AI技術近年來有很大進步，特別是像GPT這樣的模型，對機器學習領域有很大影響。一項研究發現ChatGPT在口語問題上表現很好，甚至和人類參與者一樣好。ChatGPT的結構和自我注意力機制可能是成功的原因。雖然AI在心理研究中顯示潛力，但還需要更多研究來充分了解它在口語問題上的能力和限制。 PubMed DOI

人工智慧如ChatGPT對教學影響日益重要。研究探討在社會精神醫學教育中使用ChatGPT的可能性，發現其可提供資訊、促進討論、支持自主學習和創建教材。然而，ChatGPT仍需解決錯誤信息和偏見等問題。未來需進一步研究，充分發揮大型語言模型在社會精神醫學教育中的潛力。 PubMed DOI

研究發現，在藥學課程中使用ChatGPT進行問題導向學習，學生普遍認為能增進合作、參與度和動機，但也有部分學生對其資訊理解和可靠性持懷疑態度。儘管如此，多數學生認為ChatGPT有取代傳統方法的潛力，但仍需進一步研究驗證其資訊準確性及對更廣泛影響的影響。 PubMed DOI

教育面臨挑戰，需整合大型語言模型如ChatGPT進醫學教育，尤其是問題導向學習。解決方案包括ChatGPT支援學生和輔導員，提供存取權、培訓教職員工，並評估輸出品質。教訓是負責任整合人工智慧至教育的重要性。下一步是評估學習成果，並探索其他適用於教育的人工智慧程式。 PubMed DOI

研究發現學生對用ChatGPT學外語態度正向，覺得有趣又實用，但也有些疑慮。建議教學應融入ChatGPT，同時挑戰在調整教學方式上。教師和學生或許需提升技能，善用人工智慧科技如ChatGPT。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）如ChatGPT-3.5在醫學教育中有應用，可填補知識空白、協助鑑別診斷、挑戰假設、支援決策、改善護理管理，甚至進行困難對話、倫理教學。儘管有擔憂，但已有行為準則指導使用。ChatGPT對病房學習有潛力，但仍需進一步研究。 PubMed DOI

研究介紹了CheckMate平台，用來評估大型語言模型在互動環境中的表現。研究使用三個語言模型幫助解決大學數學問題，並釋出MathConverse數據集。分析顯示LLM輸出的正確性和幫助性有差異，強調LLM需傳達不確定性、接受更正並提供理由。研究指出LLM有限制和可能犯錯，強調人類監督的重要性。 PubMed DOI

這項研究探討大型語言模型（LLMs），特別是GPT-4，如何應用於分析課堂對話，以評估教學品質和診斷教育需求。傳統質性分析方法耗時且需專業知識，研究旨在確認LLMs是否能簡化此過程。研究使用中學數學和中文課的數據，將專家手動編碼的結果與GPT-4生成的結果進行比較。結果顯示，GPT-4能顯著節省時間，且編碼一致性高，顯示LLMs在教學評估和教育改進上具潛力。 PubMed DOI

這項研究強調了ChatGPT在理論數學與實際計算拓撲之間的潛力。雖然它在數學準確性上有些限制，但能幫助缺乏編程技能的數學家將理論概念轉換成可執行的程式碼。作者展示了如何訓練ChatGPT生成相關計算程式碼，並與已知範例進行驗證。案例研究涵蓋了Betti數、拉普拉斯矩陣和Dirac矩陣的計算，以及新拓撲理論的探索。這項研究旨在將理論數學轉化為實用工具，促進各領域的應用。 PubMed DOI

最近大型語言模型（LLMs）如ChatGPT在教育領域的應用，帶來了機會與挑戰。研究探討了ChatGPT在運動學領域生成的教育題目質量，並優化提示語產出30個問題，經專家評估後選出15個進行調查。結果顯示這些題目的難度和區分指數中等，但整體表現略低於傳統的力概念測驗（FCI）。研究強調，雖然LLMs能生成高質量題目，但仍需人類監督與學生反饋，以確保評估的有效性。 PubMed DOI