Критичний аналіз типових помилок ChatGPT під час генерування інформації з мікробіології, вірусології та імунології

Abstract

Мовна модель ChatGPT може використовуватися у навчальному процесі студентів та при підготовці викладачів до занять як інструмент аналітичної підтримки, засіб структуризації інформації та допомога у попередньому формулюванні наукових гіпотез. Проте отримані результати мають розглядатися виключно як допоміжний матеріал, оскільки ефективне застосування моделі можливе лише за умови критичної оцінки достовірності даних дослідником, усвідомлення обмежень моделі та відповідального використання її результатів у науковому контексті. У статті проаналізовано типові помилки ChatGPT під час генерування інформації з дисципліни «Мікробіологія, вірусологія та імунологія», які класифіковані на фактичні, термінологічні, логічні та методологічні. Розглянуто їхній вплив на достовірність інформації, навчальний процес студентів і педагогічну практику викладачів. Фактичні помилки включають некоректні відомості про властивості мікроорганізмів, механізми патогенезу та класифікацію збудників. Термінологічні – неправильне використання спеціалізованих термінів і плутанину в наукових поняттях. Логічні помилки проявляються у хибних причинно-наслідкових висновках і суперечностях у викладенні матеріалу. Методологічні помилки пов’язані з порушенням стандартних лабораторних протоколів, некоректним застосуванням методів аналізу та хибною інтерпретацією результатів. The ChatGPT language model can be utilized in the educational process for students and in instructors’ preparation for classes as a tool for analytical support, a means of structuring information, and assistance in the preliminary formulation of scientific hypotheses. However, the results generated by the model should be regarded solely as supplementary material, since effective use is possible only under the conditions of a critical assessment of data reliability by the researcher, awareness of the model’s limitations, and responsible application of its outputs in a scientific context. This study analyzes the typical errors produced by ChatGPT when generating information in the disciplines of Microbiology, Virology, and Immunology, classified into factual, terminological, logical, and methodological categories. Their impact on the accuracy of information, students’ learning processes, and instructors’ pedagogical practice is examined. Factual errors include incorrect information regarding microorganism properties, pathogenetic mechanisms, and pathogen classification. Terminological errors involve the misuse of specialized terms and confusion in scientific concepts. Logical errors are manifested as false cause-and-effect conclusions and inconsistencies in content presentation. Methodological errors are associated with violations of standard laboratory protocols, improper application of analytical methods, and incorrect interpretation of results.