Izvleček
Članek obravnava uporabo generativne umetne inteligence (genUI) v izobraževanju, s posebnim poudarkom na optimizaciji pozivov, ki jih jezikovni modeli umetne inteligence uporabljajo za generiranje vsebine. Namen prispevka je prikazati učinkovitost inženiringa pozivov pri pripravi učnih vsebin ter rezultate delavnice za izobraževanje učiteljev na tem področju. Na delavnici za učitelje matematike in naravoslovja smo predstavili osem ključnih priporočil za optimizacijo pozivov. Udeleženci so na začetku in koncu delavnice zapisali pozive za pripravo učne priprave, kar je omogočilo primerjavo začetnih in končnih pozivov. Rezultati so pokazali, da so udeleženci po delavnici bistveno izboljšali natančnost in specifičnost svojih pozivov ter bolje opredelili ciljno občinstvo. Največji napredek je bil opažen pri specifičnosti, medtem ko je bilo manj izboljšav pri uporabi negativnih pozivov in poizvedovanju, katere podatke model potrebuje za kakovosten odgovor, kar nakazuje potrebo po nadaljnjem usposabljanju. Glavne ugotovitve članka poudarjajo pomen ustreznega izobraževanja učiteljev za učinkovito integracijo umetne inteligence (UI) v izobraževalni proces. S pravilnim pristopom k pisanju pozivov lahko učitelji bistveno izboljšajo kakovost učnih priprav in učinkoviteje uporabljajo UI v učilnicah, kar pripomore k boljši pripravi učencev na prihodnost, kjer bo UI igrala vse večjo vlogo.
Abstract
Integrating AI in Education: Effective Prompting
This paper explores Generative Artificial Intelligence (GenAI) in education, focusing on optimising prompts used by AI language models to generate content. The paper aims to demonstrate the effectiveness of prompt engineering in designing learning content and to present the outcomes of a teacher training workshop on this subject. A mathematics and science teacher training workshop proposed eight critical recommendations for improving prompts. The participants jotted down the prompts for their lesson preparation at the beginning and end of the session, allowing them to compare to the prompts before and after. The results demonstrated that the workshop considerably enhanced the accuracy and specificity of the prompts and the target audience. The most significant improvement was observed in specificity. However, there was less improvement in using negative prompts and determining what information the model needs for a qualitative response, indicating the need for further training. The key findings highlight the importance of proper teacher training on effective AI integration in the educational process. With the appropriate approach to writing prompts, teachers can considerably improve the quality of their classroom preparation and use AI more effectively, helping to better
prepare students for a future in which AI will play an increasingly crucial role.