這學期應該會有挺多的調整。
原本的架構是完全沒有改變的(如果架構有大改,不就代表我原本的課程設計是無所本的嗎!)
改的部分有兩個:
第一個是去年看了BCG的問題解決力,跟我們課程根本一模一樣,但多了不同的描述方式(不是工具,書裡面也少見一般問題解決書裡面的一大堆工具模板,頂多就是一些示意圖而已)
所以寒假的時候,安排我們社群老師一起共讀(讀書筆記),並將可以融合到我們課程內容的東西看看如何放進學習活動及投影片的指示。
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第二個部分是將各種生成式AI融進課程。現在才放是因為這個學期有很多研究型的gAI都有免費的版本可以用了。
為什麼要練習問問題
像第三週要讓學生練習好的提問。
問「對」問題,可以有機會發現可能問題根本不存在、問題可能有同面向,或是已經有人開始在解決了。
無法問「對」問題,可能導致自己浪費時間、走錯方向!!!!
- 我想知道什麼?為什麼我想知道這個?
- 問哪種gAI,該怎麼問才能得到有幫助的答案?
- 會不會是打高空? ( 很困難做不到? 有多做不到?)
- 是不是智能幻覺?
- 別的國家/城市/家庭/人怎麼處理這件事?
- 政府機關及學術領域如何處理這件事?
- 相關的法規、原理及流程有哪些?
- 民間團體如何處理這件事?
這樣應該思緒上是比較順的。
每張模板下面也加了「如何評估這些方法比其他方法更有效?」
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在過去,這邊就會帶學生用google找資料,但這次加入了引導學生思考並評估使用gAI的部分。
接著才是為什麼仍然要學會使用google。
因為生成式AI除了會編造資料外,另一個特徵就是Garbage in, garbage out!
產出的東西取決於我們為給它的資料。
這邊就接回原先在教使用google的內容
.jpg)
最後提醒他們在用google時,不要專注在自己已經知道的,也不要專注在那些同意自己想法的資料。
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最後就是提醒學生gAI適合拿來幹嘛。
還有要會找gAI找不到的資料!
有四大類:
- 範圍很特定的資料
- 頻率低的資料
- 結構弱的資料
- 類比遷移的資料
就接回我們之前讓學生用社群媒體尋找資料的部分。
最後
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強調一般的chatGPT不要在收集資料的時候使用。
然後讓小組中的人使用研究型AI找關鍵字,然後用google找更多資料。
也不用怕有大部頭的研究報告,因為可以使用notebookLM。
然後就是放他們去做練習啦。
在第四周他們報告時,資料的品質、面向都很明顯的高於學長姐。
尤其是之前學生常常在自己的想法中打轉,這次也改善很多!
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