Một nghiên cứu mới của Trường Kinh doanh Tepper tại Đại học Carnegie Mellon được công bố trên Tạp chí Truyền thông Kinh doanh và Kỹ thuật cho thấy ChatGPT có thể giúp sinh viên tạo hình ảnh trực quan hiệu quả nhưng không hữu ích bằng việc cung cấp phân tích dữ liệu.
Kiến thức dữ liệu là một kỹ năng quan trọng mà Hướng dẫn giao tiếp chuyên nghiệp và kỹ thuật nhấn mạnh để tạo ra trực quan hóa dữ liệu hiệu quả. Tuy nhiên, những sinh viên có kỹ năng toán học và mã hóa hạn chế thường gặp khó khăn trong việc phân tích dữ liệu và tùy chỉnh hình ảnh trực quan.
Emily DeJeu, trợ lý giáo sư giảng dạy về truyền thông quản lý kinh doanh tại Trường Tepper, đã tìm ra những cách để tích hợp AI tổng hợp, cụ thể là ChatGPT Plus, để giúp những sinh viên chưa quen với các công cụ lập trình máy tính xây dựng trực quan hóa dữ liệu tùy chỉnh.
DeJeu cho biết: “Sau khi nhập dữ liệu, tôi tương tác lặp đi lặp lại với công cụ này, nhắc nó đề xuất, sau đó tiến hành phân tích và tạo trực quan hóa dữ liệu”. “Khả năng của công cụ này là đề xuất các phương pháp phân tích linh hoạt, như lập bản đồ xu hướng theo thời gian và xác định mối quan hệ dữ liệu, giúp sinh viên làm quen với các bộ dữ liệu và kỹ thuật phân tích khám phá.”
Phát hiện quan trọng nhất là khả năng kép của ChatGPT Plus để hướng dẫn sinh viên thông qua các tập dữ liệu phức tạp và giúp họ tạo ra đồ họa giàu thông tin và hấp dẫn trực quan.
Để phân tích, DeJeu đã chọn một bộ dữ liệu lịch sử xác định mọi vận động viên đã thi đấu tại Thế vận hội Olympic từ năm 1896 đến năm 2016. Nó bao gồm hơn 271.000 hàng, trong đó mỗi hàng đại diện cho một vận động viên cá nhân thi đấu trong một sự kiện Olympic trong một Thế vận hội Olympic cụ thể. Và 15 cột tóm tắt giới tính, tuổi, chiều cao và cân nặng của vận động viên cũng như đội, sự kiện và huy chương của họ. Sau đó, cô tải dữ liệu đó vào ChatGPT Plus và yêu cầu công cụ này giúp cô tìm ra những xu hướng thú vị để phân tích.
Tuy nhiên, DeJeu lưu ý rằng mặc dù ChatGPT Plus có thể thực hiện nhiều bài kiểm tra thống kê khác nhau và đề xuất cách giải thích, nhưng sinh viên và nhà giáo dục nên thận trọng. Các đề xuất của công cụ này nên được coi là điểm khởi đầu để nghiên cứu sâu hơn vì nó không phải lúc nào cũng đưa ra các lựa chọn phân tích chính xác hoặc có khả năng tái tạo các thành kiến hệ thống.
Bà nói: “Nghiên cứu này nhấn mạnh vai trò quan trọng mà công nghệ có thể tiếp cận được trong giáo dục”. “Bằng cách tích hợp các công cụ như ChatGPT Plus, chúng tôi có thể dân chủ hóa kiến thức dữ liệu, cho phép nhiều sinh viên tương tác và phân tích thông tin phức tạp mà không gặp rào cản về kỹ năng kỹ thuật. Đó là việc làm cho việc phân tích và trực quan hóa dữ liệu phức tạp trở nên toàn diện hơn, điều này có thể tác động sâu sắc đến cách chúng tôi giảng dạy và học hỏi.”
DeJeu cho biết cô ủng hộ cách tiếp cận cân bằng trong đó các công cụ như ChatGPT được sử dụng để tăng cường các phương pháp học tập truyền thống thay vì thay thế chúng. Điều này đảm bảo rằng sinh viên không chỉ học cách sử dụng công nghệ mà còn phát triển tư duy phản biện và kỹ năng phân tích cần thiết để thành công trong nghề nghiệp.
Ngọc Bích (dịch)
Nguồn: https://phys.org/news/2024-04-ai-tool-visualization-students.html