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Construcción de una norma para el dibujo científico infantil: características de distribución basadas en la similitud semántica de grandes modelos lingüísticos
Created by
Haebom
Autor
Yi Zhang, Fan Wei, Jingyi Li, Yan Wang, Yanyan Yu, Jianli Chen, Zipo Cai, Xinyu Liu, Wei Wang, Sensen Yao, Peng Wang, Zhong Wang
Describir
Este estudio utilizó un modelo de lenguaje a gran escala (LLM) y el algoritmo word2vec para superar las limitaciones de estudios previos que evaluaban la comprensión de conceptos científicos a través de dibujos infantiles (contenido de imágenes dependiente de la tarea e interpretación subjetiva por parte de los investigadores). Analizamos 1420 dibujos infantiles sobre nueve temas científicos para explorar la consistencia de sus representaciones pictóricas en todos los temas y proponer un estándar para los dibujos científicos infantiles. Los resultados confirmaron la presencia de consistencia en la mayoría de los dibujos, demostrando una alta similitud semántica (mayoritariamente >0,8). Sin embargo, también encontramos un sesgo de consistencia, que fue independiente de la precisión del LLM. También analizamos la correlación entre factores como el tamaño de la muestra, el nivel de abstracción y el enfoque, y la consistencia de las imágenes y la precisión del reconocimiento del LLM, y examinamos si estos factores reflejaban el contenido del curso. Los resultados confirmaron que la precisión del reconocimiento del LLM fue el indicador más sensible y también se relacionó con el tamaño de la muestra y la similitud semántica. Además, encontramos que la consistencia entre el experimento instruccional y los objetivos educativos fue un factor importante, ya que muchos estudiantes tendían a centrarse en el experimento en sí mismo en lugar de en la explicación.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Se presenta un nuevo método para analizar cuantitativamente el significado de los dibujos infantiles utilizando modelos de lenguaje a gran escala.
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Al revelar la consistencia y el sesgo de las representaciones de imágenes científicas de los niños, brindamos una nueva perspectiva sobre el estudio de la evaluación de la comprensión de los conceptos científicos por parte de los niños.
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Identificar los factores que influyen en el análisis de imágenes (tamaño de la muestra, nivel de abstracción, enfoque, reflexión del contenido de la clase, etc.).
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Contribuyó al establecimiento de estándares y criterios para la investigación del dibujo científico infantil.
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Limitations:
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Como este es un método de análisis que depende del rendimiento del LLM, existe la posibilidad de que las limitaciones del LLM afecten los resultados de la investigación.
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Dificultad para generalizar debido a limitaciones en los datos gráficos utilizados en el análisis (temas específicos, grupos de edad, etc.).
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Se necesita más análisis para determinar la causa del sesgo de consistencia.
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Todavía existe la posibilidad de que haya un juicio subjetivo involucrado en la interpretación de la imagen.
