Datenanalyse

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Eine neue Studie der Tepper School of Business der Carnegie Mellon University, veröffentlicht im Zeitschrift für kommerzielle und technische Kommunikation zeigt, dass ChatGPT Schülern bei der Erstellung effektiver Visualisierungen helfen kann, für die Bereitstellung von Datenanalysen jedoch nicht so nützlich ist.

Datenkompetenz ist eine wesentliche Fähigkeit, auf die in der Ausbildung in technischer und beruflicher Kommunikation Wert gelegt wird, um effektive Datenvisualisierungen zu erstellen. Allerdings haben Studierende mit eingeschränkten Mathematik- und Programmierkenntnissen oft Schwierigkeiten, Daten zu analysieren und Visualisierungen anzupassen.

Emily DeJeu, Assistenzprofessorin für betriebswirtschaftliche Kommunikation an der Tepper School, hat vielversprechende Möglichkeiten zur Integration generativer KI, insbesondere ChatGPT Plus, gefunden, um Schülern, die mit Computerprogrammiertools nicht vertraut sind, bei der Erstellung benutzerdefinierter Datenvisualisierungen zu helfen.

„Nachdem ich die Daten eingegeben hatte, beschäftigte ich mich schrittweise mit dem Tool und veranlasste es, Analysen vorzuschlagen und diese dann durchzuführen und Datenvisualisierungen zu erstellen“, sagte DeJeu. „Die Fähigkeit des Tools, flexible Analysemethoden vorzuschlagen, wie z. B. die Abbildung von Trends im Zeitverlauf und die Identifizierung von Beziehungen zwischen Daten, hilft den Schülern, sich mit ihren Datensätzen und explorativen Analysetechniken vertraut zu machen.“

Die wichtigste Erkenntnis ist die doppelte Fähigkeit von ChatGPT Plus, Schüler durch komplexe Datensätze zu führen und ihnen dabei zu helfen, visuell ansprechende und informative Diagramme zu erstellen.

Für seine Analyse wählte DeJeu einen historischen Datensatz, der alle Athleten identifiziert, die von 1896 bis 2016 an den Olympischen Spielen teilgenommen haben. Er umfasste mehr als 271.000 Zeilen, wobei jede Zeile einen einzelnen Athleten repräsentiert, der während der Olympischen Spiele an einem bestimmten olympischen Wettkampf teilnahm. und 15 Spalten mit einer Zusammenfassung von Geschlecht, Alter, Größe und Gewicht der Athleten sowie ihrer Mannschaft, Veranstaltungen und Medaillen. Anschließend lud sie diese Daten in ChatGPT Plus und bat das Tool, ihr bei der Suche nach interessanten Trends zur Analyse zu helfen.

Allerdings wies DeJeu darauf hin, dass ChatGPT Plus zwar verschiedene statistische Tests durchführen und Interpretationen vorschlagen kann, Schüler und Pädagogen jedoch wachsam sein sollten. Die Vorschläge des Tools sollten als Ausgangspunkte für weitere Untersuchungen betrachtet werden, da sie nicht immer die richtigen analytischen Entscheidungen ermöglichen oder möglicherweise systemische Verzerrungen reproduzieren könnten.

„Diese Forschung unterstreicht die entscheidende Rolle, die barrierefreie Technologie in der Bildung spielen kann“, sagte sie. „Durch die Integration von Tools wie ChatGPT Plus können wir die Datenkompetenz demokratisieren und es mehr Schülern ermöglichen, ohne die Hürde technischer Fähigkeiten zu interagieren und komplexe Informationen zu analysieren. Es geht darum, anspruchsvolle Datenanalysen und -visualisierungen integrativer zu gestalten, was tiefgreifende Auswirkungen auf die Art und Weise haben könnte, wie wir lehren und lernen.“

DeJeu sagte, sie unterstütze einen ausgewogenen Ansatz, bei dem Tools wie ChatGPT dazu verwendet werden, traditionelle Lernmethoden zu ergänzen, anstatt sie zu ersetzen. Dadurch wird sichergestellt, dass die Studierenden nicht nur den Umgang mit Technologie erlernen, sondern auch das kritische Denken und die analytischen Fähigkeiten entwickeln, die für den beruflichen Erfolg erforderlich sind.

Mehr Informationen:
Emily Barrow DeJeu, Verwendung generativer KI zur Unterstützung der Datenanalyse und -visualisierung: Eine Fallstudie über olympische Athleten, Zeitschrift für kommerzielle und technische Kommunikation (2024). DOI: 10.1177/10506519241239923

Bereitgestellt von der Tepper School of Business der Carnegie Mellon University

Zitat: Studie zeigt, dass KI-Tool die Datenvisualisierung für mehr Studierende ermöglicht (29. April 2024), abgerufen am 29. April 2024 von https://phys.org/news/2024-04-ai-tool-visualisierung-students.html

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By rb8jg

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