Hulyo 29, 2025

Ipinakikilala ang study mode

Isang bagong paraan para matuto sa ChatGPT na nag-aalok ng sunod-sunod na gabay sa halip na mabilisang mga sagot.

Naglo-load…

Ngayon, ipinakikilala namin ang study mode sa ChatGPT—isang karanasan sa pag-aaral na tutulong sa iyo na malutas ang mga problema nang step by step sa halip na makakuha lang ng sagot. Simula ngayon, available ito ng mga user na naka-log in sa Free, Plus, Pro, Team, at magiging available ito sa ChatGPT Edu sa susunod na ilang linggo.

Ang ChatGPT ay nagiging isa sa mga pinakalaganap na ginagamit na tool sa pag-aaral sa buong mundo. Bumabaling dito ang mga estudyante para lutasin ang mga mahihirap na problema sa takdang-aralin, maghanda para sa mga pagsusulit, at galugarin ang mga bagong konsepto. Pero ang paggamit nito sa edukasyon ay nagbangon din ng mahalagang tanong: paano natin masisiguro na ginagamit ito para suportahan ang totoong pagkatuto, at hindi lang nag-aalok ng mga solusyon nang hindi tinutulungan ang mga mag-aaral na maunawaan ang mga ito?

Gumawa kami ng paraan ng pag-aaral para makatulong na masagot ang tanong na ito. Kapag ginagamit ng mga estudyante ang study mode, binibigyan sila ng mga gabay na tanong na inaangkop ang mga sagot sa kanilang layunin at skill para matulungan silang magkaroon ng mas malalim na pag-unawa. Idinisenyo ang study mode para maging kaakit-akit at interactive, at para matulungan ang mga estudyante na matuto ng isang bagay—hindi lang tapusin ang isang bagay.

Paano binuo ang study mode

Sa ilalim ng hood, ang study mode ay pinapagana ng mga pasadyang tagubilin ng system na isinulat namin sa pakikipagtulungan ng mga guro, siyentipiko, at mga eksperto sa pedagogy para maipakita ang pangunahing hanay ng mga paggawi na sumusuporta sa mas malalim na pagkatuto kabilang ang: paghihikayat ng aktibong pakikilahok, pamamahala ng cognitive load, proaktibong pagpapaunlad ng metacognition at self-reflection, pagpapaunlad ng kuryusidad, at pagbibigay ng naaaksyunan at sumusuportang feedback. Ang mga pag-uugali na ito ay batay sa matagal nang pananaliksik sa agham ng pagkatuto at humuhubog kung paano tumutugon ang mode ng pag-aaral sa mga estudyante.

"Sa halip na gawin ang trabaho para sa kanila, hinihikayat ng study mode ang mga estudyante na mag-isip nang mabuti tungkol sa kanilang pag-aaral. Ang mga feature na tulad nito ay isang positibong hakbang patungo sa epektibong paggamit ng AI para sa pag-aaral. Kahit sa panahon ng AI, ang pinakamahusay na pagkatuto ay nangyayari pa rin kapag ang mga mag-aaral ay nasasabik at aktibong nakikilahok sa mga materyal ng aralin. —Robbie Torney, Senior Director ng mga Program ng AI sa Common Sense Media.

Mga pangunahing feature

Mga interactive na prompt: Pinagsasama ang Socratic na pagtatanong, mga pahiwatig, at mga prompt ng pagmumuni-muni sa sarili para gabayan ang pag-unawa at itaguyod ang aktibong pag-aaral, sa halip na direktang magbigay ng mga sagot.

Mga Mga naka-scaffold na sagot: Nakaayos ang impormasyon sa mga seksyong madaling sundin na nagbibigay-diin sa mga pangunahing koneksyon sa pagitan ng mga paksa, pinapanatiling nakakaengganyo ang impormasyon nang may tamang dami ng konteksto, at binabawasan ang labis na pag-aalala para sa mga kumplikadong paksa.

Naka-personalize na suporta: Iniangkop ang mga aralin sa tamang antas para sa user, batay sa mga tanong na sumusuri sa antas ng skill at memory mula sa mga nakaraang chat.

Mga pagsusuri sa kaalaman: Mga pagsusulit at bukas na mga tanong, kasama ang naka-personaliz na feedback para subaybayan ang progreso, suportahan ang pagpapanatili ng kaalaman at ang kakayahang ilapat ang kaalamang iyon sa mga bagong konteksto.

Kakayahang umangkop: Madaling i-toggle on at i-off ang study mode habang nag-uusap, na nagbibigay sa 'yo ng kakayahang umangkop sa iyong mga layunin sa pag-aaral sa bawat pag-uusap.

Paano ginagamit ng mga estudyante ang study mode

Binuo ang study mode na isinasaalang-alang ang mga estudyante sa kolehiyo. Ilang feedback na narinig namin mula sa mga estudyante habang nasa maagang pagsubok:

Ang pinakamagandang paraan para ilarawan ko ito ay isang live, 24/7, "oras ng opisina" na alam ang lahat. —Noah Campbell, estudyante sa kolehiyo

“Magaling ang study mode sa pag-break down ng siksik na materyal sa malinaw at maayos na mga paliwanag.—Caleb Masi, estudyante sa kolehiyo

"Sinubukan ko ang study mode para turuan ako sa ikonsepto na ilang beses ko nang sinubukang matutunan: mga sinusoidal positional encoding. Parang isang tutor na hindi napapagod sa mga tanong ko. Pagkatapos ng tatlong oras na session ng pagtatrabaho, sa wakas ay naintindihan ko na ito nang sapat para maging kumpiyansa ako. —Maggie Wang, estudyante sa kolehiyo

Mga paraan kung paano gamitin ang study mode na inspirasyon ng mga estudyante sa kolehiyo mula sa ChatGPT lab

I want to learn about Game Theory, specifically the broad spectrum that the field entails, then also the ways in which you think it'd be useful for me to understand in my daily life. I want you to of course follow my curiousity, but mostly you will be teaching me about it, and keeping a high level plan to iterate through so I can cover the full scope here. I will ask questions when I am curious, but be deadset on quickly educating me on this.

Perfect. Here’s the high-level plan I’ll drive us through—think of it as a layered roadmap from foundational ideas to practical intuition:

🔹 Phase 1: Core Foundations

1. What is Game Theory, really?

Strategic interaction, rational agents, assumptions.

2. Types of Games

Cooperative vs non-cooperative
Simultaneous vs sequential
Zero-sum vs non-zero-sum

3. Basic Concepts

Players, strategies, payoffs, information
Dominant strategies
Nash equilibrium (core to nearly everything)

🔸 Phase 2: Classic Games & Concepts

4. Famous Games

Prisoner’s Dilemma
Chicken
Battle of the Sexes
Stag Hunt
Matching Pennies

5. Mixed Strategy Equilibria

When no pure strategy works
Randomization and expected payoffs

🔹 Phase 3: Deepening the Model

6. Repeated Games & Folk Theorems

Cooperation emerging over time
Tit for Tat, Grim Trigger, etc.

7. Extensive-Form Games

Game trees, backward induction
Subgame Perfect Equilibria

8. Bayesian Games

Games with incomplete information
Beliefs, types, and expected utility

🔸 Phase 4: Real-Life Relevance

9. Mechanism Design / Reverse Game Theory

Voting systems, auctions, contracts

10. Behavioral Game Theory

Bounded rationality, fairness, heuristics

11. Daily Life Applications

Negotiation, dating, politics, AI systems, etc.

🔹 Phase 5: Advanced & Optional

12. Evolutionary Game Theory

Strategies that reproduce over time

13. Algorithmic Game Theory

Network effects, internet auctions

14. Your world: How it matters to Parker

Systems design, incentives, power structures

Throughout this, I’ll mix in:

🔄 Guided examples
🧠 Thought experiments
🎭 Real-life situations to map theory onto
🧩 Quick checks to make sure ideas are sticking

Let’s kick off Phase 1.
First quick one: In your own words, what do you think Game Theory is about? No need to be polished—just get it out.

I think Game Theory is sort of this meta aspect framing of modern society in life where we look at people in situations and complex systems and we try to analyze how people in them make decisions, sometimes why they make it, and how this affects the situation/system

Nice—you're already circling the core.

Let’s sharpen it a bit together. Game Theory is fundamentally about strategic decision-making—situations where the outcome for each person depends not just on what they do, but on what others do too.

So real quick:

If you’re making a decision and it depends entirely on nature or chance—like a dice roll—is that Game Theory?

And then:

If you’re making a decision and it depends on what someone else does—like whether they cooperate or betray you—is that Game Theory?

Walk me through your thinking on both.

No random chance isn't game theory, though agents in game theory may end up having things depend on random chance. But if youre decision matters then of course it is. Also please remember you should be teaching this to me, via paragraphs of information and moving through a high level plan. If I want to do interactions and questions, I will ask. Continue

Got it—I'll stay in teaching mode and drive forward through the roadmap unless you tap in.

📍Phase 1: Core Foundations — What Game Theory Is

At its heart, Game Theory studies strategic interactions: any situation where the outcome for each agent (person, company, nation, etc.) depends on the actions of others. It’s not about games in the traditional sense, but rather any “game” where decisions must be made in the presence of others who are also making decisions.

Key Assumptions (Classical Game Theory):

1. Rational agents – Everyone acts to maximize their own utility (whatever that means to them).

2. Strategic thinking – Agents consider what others might do before acting.

3. Common knowledge – Everyone knows the rules, the payoffs, and that everyone is rational (though later variants relax this).

🧩 Core Building Blocks

Here are the elements every formal game model needs:

Players – The decision-makers.
Strategies – The complete set of actions each player could take.
Payoffs – The outcomes (usually represented numerically) each player receives depending on the combination of strategies chosen.
Rules of play – Whether players move simultaneously or in turns, whether they see each other’s moves, whether they play once or repeatedly.

These get framed into a “game form”, and from there, you look for solutions—most famously, Nash equilibrium (more on that soon).

🎲 Quick Clarification: Game Theory vs Probability

You're exactly right—pure chance (like dice) isn’t Game Theory. That’s probability theory. But if you are choosing a strategy knowing that others may randomize their own moves? That’s Game Theory.

For example: in rock-paper-scissors, the “optimal” strategy is not deterministic—it’s a mixed strategy, which involves randomizing your choices. But you’re doing so strategically, in response to an opponent.

🧠 Where We’re Going Next

Next up, I’ll walk through types of games (Phase 1 continued), then move into dominant strategies and Nash equilibrium to set up the first actual game analysis.

Let me know if you want to pause, go deeper, or shift gears—but otherwise I’ll keep pressing forward.

I like the rock paper scissors example. Keep going, connecting to my life where possible. want to internalize this to be a better person/decision maker

Pagsisimula

Ang study mode ay lalong kapaki-pakinabang para sa tulong sa takdang-aralin, paghahanda sa pagsusulit, at pag-aaral ng mga bagong paksa. Para subukan ito, piliin ang "Mag-aaral at matuto" mula sa mga tool sa ChatGPT at magtanong.

Mga Limitasyon at ano ang susunod

Ito ang unang hakbang sa mas mahabang paglalakbay para mapabuti ang pag-aaral sa ChatGPT. Ngayon, pinapagana ang study mode ng mga pasadyang tagubilin ng system. Pinili namin ang paraan na ito dahil pinapayagan kaming mabilis na matuto mula sa tunay na feedback ng mag-aaral at pagbutihin ang karanasan—kahit na nagreresulta ito sa ilang hindi pare-parehong paggawi at mga pagkakamali sa mga pag-uusap. Plano naming sanayin ang paggawi na ito nang direkta sa aming mga pangunahing modelo kapag natutunan namin kung ano ang pinakamahusay na gumagana sa pamamagitan ng pag-uulit at feedback ng mga estudyante.

Gagalugarin din namin ang mga feature para gawing mas kaakit-akit at kapaki-pakinabang ang study mode para sa mga estudyante, kabilang ang:

Mas malinaw na mga biswalisasyon para sa mga kumplikado o mga konseptong maraming text
Pagtatakda ng mga layunin at pagsubaybay sa progreso ng mga pag-uusap
Mas malalim na pag-personalize na angkop sa antas ng skill at mga layunin ng bawat estudyante

Patuloy pa ring hinuhubog ng larangan ng pananaliksik ang mga pinakamahusay na paraan para mailapat ang AI sa edukasyon. Pinapahintulutan ng OpenAI ang mas malawak na pananaliksik tungkol sa pagkatuto at AI sa pamamagitan ng iba’t ibang katuwang sa inisyatibong NextGenAI⁠ at nakikipagtulungan sa mga eksperto mula sa SCALE Initiative ng Accelerator para sa Pag-aaral ng Stanford University⁠(magbubukas sa bagong window) para pag-aralan at ibahagi kung paano nakaaapekto ang mga AI tool sa mga resulta ng pagkatuto sa mga larangan tulad ng edukasyong K–12.

Habang nagsasagawa kami ng mas matagalang pag-aaral sa kung paano pinakamahusay na natututo ang mga estudyante sa AI, layunin naming ilathala ang mas malalim na pagsusuri sa aming natutunan tungkol sa mga ugnayan sa pagitan ng disenyo ng modelo at cognition, hubugin ang mga karanasan sa hinaharap na produkto batay sa mga pananaw na ito, at makipagtulungan sa mas malawak na ecosystem ng edukasyon para matiyak na makikinabang sa AI ang mga estudyante sa buong mundo.

May-akda

OpenAI

Magpatuloy sa pagbabasa

Tingnan lahat

Introducing the OpenAI Partner Network

ProduktoHun 14, 2026

Better memory for a more helpful ChatGPT

Dreaming: Better memory for a more helpful ChatGPT

PananaliksikHun 4, 2026

Ipinapakilala ang mga bagong kakayahan sa GPT-Rosalind

ProduktoHun 3, 2026