Прескокни до главната содржина
OpenAI

29 јули 2025 г.

Производ

Претставување на режим за учење

Нов начин за учење во ChatGPT што нуди детални насоки наместо брзи одговори.

Се вчитува...

Денес воведуваме режим на учење во ChatGPT – искуство за учење кое ти помага да ги решаваш проблемите чекор по чекор, наместо само да добиеш одговор. Од денес, достапно е за корисници кои се најавиле на Free, Plus, Pro, Team, а достапноста во ChatGPT Edu ќе биде овозможена во следните неколку седмици.

ChatGPT станува една од најшироко користените алатки за учење во светот. Студентите се обраќаат на него за да решат предизвикувачки домашни задачи, да се подготват за испити и да истражуваат нови концепти. Но неговата употреба во образованието, исто така, покрена важно прашање: како да се осигуриме дека се користи за да поддржува вистинско учење и не нуди само решенија без да им помогне на учениците да ги разберат?

Изградивме режим на учење за да помогнеме да се одговори на ова прашање. Кога студентите се вклучуваат во режимот на учење, тие се среќаваат со водечки прашања кои ги прилагодуваат одговорите на нивната цел и ниво на вештини за да им помогнат да изградат подлабоко разбирање. Режимот на учење е дизајниран да биде привлечен и интерактивен и да им помогне на учениците да научат нешто, а не само да завршат нешто.  

Како беше изграден режимот на учење

Внатрешниот режим на учење е напојуван од прилагодени системски инструкции што ги напишавме во соработка со наставници, научници и експерти за педагогија за да одразат основен сет на однесувања што поддржуваат длабоко учење, вклучувајќи: ​​поттикнување на активно учество, управување со когнитивно вчитување, проактивно развивање на метакогниција и саморефлексија, поттикнување на љубопитност и обезбедување практични и поддржувачки повратни информации. Овие однесувања се базираат на долгогодишни истражувања во науката за учење и го обликуваат начинот на кој режимот на учење реагира на учениците.

„Наместо да ја врши работата за нив, режимот на учење ги поттикнува учениците да размислуваат критички за нивното учење. Функциите како оваа претставуваат позитивен чекор кон ефективна употреба на вештачка интелигенција за учење. Дури и во ерата на вештачката интелигенција, најдоброто учење сè уште се случува кога учениците се возбудени и активно се вклучуваат со материјалот за лекција.“ – Роби Торни, виш директор на програми за вештачка интелигенција во Common Sense Media.

Клучни функции

Интерактивни промпти: Комбинира сократовски прашања, совети и промпти за саморефлексија за да го насочат разбирањето и да промовираат активно учење, наместо да даваат директни одговори.

Структурирани одговори: Информациите се организирани во делови кои се лесни за следење кои ги истакнуваат клучните врски меѓу темите, одржувајќи ги информациите интересни со вистинската количина на контекст и намалувајќи го преоптоварувањето за сложени теми.

Персонализирана поддршка: Часовите се прилагодени на соодветното ниво на корисникот врз основа на прашања што ја проценуваат вештината и меморијата од претходните разговори.

Проверки на знаење: Квизови и прашања од отворен тип, заедно со персонализирани повратни информации за следење на напредокот, поддржувајќи го задржувањето на знаењето и способноста за примена на тоа знаење во нови контексти.

Флексибилност: Лесно избирање на режимот на учење за време на разговор, што ти дава флексибилност да се прилагодиш на твоите цели за учење во секој разговор.

Како студентите го користат режимот на учење

Режимот на учење беше изграден имајќи ги предвид студентите на факултет. Некои повратни информации што ги слушнавме од студентите за време на раното тестирање:

„Најдобар начин на кој би го опишал е како режим кој има нон-стоп работно време, во живо и кој знае сè.“ – Ноа Кембел, студент на факултет 

Режимот на учење одлично го разложи густиот материјал на јасни, добро темпирани објаснувања.“ – Кејлеб Маси, студент на факултет 

„Го тестирав режимот на учење за да ме подучи на концепт што се обидов да го научам многу пати претходно: синусоидно позиционо кодирање.“ Беше како тутор кој не се уморува од моите прашања. По 3-часовна работна сесија, конечно го разбрав доволно добро за да се чувствувам самоуверено.“ – Меги Ванг, студентка на факултет

Начини за користење на режимот на учење инспирирани од студенти од лабораторијата ChatGPT

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

Започни 

Режимот на учење е особено корисен за помош со домашни задачи, подготовка за тестови и учење нови теми. За да го пробаш, изберете „Студирај и учи“ од алатките во ChatGPT и постави прашање. 

Ограничувања и што е следно

Ова е прв чекор во едно подолго патешествие за подобрување на учењето во ChatGPT.  Денес, режимот на учење е овозможен од прилагодени системски инструкции. Го избравме овој пристап бидејќи ни овозможува брзо да учиме од повратните информации од реалните студенти и да го подобриме искуството – дури и ако тоа резултира со непостојано однесување и грешки низ разговорите. Планираме да ја вградиме оваа обука директно во нашите главни модели откако ќе научиме што најдобро функционира преку итерација и повратни информации од студентите. 

Исто така, истражуваме функционалности за да го направиме режимот на учење поангажирачки и покорисен за учениците, вклучувајќи:

  • Појасни визуализации за сложени или текстуално обемни концепти
  • Поставување цели и следење на напредокот низ разговори
  • Подлабока персонализација прилагодена на нивото на вештини и целите на секој ученик.

Истражувачкиот пејзаж сè уште се формира за најдобрите начини за примена на вештачка интелигенција во образованието. OpenAI овозможува понатамошни истражувања за учење и вештачка интелигенција преку различни партнери во својата иницијатива NextGenAI и соработува со експерти од иницијативата SCALE на Акцелераторот за учење на Универзитетот Стенфорд(се отвора во нов прозорец) за да проучува и споделува како алатките за вештачка интелигенција влијаат на резултатите од учењето во области како што е образованието од градинка до крај на средно образование.

Додека спроведуваме долгорочни студии за тоа како учениците најдобро учат со вештачка интелигенција, имаме намера да објавиме подлабока анализа на она што го научивме за врската помеѓу дизајнот на моделите и когницијата, да ги обликуваме идните искуства со производите врз основа на овие сознанија и да работиме рамо до рамо со поширокиот образовен екосистем за да се осигуриме дека вештачката интелигенција им користи на учениците ширум светот.