教师应该怎么用ChatGPT？

原文作者：Hong Yang

大型语言模型已经走入了我们的生活。本文作者讲述了如何在教学任务中使用它。

2022年11月下旬，我在大学的教书生涯突然遇到了一位不速之客——ChatGPT。这是一种用海量语言数据集训练的大型语言模型（LLM）算法，具有概括、翻译、创作文本的能力。

和许多教师一样，我对这个工具的最大担忧是学生在写论文时会用它来作弊。我深知确保学生作业原创性、防止学术不端的重要性。一些美国大学，比如圣路易斯华盛顿大学，已经把ChatGPT生成的文本归类为剽窃，亚洲的多所大学，比如香港大学，也全面禁止使用ChatGPT，还有许多学校没有设立清晰的规定，比如我教授空气污染课程的英国雷丁大学。

来源：Gabby Jones/Bloomberg/Getty

我不认为我们能完全杜绝ChatGPT的使用，因为当前的技术已经让ChatGPT生成的文本很难被识别出来。我的学生很快就要毕业，开始工作，他们的单位可能会要求他们使用人工智能模型。如果他们不会恰当地使用这些工具，这反而会拖他们的后腿。我们不能阻止学生使用计算器或互联网，我们也不能阻止他们使用ChatGPT。最好的做法是去理解这种工具，并尝试把它融入到教学中。

反思作业

前几年，我都会让学生写一篇文献综述，而今年，为了防止抄袭、鼓励原创，我让学生分成小组，去校园里采集空气质量数据。不过，学生依然需要使用统计方法分析数据，自己写论文。

当然，许多学生对于建立课题很陌生。一些学生找不到评估二氧化碳排放的正确方法，我就建议使用ChatGPT来帮他们设计课题。ChatGPT会给你几个步骤：从确定采样点到如何选择二氧化碳检测设备，再到设备安装，采集和分析数据，汇报和传播研究结果。

科研分析和论文写作都是学生自己完成的，但他们也学会了如何用LLM生成研究思路、设计通用的实验步骤。

我的学生都是环境科学或地理学专业，所以很多人都不太精通编程语言，比如R语言或Python。我有时候也无法看出这些编程语言中的错误。而ChatGPT在这方面就很擅长。比如，在我的指导下，学生会用ChatGPT创建R代码，来执行他们的统计学实验，并分析校园里自然环境（如草地）和人造环境（如教室）的二氧化碳浓度差异。我发现，只要提示足够简单，ChatGPT就能给出可用的代码，比如：

提示：写一段t检验的R代码，用来分析大学校园自然环境和人造环境的二氧化碳浓度差异

回答：

# Load required librarieslibrary (tidyverse)

# Load the data for CO2 levels at natural and human sitesCO2_data

# Conduct t-test to compare the mean CO2 levels between natural and human sites

t.test (CO2_data$natural_site_CO2, CO2_data$human_site_CO2)

#Output the results

print (t.test(CO2_data$natural_site_CO2, CO2_data$human_site_CO2))

我还改变了我的评分方法，来保证我的学生能更好地理解内容，同时防止抄袭。他们不仅要写论文，还要用10分钟的演讲来分享他们的研究结果。这种方式不仅能减少作弊，还增加学生评价的交互性和参与度。我给每位学生都写了反馈，指出了需要改进的地方，并鼓励他们独立思考。

潜在陷阱

ChatGPT有很多好处。但我作为我们大学黑人、亚裔、少数族裔网络的联合主席， 我认为ChatGPT会给学术机构的多样性和包容性建设带来负面影响。

有一次我在课上讲到温室气体，我让ChatGPT提供关于气候变化的书单和这些书的作者。为了防止任何种族和语言相关偏见，我特意在提示中注明了“不限种族和语言”。但是，ChatGPT推荐的都是英语书籍。十个作者里有九个是白人，十个作者里还有九个是男性。