本文介绍了使用基于 GPT-4 的 ChatGPT 模型进行工程基础考试的可行性和有效性，并通过非侵入式提示修改实现了模型的显著精度提升。该研究进一步探讨了复杂工程问题的解决方案，并强调了 AI 在教育领域中的挑战，如如何实现 AI 对不同种族和背景学生的包容性和无歧视性。

Apr, 2023

本文旨在评估人工智能工具 ChatGPT 在计算机工程学科中的表现；研究发现它可以回答关于概念的问题，但由于它是一种文字工具，所以无法处理需要用到图表和手工实验的问题。

Mar, 2023

本研究通过探索 OpenAI 的 ChatGPT 在解决不同类型的物理问题方面的能力，发现 ChatGPT 在解决给定完整数据的问题上的成功率为 62.5％，而在未给定全部必要数据的实际问题上的准确率下降至 8.3％。该研究提出了关于如何利用增强学习模型的教材来提升 STEM 教育的启示，并为人工智能的优势和局限性提供了见解，对于旨在利用该技术的教育工作者以及研究人员来研究问题解决和决策制定中的人工智能与人类协作框架有所贡献。

Oct, 2023

本研究使用 ChatGPT 这一语言模型探讨了如何利用其在软件工程中辅助完成常见任务，研究结果显示 ChatGPT 对许多任务均有不错的表现，但仍存在一些任务不适用。

May, 2023

本文采用定量方法，展示 ChatGPT 在回答涉及本科计算机科学课程相关主题的不同类型的问题时高度不可靠，揭示学生盲目依赖 ChatGPT 完成作业和考试可能面临自我破坏。同时提出对学生和教师的建设性建议。

Apr, 2023

本研究论文讨论了将人工智能用于高等教育中的教学与学习，并以 ChatGPT 作为工具，以计算机科学基础编程课程为例进行了教学和评估的探讨，结果显示使用 ChatGPT 的学生在得分上有优势，但提交的代码存在不一致和不准确的情况。

Apr, 2023

本文探讨了 ChatGPT 在科学写作、数学、教育、编程和医疗保健等不同领域作为自动化助手的能力，重点介绍了其增强生产力、简化解决问题流程和提高写作风格的潜力以及与过度依赖 ChatGPT 可能带来的潜在风险，而作者提出了使用流程建议，对输出进行独立验证，并建议专家使用该工具。

Jun, 2023

该研究评估了 ChatGPT 作为人工智能教学和学习支持工具在一所亚洲国家的集成电路系统课程中的有效性，通过完成不同类型的问题和评估 ChatGPT 的回应来获得有价值的见解，以进一步调查。该研究的目标是评估 ChatGPT 在工程教育中提供见解、个性化支持和互动学习体验的能力。该研究包括对不同利益相关者（学生、讲师和工程师）的评估和反思。研究结果揭示了 ChatGPT 作为人工智能工具的益处和局限性，为技术学科中创新的学习方法铺平了道路。此外，该研究有助于我们对教育部门数字化转型的理解。

Nov, 2023

本论文尝试通过针对 ChatGPT-4 和 Google Bard 在工程基础和原则及实践考试中的表现的分析，探索聊天机器人是否能够通过这些考试。结论表明，现有版本的 ChatGPT-4 可以潜在地通过 FE 考试，并且聊天机器人可以成为工程师的助手和指导。

Mar, 2023

本研究评估了使用 ChatGPT 回答医学问题的可靠性，结果发现 ChatGPT 的答案更加上下文相关，代表着较好的演绎推理模型。ChatGPT 等语言学习模型可以成为 e-learners 的宝贵工具，但研究表明还有提高其准确性的空间。

Jun, 2023