29. julij 2025

Predstavljamo učni način

Nov način učenja v ChatGPT‑ju, ki namesto hitrih odgovorov ponuja vodenje korak za korakom.

Nalaganje …

Danes predstavljamo učni način v ChatGPT‑ju. Gre za učno izkušnjo, ki vam pomaga postopno reševati naloge namesto da bi prejeli samo končni odgovor. Od danes je na voljo prijavljenim uporabnikom v različicah Free, Plus, Pro in Team, v ChatGPT Edu pa bo dostopen v naslednjih tednih.

ChatGPT postaja eno najpogosteje uporabljenih učnih orodij na svetu. Učenci ga uporabljajo za razreševanje zahtevnih nalog, študenti pa za pripravo na izpite, oboji pa za raziskovanje novih konceptov. Vendar se je njegova raba v izobraževanju povezala tudi s pomembnim vprašanjem: kako zagotoviti, da bo res v pomoč pri učenju in ne bo ponujal zgolj rešitev brez razlage, ki bi učencem pomagala pri razumevanju snovi?

Da bi odgovorili na to vprašanje, smo razvili učni način. Ko učenci uporabljajo učni način, prejemajo vprašanja, ki usmerjajo njihovo razmišljanje ter prilagodijo odzive njihovim ciljem in ravni predznanja za poglobljeno razumevanje. Učni način je zasnovan tako, da je zanimiv in interaktiven ter učencem pomaga osvojiti znanje in ne zgolj rešiti nalogo.

Kako je bil učni način zasnovan

V ozadju delovanja učnega načina so prilagojena sistemska navodila, ki smo jih pripravili v sodelovanju z učitelji, znanstveniki in strokovnjaki za pedagogiko. Odražajo temeljni nabor vedenj, ki so v pomoč pri poglobljenem učenju: spodbujanje aktivnega sodelovanja, ustrezno prilagajanje kognitivne obremenitve, proaktivno razvijanje metakognicije in samorefleksije, vzbujanje radovednosti ter zagotavljanje jasnih in podpirajočih povratnih informacij. Ta vedenja temeljijo na dolgoletnih raziskavah na področju učne znanosti in oblikujejo način, kako učni način odgovarja učencem.

»Namesto da bi delo opravil namesto njih, učni način učence spodbuja k razmišljanju o lastnem učenju in k temu, da vsako nalogo razčlenijo sami. Tovrstne funkcionalnosti pomenijo pomemben korak k učinkoviti uporabi UI pri učenju. Tudi v dobi UI najbolj učinkovito učenje še vedno poteka takrat, ko so učenci navdušeni nad učno snovjo in z njo aktivno sodelujejo.« —Robbie Torney, višji direktor programov umetne inteligence pri Common Sense Media.

Ključne funkcionalnosti

Interaktivni pozivi: Združujejo postavljanje vprašanj s sokratsko metodo, namige in pobude za samorefleksijo ter tako usmerjajo razumevanje in spodbujajo aktivno učenje namesto neposrednega posredovanja odgovorov.

Stopenjsko strukturirane razlage: Informacije so razporejene v pregledne razdelke, ki izpostavijo ključne povezave med temami, ohranjajo vsebino zanimivo z ravno pravšnjo količino konteksta in zmanjšujejo preobremenjenost pri kompleksnejših nalogah.

Personalizirana pomoč: Učne vsebine so prilagojene ravni posameznega uporabnika na podlagi vprašanj, ki ocenijo stopnjo znanja ter črpajo iz pomnilnika preteklih klepetov.

Preverjanje znanja: Kontrolne naloge in vprašanja odprtega tipa skupaj s povratnimi informacijami po meri omogočajo spremljanje napredka, pomagajo utrjevati znanje in krepijo sposobnost uporabe naučenega v novih okoliščinah.

Prilagodljivost: Učni način lahko med pogovorom preprosto vključite ali izključite, kar vam omogoča, da vsak pogovor uskladite s svojimi učnimi cilji.

Kako študenti uporabljajo učni način

Učni način smo zasnovali predvsem z mislijo na visokošolske učence. Nekaj odzivov, ki smo jih prejeli v zgodnji fazi testiranja:

»Najbolje bi ga opisal kot vsevedno ›posvetovalnico‹, ki je vedno odprta.« —Noah Campbell, študent

»Učni način je izjemno zahtevno gradivo dobro razgradil v jasne in smiselno razporejene razlage.« —Caleb Masi, študent

»Učni način sem preizkusila pri temi, ki sem jo poskušala razumeti že velikokrat: sinusoidna pozicijska kodiranja. Bil je kot inštruktor, ki se nikoli ne naveliča mojih vprašanj. Po treh urah učenja sem snov končno razumela dovolj dobro, da se mi je dvignila samozavest.« —Maggie Wang, študentka

Načini uporabe študijskega načina, ki so jih navdihnili študenti iz ChatGPT‑jevega laboratorija

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

Na začetku

Učni način je posebej uporaben pri domačih nalogah, pripravi na preverjanje znanja in pri učenju novih tem. Če ga želite preizkusiti, v ChatGPT‑ju v orodjih izberite »Study and learn« in zastavite vprašanje.

Omejitve in kaj sledi

To je šele prvi korak na daljši poti izboljševanja učenja v ChatGPT. Trenutno učni način deluje na podlagi prilagojenih sistemskih navodil. Za ta pristop smo se odločili, ker nam omogoča hitro učenje iz resničnih povratnih informacij učencev ter nenehno izboljševanje izkušnje, tudi če to pomeni občasno nedosledno vedenje ali napake med pogovori. Takšno vedenje pozneje načrtujemo vgraditi neposredno v naše glavne modele, ko bomo s ponavljanjem in povratnimi informacijami učencev natančno ugotovili, kaj najbolj podpira poglobljeno učenje.

Raziskujemo tudi funkcionalnosti, ki bi učni način naredile še bolj privlačen in uporaben, med drugim:

jasnejše vizualizacije za kompleksne ali besedilno obsežne koncepte
postavljanje ciljev in spremljanje napredka v različnih pogovorih
še bolj osebno prilagojene razlage glede na raven znanja in cilje posameznega učenca

Raziskovalno področje najboljših načinov uporabe UI v izobraževanju se še razvija. OpenAI omogoča nadaljnje raziskave o učenju in umetni inteligenci prek različnih partnerjev v okviru pobude NextGenAI⁠ ter sodeluje s strokovnjaki iz SCALE Initiative na Stanford University’s Accelerator for Learning⁠(odpre se v novem oknu), da bi preučevali in delili spoznanja o tem, kako orodja AI vplivajo na učne rezultate v osnovnošolskem izobraževanju.

Ko bomo izvedli dolgoročnejše študije o tem, kako se učenci z UI lahko najbolj učinkovito učijo, nameravamo objaviti poglobljeno analizo povezav med zasnovo modelov in razmišljanjem, na podlagi teh vpogledov oblikovati prihodnje izkušnje izdelkov ter sodelovati s širšo izobraževalno skupnostjo, da bi UI koristil učencem po svetu.

Avtor

OpenAI

Berite naprej

Prikaži vse

Better memory for a more helpful ChatGPT

Dreaming: Better memory for a more helpful ChatGPT

Raziskave4. jun. 2026

Introducing new capabilities to GPT-Rosalind

Izdelek3. jun. 2026

Codex za vsako vlogo, orodje in delovni tok

Izdelek2. jun. 2026