‍שיפור פרומפטים

‍

השימוש בפרומפטים נכונים הוא מפתח להפקת תשובות איכותיות ומעמיקות מבינה מלאכותית. כאשר הפרומפט מוגדר היטב, המערכת יכולה לספק מידע רלוונטי, מפורט ומדויק יותר.

‍

דוגמה: תכנון מערכת בקרה

למה זה עובד טוב יותר?
✔ מספק הקשר ברור
✔ מגדיר דרישות ספציפיות
✔ מבקש מידע מפורט ומדויק

‍

זיהוי פערי ידע‍

בינה מלאכותית יכולה לעזור לסטודנטים לזהות נקודות חסרות בהבנה שלהם על ידי הצפת היבטים שלא נלקחו בחשבון. תהליך זה מאפשר למידה עמוקה יותר ופיתוח חשיבה ביקורתית.

‍

דוגמה: ניתוח מעגל חשמלי

שאלות מנחות:
✔ מה חסר בניתוח שלי?
✔ אילו גורמים לא נלקחו בחשבון?
✔ מה ההשלכות האפשריות?

‍

בחינת גבולות הידע וחשיבה ביקורתית

‍

חשיבה ביקורתית היא מרכיב קריטי בפיתוח כישורי ניתוח והערכה. באמצעות שימוש בבינה מלאכותית ניתן לאתגר את הידע הקיים ולבחון את אמינותו.

‍

דוגמה: פיתוח אלגוריתם לפתרון בעיות

• הסטודנטים  מפתחים אלגוריתם לניבוי כשל במערכת מכאנית.
• חוקרים את הגורמים העיקריים לכשל במערכות דומות.
• משווים מול מחקרים קיימים.
• מזהים מגבלות אפשריות.

‍

השוואת כלי בינה מלאכותית

‍

כלי בינה מלאכותית שונים מספקים תוצאות שונות בהתאם לסוג הנתונים והשאלה שהוצגה. הבנה של ההבדלים ביניהם יכולה לסייע בשיפור הדיוק והרלוונטיות של המידע המתקבל.