Перейти до основного вмісту
OpenAI

29 липня 2025 р.

Продукт

Представляємо режим навчання

Новий спосіб навчання в ChatGPT, що замість швидких відповідей пропонує покрокове керівництво.

Завантаження…

Сьогодні ми представляємо режим навчання в ChatGPT — інструмент, який допомагає вам не просто отримувати відповідь, а навчатися самостійно розв'язувати задачі крок за кроком. Від сьогодні цей режим доступний для авторизованих користувачів тарифних планів Free, Plus, Pro і Team; користувачі ChatGPT Edu отримають доступ протягом наступних кількох тижнів.

ChatGPT поступово стає одним із найпопулярніших навчальних інструментів у світі. Студенти звертаються до нього, щоб розв'язувати складні домашні завдання, готуватися до іспитів та знайомитися з новими концепціями. Але використання в освіті також піднімає важливе питання: як ми можемо гарантувати використання ChatGPT для справжньої допомоги з навчанням, а не просто для пропонування рішень без залучення учнів до розумової роботи?

Щоб допомогти відповісти на це питання, ми створили режим навчання. Коли студенти взаємодіють з режимом навчання, їм пропонуються напрямні питання, які налаштовують відповіді відповідно до їхньої мети та рівня навичок, щоб допомогти їм глибше зрозуміти матеріал. Режим навчання розроблений так, щоб бути захопливим і інтерактивним, а також допомогти студентам справді навчитися чомусь — а не просто виконати те чи інше завдання.  

Як було створено режим навчання

Фактично режим навчання працює на основі індивідуальних системних інструкцій, які ми розробили у співпраці з учителями, науковцями та експертами з педагогіки, щоб відобразити основний набір поведінкових моделей, що підтримують глибоке вивчення, включаючи: ​​заохочення активної участі, управління когнітивним навантаженням, проактивний розвиток метакогнітивних функцій та саморефлексії, розвиток цікавості та надання корисного відгуку з підтримкою. Ці поведінки базуються на тривалих дослідженнях у науці про навчання і визначають, як режим навчання реагує на студентів.

«Замість того, щоб повністю виконувати роботу за студентів, режим навчання заохочує їх критично мислити та обмірковувати навчальний матеріал. Такі функції — корисний крок до ефективного використання ШІ для навчання. Навіть у епоху штучного інтелекту найкраще навчання відбувається, коли учні захоплені матеріалом уроку та активно залучаються до нього,» — Роббі Торні, старший директор програм штучного інтелекту в Common Sense Media.

Ключові особливості

Інтерактивні запити: поєднання сократівських питань, підказок та навідних питань для саморефлексії, щоб спрямувати розуміння та сприяти активному навчанню, замість того, щоб давати прямі відповіді.

Сформовані відповіді: інформація організована в легкі для розуміння розділи, які підкреслюють ключові зв'язки між темами, зберігаючи в учня цікавість у потрібному контексті та зменшуючи перевантаження складними темами.

Персоналізована підтримка: уроки адаптовані до рівня знань та навичок користувача, і базуються на питаннях, що оцінюють рівень навичок і пам'ять із попередніх чатів.

Перевірки знань: тести та відкриті питання, а також персоналізований відгук для відстеження прогресу, підтримка збереження знань і здатності застосовувати ці знання в нових контекстах.

Гнучкість: режим навчання можна легко вмикати та вимикати під час розмови, що надає користувачеві можливість адаптуватися до навчальних цілей у кожній розмові.

Як студенти використовують режим навчання

Режим навчання був створений з урахуванням потреб студентів коледжу. Ось деякі відгуки, які ми отримали від студентів під час раннього тестування:

«Я б описав це як цілодобово доступні консультації вчителя,» —Ноа Кемпбелл, студент коледжу 

«Режим навчання чудово розбивав щільний матеріал на чіткі, добре структуровані пояснення,» — Калеб Масі, студент коледжу 

«Я скористалася режимом навчання, щоб опанувати концепцію, яку я вже багато разів намагалася вивчити: синусоїдальні позиційні кодування. ChatGPT став для мене репетитором, який ніколи не втомлюється від моїх питань. Після трьох годин навчання я нарешті зрозуміла все достатньо добре, щоб почуватися в цій темі впевнено,» —Меґі Ванґ, студентка коледжу

Способи використання режиму навчання зі слів студентів коледжу з лабораторії 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

Початок роботи 

Режим навчання особливо корисний для допомоги з домашніми завданнями, підготовки до тестів і вивчення нових тем. Щоб спробувати цей режим, із переліку інструментів у ChatGPT виберіть «Вивчати та навчатися» та поставте потрібне запитання. 

Обмеження та подальші перспективи

Це — лише перший крок у довгій подорожі до покращення навчання в ChatGPT.  Сьогодні режим навчання працює на основі спеціальних системних інструкцій. Ми обрали цей підхід, оскільки він дозволяє нам швидко вчитися на реальних відгуках студентів і покращувати досвід — навіть якщо це призводить до деякої непослідовності в поведінці та помилок у розмовах. Коли ми зрозуміємо, за яких умов ця поведінка працює найкраще, ми плануємо інтегрувати її безпосередньо в наші основні моделі. 

Ми також досліджуємо функціональні можливості, щоб зробити режим навчання цікавішим та кориснішим для студентів:

  • Чіткіші візуалізації для складних або об'ємних концепцій
  • Встановлення цілей та відстеження прогресу в розмовах
  • Глибша персоналізація, адаптована до рівня навичок і цілей кожного студента

Людство досі формує дослідницький ландшафт щодо найкращих способів застосування штучного інтелекту в освіті. OpenAI сприяє подальшим дослідженням у галузі навчання та штучного інтелекту через різних партнерів у своїй ініціативі NextGenAI, а також співпрацює з експертами ініціативи SCALE в Акселераторі навчання Стенфордського університету(відкривається у новому вікні), щоб вивчати та ділитися тим, як інструменти штучного інтелекту впливають на результати навчання в таких сферах, як загальна освіта.

Проводячи довгострокові дослідження того, як студенти найкраще навчаються за допомогою ШІ, ми плануємо опублікувати глибший аналіз того, що дізналися про зв'язок між дизайном моделей і когнітивними функціями, формувати ідеї майбутніх продуктів на основі цих інсайтів і працювати разом із ширшою освітньою екосистемою, щоб забезпечити користь ШІ для студентів у всьому світі.