AI Chatbots in Education: Challenges and Opportunities
Notice bibliographique
Résumé
With the emergence of artificial intelligence (AI), machine-learning (ML), and chatbot technologies, the field of education has been transformed drastically. The latest advancements in AI chatbots (such as ChatGPT) have proven to offer several benefits for students and educators. However, these benefits also come with inherent challenges, that can impede students’ learning and create hurdles for educators. The study aims to explore the benefits and challenges of AI chatbots in educational settings, with the goal of identifying how they can address existing barriers to learning. The paper begins by outlining the historical evolution of chatbots along with key elements that encompass the architecture of an AI chatbot. The paper then delves into the challenges and limitations associated with the integration of AI chatbots into education. The research findings from this narrative review reveal several benefits of using AI chatbots in education. AI chatbots like ChatGPT can function as virtual tutoring assistants, fostering an adaptive learning environment by aiding students with various learning activities, such as learning programming languages and foreign languages, understanding complex concepts, assisting with research activities, and providing real-time feedback. Educators can leverage such chatbots to create course content, generate assessments, evaluate student performance, and utilize them for data analysis and research. However, this technology presents significant challenges concerning data security and privacy. Additionally, ethical concerns regarding academic integrity and reliance on technology are some of the key challenges. Ultimately, AI chatbots offer endless opportunities by fostering a dynamic and interactive learning environment. However, to help students and teachers maximize the potential of this robust technology, it is essential to understand the risks, benefits, and ethical use of AI chatbots in education.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,026 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,012 |
| Communication savante | 0,018 | 0,034 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».