Як мотивація впливає на результати навчання з ChatGPT: конкуренція чи особистий розвиток?
Коли студенти застосовують штучний інтелект для опанування нових тем, саме їхні внутрішні мотиви визначають, чи дійсно вони засвоять інформацію, або ж просто набудуть поверхневих фактів. Недавній експеримент показав, що ті, кому було рекомендовано зосередитися на особистому розумінні, поглинали знання значно глибше, ніж ті, кого спонукали перетягувати ковдру на себе, намагаючись перевершити інших. Причому, учасники, націлені на конкуренцію, відчували значну тривожність і використовували поверхневі стратегії навчання. Результати дослідження опубліковано в журналі Applied Cognitive Psychology.
Теорія цілей досягнень: що вона означає для навчання?
В освітній психології існує поняття, відоме як теорія цілей досягнень. Вона пояснює, чому люди докладають зусиль до виконання навчальних завдань. Наприклад, студент може читати підручник, щоб по-справжньому зрозуміти світ, а може робити це лише заради здобуття оцінки.
Учителі часто формують ці внутрішні цілі, підкреслюючи різні стандарти успіху в процесі навчання. Такий вплив середовища називають структурою цілей. Вона змінюється залежно від завдань, критеріїв оцінювання та інструкцій від викладачів.
Два підходи до навчання: розвиток чи суперництво?
Існують два основних типи структур цілей:
- Структура цілей розвитку (mastery): орієнтує на індивідуальний прогрес, сприяє поглибленню навичок і глибокому розумінню. Успіх тут оцінюють за особистими стандартами, порівнюючи нинішні знання з власними минулими результатами.
- Структура цілей продуктивності (performance): спонукає демонструвати компетентність, випереджаючи інших. Успішність вимірюється на основі порівняння з однолітками і залежить від того, як оточення оцінює здібності.
Попередні дослідження довели, що середовище розвитку сприяє глибокому навчанню і наполегливості, а підхід, орієнтований на конкуренцію, часто веде до поверхневих стратегій, спрямованих на створення видимості компетентності.
Штучний інтелект у навчанні: хто кого?
Зараз інструменти штучного інтелекту, такі як генеративні чат-боти, все активніше входять у звичайну освітню практику. Вони дають можливість персоналізованого навчання, яку можна порівняти з приватним репетитором. Однак дослідження ефективності цих технологій дають різні результати:
- Деякі показують покращення результатів у студентів.
- Інші – навпаки, зниження успішності, якщо учні надто покладаються на програмне забезпечення.
Німецька дослідниця Лаура Шмідт разом із колегами вирішила з’ясувати, чому такі розбіжності виникають. На відміну від розгляду виключно технічних навичок користувача, вона припустила, що мотивація студента впливає на підхід до роботи з програмою.
Експеримент: як цілі впливають на взаємодію з ChatGPT
Для дослідження команда з 104 студентів університету провела онлайн-експеримент. Учасникам запропонували вивчити 4 концепції соціальної психології, наприклад, ефект простої експозиції, який пояснює, чому ми віддаємо перевагу знайомим речам.
Перед стартом всі пройшли тест на базові знання. Потім їх розділили на дві групи:
- Група розвитку: отримала завдання зосередитися на розширенні власного розуміння та глибокому вивченні матеріалу.
- Група продуктивності: мала мету перевершити інших учасників і продемонструвати кращі знання у кінцевому тесті.
Кожні 5 хвилин учасникам нагадували про їхні цілі, а нотатки робити заборонили. Після 20-хвилинної взаємодії зі штучним інтелектом всі повідомили про свій емоційний стан і внутрішню мотивацію, а також склали підсумковий тест із 12 відкритих питань.
Ключові результати
Студенти, які навчалися з орієнтацією на розвиток, показали кращі знання ключових психологічних концепцій. Їхні відповіді були більш точними та глибокими. Водночас група, орієнтована на конкуренцію, частіше цікавилася дрібними деталями, котрі здавалися вражаючими в спілкуванні, але не сприяли глибинному розумінню:
- Імена дослідників і дати публікацій.
- Назви книг і журналів.
Підсумкові відповіді цієї групи містили багато таких фактичних подробиць, що свідчить про стратегію «виконання критеріїв» – коли увага йде на поверхневі ознаки успіху, а справжній навчальний процес страждає.
У групі розвитку учні замість випадкових фактів просили допомогти зі способами запам’ятовування й намагалися систематизувати знання, щоб краще їх засвоїти.
Психоемоційний аспект навчання
Важливо відзначити й емоційні відмінності. Студенти, націлені на конкурентний результат, перенавантажувалися тиском і тривогою задля відповідності очікуванням третіх осіб. Це створювало додатковий стрес і напругу.
Ті, хто вивчав матеріал для самоудосконалення, уникали подібного емоційного навантаження, зосереджуючись лише на власному інтелектуальному прогресі.
Проте за параметрами задоволення, зацікавленості та відчуття свободи у навчанні обидві групи не показали суттєвої різниці, що, ймовірно, пов’язано з тим, що студенти зазвичай мають високу внутрішню мотивацію до навчання.
Обмеження й перспективи подальших досліджень
Експеримент має кілька меж, які варто врахувати:
- Рівень досвіду учасників із використанням штучного інтелекту був різним, а більшість лише просили базові пояснення, а не складніше наприклад, створення тестів чи симуляції оцінювання.
- Дослідження проведене на засадах декларативних знань – розуміння фактів і основних понять, де легко створити ілюзію компетентності, запитуючи зайві деталі. Однак методи навчання складних навичок можуть поводитися інакше.
- Відсутність інструментів для відстеження глибини опрацювання текстів (наприклад, технології відстеження погляду чи вербального мислення) ускладнює з’ясування, чи кращі результати групи розвитку зумовлені справжнім глибшим опрацюванням інформації, чи лише кращими початковими запитами.
Що це означає для освітян?
Ці знахідки підкреслюють: формулювання завдань має величезний вплив на те, як студенти користуються штучним інтелектом. Заклики до конкуренції можуть відвернути увагу від реального засвоєння знань, водночас спричиняючи непотрібний стрес.
Викладачам варто уникати постановки завдань у форматі суперництва серед учнів, особливо у поєднанні з технологіями штучного інтелекту, щоб допомогти студентам по-справжньому вчитись і розвиватися.
Дослідження «AIming High: Do Goal Structures Matter in Learning With ChatGPT?» виконали Лаура Шмідт, Ніклас Оберґассель і Джуліан Роелле.
