Zelma

Zelma, GPT‑4‑ზე დაფუძნებული კვლევითი ასისტენტი, აშშ-ის მასშტაბით მშობლებისთვის, მასწავლებლებისთვის, სკოლის ადმინისტრატორებისთვის და პოლიტიკის შემმუშავებლებისთვის საგანმანათლებლო მონაცემებს ხელმისაწვდომს ხდის.

რა პრობლემას აგვარებენ ისინი? მიუხედავად იმისა, რომ აშშ-ში სტანდარტიზებული ტესტები 3–8 კლასის ყველა მოსწავლეს უტარდება, მონაცემები იმის შესახებ, როგორ ასრულებენ მოსწავლეები დავალებებს, დიდწილად აუთვისებელი და არასაკმარისად გამოყენებული რჩება, რადგან სხვადასხვა წყაროსა და ფორმატშია გაფანტული. ტესტირების მონაცემები ძლიერ წარმოდგენას გვაძლევს იმაზე, რამდენად კარგად სწავლობენ მოსწავლეები ინგლისურ ენასა და ლიტერატურაში (ELA) და მათემატიკაში, როგორც ოლქის, ისე დემოგრაფიული ჯგუფების დონეზე. მაგრამ მნიშვნელოვანი ხედვები, რომლებსაც განათლების მომავლის ფორმირება შეუძლია, ფაქტობრივად მიუწვდომელია მშობლების, ჟურნალისტების, პედაგოგებისა და პოლიტიკის შემმუშავებელთა უმეტესობისთვის.

ამ ხარვეზის გაცნობიერების შემდეგ, ბრაუნის უნივერსიტეტის ეკონომისტმა და ავტორმა, დოქტორმა ემილი ოსტერმა, გადაწყვიტა ვითარება შეეცვალა. „Zelma მშობლებსა და პოლიტიკის შემმუშავებლებს საშუალებას აძლევს, მარტივი ენით მყისიერად მიიღონ მათთვის ყველაზე მნიშვნელოვან საკითხებზე მორგებული საგანმანათლებლო ხედვები,“ განმარტა დოქტორმა ოსტერმა. როგორ შეძლო ეს Zelma-მ? დოქტორ ოსტერის სტუდენტ მკვლევართა გუნდმა ბრაუნის უნივერსიტეტში ერთი წელი გაატარა მონაცემების შეგროვებასა და მათი ერთიან ფორმატში ზედმიწევნით გაწმენდაში. შემდეგ Zelma-მ Novy⁠(იხსნება ახალ ფანჯარაში)-სთან ერთად იმუშავა, რათა მონაცემები OpenAI-ის API-ის გამოყენებით სიცოცხლეში მოეყვანა.

Novy-მ გამოიყენა ფუნქციის გამოძახება⁠(იხსნება ახალ ფანჯარაში), რათა GPT‑4‑ს ეჩვენებინა, რომელი ვიზუალები და ველები უნდა აერჩია მონაცემების ჩვენებისას. Zelma-ს „დასვი კითხვა“ ხედისთვის მათ დამატებით გაწვრთნეს⁠(იხსნება ახალ ფანჯარაში) მოდელი, რათა შეექმნათ მონაცემებზე გათვლილი ავტომატური მინიშნება, რომელიც ხელმისაწვდომი მონაცემების მიხედვით კითხვებს სთავაზობს. ასევე მათ დააემბედეს⁠ და ვექტორულ მონაცემთა ბაზაში შეინახეს სანდო მაგალითის გრაფიკები, რათა რთულ გამონაკლის შემთხვევებში სიზუსტე გაეუმჯობესებინათ.

ყველაზე დიდი გამოწვევა იყო იმის წინასწარ განსაზღვრა, როგორ დაასვამდნენ ადამიანები კითხვებს, და მოთხოვნების შენარჩუნება Zelma-ს ცოდნის ჩარჩოებში. „ამას Zelma-ს მომხმარებლის გამოცდილებაში გააზრებული დიზაინის არჩევანებით ვუპასუხეთ, რომლებიც ადამიანებს უბიძგებს, დასვან ისეთი კითხვები, რომლებზეც Zelma-ს პასუხის გაცემა შეუძლია,“ განმარტა დოქტორმა ოსტერმა. ძირითადი მახასიათებლებია:

• მაგალითური მოთხოვნების შეთავაზება. რადგან Zelma მხოლოდ საგანმანათლებლო მონაცემების კონკრეტულ სფეროს მოიცავს, ეს მინიშნებები მომხმარებლებს ეხმარება გაიგონ Zelma-ს ცოდნის ფარგლები და როგორ ჩამოაყალიბონ თავიანთი მოთხოვნები.
• ყველა კითხვის საჯაროდ ჩვენება.⁠(იხსნება ახალ ფანჯარაში) ეს ადამიანებს ეხმარება, ისწავლონ სხვების დასმული კითხვებიდან და ამავე დროს ხელს უშლის მომხმარებლებს დიდი რაოდენობით არარელევანტური მოთხოვნების გაგზავნაში.
• SQL კოდის ჩვენება. Zelma თავის ლოგიკას გაჩვენებთ, რათა სწრაფად გადაამოწმოთ მისი პასუხები. არაპროგრამისტებისთვის ფაქტორები ასევე მარტივი ენით არის ახსნილი.
• კონტექსტის ახსნა. Zelma კონტექსტს იძლევა განმარტებებისა და მნიშვნელოვანი მოვლენების მონიშვნის საშუალებით — მაგალითად, შტატის შეფასების ცვლილებების — რათა დაგეხმაროთ გაიგოთ, რომელმა გარე ფაქტორებმა შეიძლება იმოქმედა კონკრეტულ წელს მონაცემებზე.

ახლა შეგიძლიათ მყისიერად შეადგინოთ მინესოტაში მათემატიკაში საუკეთესო შედეგების მქონე არაჩარტერული სასკოლო ოლქების ტოპ-5 სია⁠(იხსნება ახალ ფანჯარაში) და ნახოთ, რომ ყველა მათგანი დაახლოებით 77-პროცენტიან კომპეტენციის მაჩვენებელს აღწევს. ხოლო მარტივი მოთხოვნით შეიძლება გამოვლინდეს რასობრივი სხვაობები კალიფორნიაში დროთა განმავლობაში ELA-ის მიღწევებში⁠(იხსნება ახალ ფანჯარაში), და ამავე დროს გამოჩნდეს 2015 წლის შეფასების ცვლილება, რის გამოც 2015 წლიდან მიღებული ტესტის შედეგები წინა წლებთან შესადარებელი აღარ არის.

ეს ნიშნავს, რომ სკოლის საბჭოს წევრებს შეუძლიათ Zelma გამოიყენონ შეხვედრების დროს მონაცემთა ვიზუალიზაციების სწრაფად შესაქმნელად, რაც მონაცემებზე დაფუძნებულ გადაწყვეტილებების მიღებას უწყობს ხელს. მშობლებს შეუძლიათ ახლომდებარე სასკოლო ოლქების ტესტების ისტორიული შედეგები შეადარონ, რათა ინფორმირებული გადაწყვეტილება მიიღონ, სად გაზარდონ შვილები. გუბერნატორის ადმინისტრაციის ხელმძღვანელს შეუძლია Zelma გამოიყენოს, რათა საკუთარ შტატში საუკეთესო შედეგების მქონე სკოლები გამოავლინოს და ნახოს, როგორ შეიცვალა ტესტების ქულები დროთა განმავლობაში.

დაშლილი მონაცემთა პორტალებიდან და ცხრილებიდან მომხმარებელზე მორგებულ ვებსაიტამდე, Zelma სხვადასხვა წყაროში გაფანტულ მონაცემებს შინაარსიან ანალიზებად გარდაქმნის. Zelma უერთდება სხვა გამოყენების შემთხვევებს, რომლებიც კლასში მასწავლებლებს ეხმარება⁠ და მოსწავლეებს საკუთარი ტემპით სწავლაში ეხმარება⁠, და აჩვენებს, როგორ შეუძლია გენერაციულ AI-ს ჩვენი განათლების სისტემის გაუმჯობესება. Zelma ასევე წარმოადგენს ძლიერ მაგალითს იმისა, თუ როგორ შეიძლება OpenAI-ის ხელსაწყოებისა და პროდუქტების გამოყენება, რათა მონაცემები ყველასთვის უფრო სასარგებლო და ხელმისაწვდომი გახდეს.