更多的细节,更少的变化? 一个交叉设计研究关于信息细分度对ChatGPT培训计划稳定性的影响
Zhangyu Yang1,2, Xing Zhang3, Hansen Li4
1Department of Didactics of Body Expression, Faculty of Educational Sciences, University of Granada, Granada, Spain.
详细提示显著改善人工智能生成的培训计划,提高质量和稳定性. 向ChatGPT提供特定的信息会导致更好的个性化和遵守科学原则.
科学领域:
- 运动与运动科学 运动与运动科学
- 人工智能在教练中的作用
- 人与计算机的交互
背景情况:
- 像ChatGPT这样的AI工具越来越多地用于生成内容,包括培训计划.
- 输入快速细节对人工智能生成的运动科学内容的质量和一致性的影响尚不清楚.
- 了解这些因素对于优化体育和健身方面的AI应用至关重要.
研究的目的:
- 评估提示符中的信息细分性如何影响ChatGPT生成的培训程序的输出可变性和多维质量.
- 为了比较简单与详细的输入提示对人工智能驱动的培训计划创建的有效性.
- 评估专家对人工智能产生的程序个性,有效性,安全性和可行性的看法.
主要方法:
- 一个交叉设计比较了GPT-4 (通过ChatGPT) 的简单和详细的输入提示.
- 创建了8个训练计划 (每项4个提示,重复),匿名化,并由11名体育和运动科学专家盲目评估.
- 使用变化系数 (CV%) 测量了输出变化性;质量被评分在15项尺度上. 重复测量ANOVA和弗里德曼测试分析了差异.
主要成果:
- 来自详细提示的培训计划在所有质量维度 (个性,有效性,安全性,可行性) 中都得到了持续更高的专家评级.
- 详细提示导致输出变化率较低 (CV%),表明人工智能生成的培训计划更稳定.
- 在人格,安全性,可行性和总体得分 (p < 0.05) 中观察到信息细分性的重大主要影响,但没有发现有效性.
结论:
- 信息细节性是影响人工智能培训计划质量和稳定的关键因素.
- 详细,结构化的提示提升了个性化,减少了输出波动,并改善了人工智能生成的程序与运动科学原则的对齐.
- 尽管控制了输入,但人工智能输出显示残余的变化,强调了专家监督的必要性.
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