Zeit von der Forschungsidee bis zur Umsetzung und Validierung zu verkürzen. ChatGPT kann beispielsweise eine Zusammenfassung aller Forschungsmethoden anbieten, die für die Fragen und den Problembereich der Studie relevant sind. Es kann eine Gesamteinstufung der Techniken basierend auf ihrer voraussichtlichen Wirksamkeit bieten.
3. Überprüfen Sie die Forschung:
Der menschliche Forscher interpretiert Daten in Schlussfolgerungen und Erkenntnisse, die sich mit der Studienhypothese oder dem Thema befassen oder zu neuen führen könnten. Durch die Bereitstellung weiterer Validierungsintegrationen auf verschiedene Weise kann ChatGPT zur Unterstützung dieser Schlussfolgerungen genutzt werden.
