У досліді з геометричними задачами Платона дослідники помітили характерну рису роботи ChatGPT-4: замість того щоб одразу відтворити класичні розв’язки, штучний інтелект спершу імпровізував, помилявся та потребував підказок, що автори порівнюють із поведінкою учнів. Цю, на перший погляд, ваду вони змогли обернути на корисну особливість, що може допомогти у навчанні та засвоєнні нового матеріалу. Про експеримент Кембридзький університет повідомив у пресрелізі, а статтю опубліковано в International Journal of Mathematical Education in Science and Technology.
Автори проводять паралель із «зоною найближчого розвитку»: між тим, що учень може зробити відразу, і тим, до чого доходить із підтримкою. З погляду машинного навчання це відповідає балансу між опорою на наявні знання та пошуком нових підходів (exploitation–exploration trade-off). Без додаткових вимог ChatGPT віддає перевагу явній алгебрі, та коли учитель накладає чіткі обмеження («без вимірювань», «тільки геометрична побудова», «поясни без формул»), це змінює хід міркування і спонукає модель спробувати інший шлях.
Для освіти це означає, що ChatGPT варто залучати не як джерело еталонних відповідей, а як співрозмовника для міркувань: ставити навідні запитання, просити альтернативні доведення, перевіряти точність. Водночас дослідники наголошують: на відміну від підручника, доведення від чатбота не можна приймати на віру — їх треба критично оцінювати, і саме ці навички варто закладати в навчальні програми.
У «Меноні» Платон пропонує хлопцеві задачу: подвоїти площу квадрата. Інтуїтивна відповідь — подвоїти довжину сторони — хибна, бо площа тоді зростає вчетверо. Правильний хід — побудувати новий квадрат зі стороною, рівною діагоналі початкового; у такому разі площа збільшується рівно удвічі. Ця сцена століттями живить суперечку про походження знань: чи витягуємо ми їх з розуму чи творимо їх в процесі міркувань.
Залишити відповідь