ChatGPT идёт в школу. Продолжение

1. Путём калибровки модели ChatGTP можно добиться её работы на основе верифицированной информации. Более того, можно добиться учёта теорий и научных законов, при условии использования очень подробных и выверенных теоретических определений в массиве данных. Этот путь требует наличия соответствующих компетенций и, вероятно, мы увидим появление профессии «инженера по настройке нейросетей» в образовании. Также, вероятно, это будет доступно прежде всего крупным цифровым образовательным платформам.
2. При выполнении первого условия ChatGPT очень полезен для генерации обратной связи на выполненную учеником работу. Причём, в зависимости от заданного запросом условия, можно получить фидбек (или несколько одновременно) с точки зрения фактологии, соответствия теоретической концепции, критического анализа и т.д. Так можно пробовать делать и сейчас, но при перепроверке ответов нейросети преподавателем.
3. Генерация заданий для учеников. Один мой коллега недавно поделился передовым опытом – с помощью ChatGPT он сгенерировал 20 грамматических заданий на спряжение глаголов. Аналогичным образом он поступил, когда возникла потребность в генерации небольшого текста для задания на чтение. Правда, текст пришлось перепроверять и редактировать.
4. Обучающие игры в формате диалога. Можно играть в города, «правду или ложь» и т.д. Особенно хорошо это работает в изучении иностранных языков. 

как любой попугай, нейросеть хороша лишь настолько, насколько хорошо то, что мы ей говорим.