活動主題：Using ChatGPT and Other AI Tools to Create OER
會議時間：2023年3月11日 02:00
會議地點：United States, Boston, MA (EdTech Center @ World Education)
一、 活動主旨
本場次主要是一群教師及教材製作者的討論場次，這次討論的主題是「Using ChatGPT and Other AI Tools to Create OER」，將會討論在製作開放教育資源OER教材時，如何使用LLM模型的AI工具來輔助設計，例如ChatGPT。並討論一些著作權及使用倫理的問題。
除了討論如何使用LLM模型的AI工具創建OER，還會以幾個實際的案例來說明，並根據參與者的問題與回饋進行一些實機操作展示。
二、 與會過程
會議於Microsoft Teams的線上會議室舉行，由Lumen Learning的CEO Scott McFarland開頭，他提到了OER與CC授權的潛力，並分享了一些教育機構使用OER的經驗。也請大家如果使用AI工具，要小心AI工具回應的正確性，並應該要更注重學生的反饋。雖然這些工具能節省老師的備課時間並創造更個性化的課堂體驗，但如果學生沒有反饋的管道，那也很難評估以AI工具創造出來的課程實際帶來多大的效益。
在討論環節，Emma提及開放教育的法律問題，並贊同Scott提到的CC授權目前在開放教育中的重要性，因為開放教育不會有太多商業性的活動，造成阻礙開放教育資源OER教材的分享、轉發與重製的速度，CC授權的使用有助於推廣這些OER教材。
Soctt也趁機介紹了一下他們Lumen Learning產品的工作流程，在課程進行時，先由實習生或志願者回覆簡單的問題，再由高階助教來處理困難的問題或較重要的問題，這個流程簡化了教學者的負擔。在使課堂更方便的同時，也等於是變相鼓勵授課教師來使用這個產品。Scott提到，無論是鼓勵志願者或教育者，他不反對可以提供少量金錢作為一種鼓勵貢獻的方法，但開放教育最終還是要回到知識的分享，AI和OER的結合有著巨大的潛力，可以讓全球教育變得更加普及。
三、 心得及建議
這次我看到在設計教材或課程活動的時候使用LLM模型的AI工具，可以請他扮為主題專家、內容創作者、評估者、文字編輯或甚至做一些Coding與校正程式碼的工作。雖然LLM模型的AI工具不會直接產生可以用的課程內容，但相對而言也為課程設計者節省下許多時間，可以跳過許多繁瑣的過程。
其中有與會嘉賓分享實際案例，使用LLM模型的AI工具可以請他編寫學習目標、定義、解釋、範例、作業、評分標準。並提高文字寫作的清晰度，調整文字的可讀性、校正語法問題等…。如果您的課程是英語或程式語言，也可以很便捷的在格式間轉換，例如從Markdown語法轉為HTML語法。
AI工具在這半年間取得爆炸性的發展，使用LLM模型的AI工具時，應該要更注意道德方面的問題，以便實現一個正向且健康的教學環境。
使用AI工具分析學生數據時應該要確保所使用的資料得到保障，包括：
- 去識別化：去除個人訊息如姓名及身分證字號等…
- 資料加密：傳輸及儲存時，最好可以加密以避免遭到駭客流出重要訊息。
- 遵循法規：遵守所在國家和地區的數據保護法，如歐盟的GDPR。
- 知情同意：使用學員的數據前，應取得本人或監護人的同意。
主要收獲：
這次會議讓人瞭解如何結合開放教育資源OER和人工智慧AI為老師和學生創建更好的教育資源。看到了一些很棒的例子，比如用ChatGPT幫助學習並在資源匱乏的國家使用AI改善教育。也瞭解了一些在國外AI與OER發展上可能遇到的法律問題，比如避免侵犯版權。
四、 補充資料
- NVIDIA 什麼是大型語言模型(LLM)
https://www.nvidia.com/zh-tw/deep-learning-ai/solutions/large-language-models/ - NVIDIA What Are Large Language Models Used For?
https://blogs.nvidia.com/blog/2023/01/26/what-are-large-language-models-used-for/
URL：https://oeweek.oeglobal.org/events/2023/edtech-strategy-session/
