Studie zeigt erfolgreichen Einsatz von ChatGPT in der landwirtschaftlichen Ausbildung

Künstliche Intelligenztools wie ChatGPT erweisen sich in der Landwirtschaft als vielversprechendes, nützliches Mittel zum Schreiben einfacher Computerprogramme für Mikrocontroller, wie aus einer in diesem Monat veröffentlichten Studie hervorgeht.

Mikrocontroller sind kleine Computer, die auf der Grundlage benutzerdefinierter Computerprogramme Aufgaben ausführen können. Sie erhalten Eingaben von Sensoren und können in Klima- und Bewässerungssteuerungen, Lebensmittelverarbeitungssystemen sowie Roboter- und Drohnenanwendungen eingesetzt werden, um nur einige landwirtschaftliche Anwendungen zu nennen.

Eine kürzlich in Zusammenarbeit mit der Arkansas Agricultural Experiment Station und dem Dale Bumpers College of Agricultural, Food and Life Sciences veröffentlichte Studie zeigte, dass Landwirtschaftsstudenten, die sich mit Computerprogrammierung nicht auskannten, mit ChatGPT einen Mikrocontroller so programmieren konnten, dass dieser eine einfache Aufgabe ausführte.

„Generative KI kann einen großen Einfluss auf die Landwirtschaft haben … ich kann mir nicht vorstellen, dass das nicht der Fall sein könnte“, sagte Don Johnson, Universitätsprofessor für Agrarpädagogik, Kommunikation und Technologie und leitender Forscher des Projekts. „Wir müssen unsere Absolventen darauf vorbereiten, daran teilzuhaben.“

„Generativ“ bezieht sich auf die Fähigkeit des Tools, Inhalte zu erstellen.

Johnsons neueste Studie zu diesem Thema mit dem Titel „Nutzung generativer künstlicher Intelligenz zur Mikrocontroller-Programmierung durch Landwirtschaftsstudenten“, wurde veröffentlicht in Naturwissenschaftliche Bildung Zeitschrift im August. Zu den Co-Autoren gehörten Fakultätsmitglieder des Bumpers College in der Abteilung für landwirtschaftliche Bildung, Kommunikation und Technologie, Will Doss, Assistenzprofessor, und Christopher Estepp, außerordentlicher Professor.

Johnson sagte, dass Computerprogrammierung in den meisten Agrarstudiengängen normalerweise nicht gelehrt wird, aber die Einbeziehung von Mikrocontrollern als Komponenten landwirtschaftlicher Geräte und Systeme immer üblicher geworden ist. Obwohl es immer eine Nachfrage nach Personen mit fundierten Kenntnissen in Computerprogrammierung geben wird, erklärte Johnson, dass der Schwerpunkt dieser Studien darauf lag, zu untersuchen, wie Menschen ohne fundierte Kenntnisse Mikrocontroller in ihrer akademischen und beruflichen Laufbahn nutzen können.

Johnson betreibt für die Versuchsstation, den Forschungszweig der Agrarabteilung der University of Arkansas, Forschungen zur Entwicklung des Humankapitals und zu Agrartechnologien.

„Ich denke, wir haben festgestellt, dass Agrarstudenten mithilfe generativer künstlicher Intelligenz Code schreiben können, um mittelschwere Programmierprobleme zu lösen, ohne über tiefere Programmierkenntnisse zu verfügen“, sagte Johnson.

Ursprünge der Studie

Johnson begann sich 2022 mit dem Thema KI-gestützte Programmierung zu befassen, als ChatGPT veröffentlicht wurde und erfuhr, dass es Code für Mikrocontroller wie Arduinos. Kurz darauf führte er eine vorläufige Studie durch, in der er die Fähigkeiten, das Interesse und das Selbstvertrauen zweier Gruppen von Agrarstudenten verglich, die einen Mikrocontroller so programmierten, dass zwei LEDs in einer bestimmten Reihenfolge blinken. Eine Gruppe von Studenten schrieb ihre eigenen Programme, während die andere Gruppe ChatGPT verwendete.

Die Ergebnisse zeigten, dass Schüler, die ihre eigenen Programme schrieben, mehr Selbstvertrauen und Fähigkeiten in der Arduino-Programmierung entwickelten als Anfänger, die ChatGPT verwendeten. Beide Gruppen waren jedoch gleichermaßen erfolgreich und interessierten sich gleichermaßen dafür, mehr über die Mikrocontroller und das Programmieren zu lernen.

Die im August veröffentlichte Folgestudie wurde ausschließlich mit Agrarstudenten ohne nennenswerte Programmiererfahrung durchgeführt. Ziel der Studie war es, ihre Fähigkeit zu ermitteln, mit ChatGPT Arduino-Code für ein anspruchsvolleres Problem als in der ersten Studie zu schreiben. In dieser zweiten Studie mussten die Studenten mit ChatGPT den Arduino so programmieren, dass er eine Transferpumpe einschaltet, wenn der Lösungspegel in einem Heiztank 20 cm oder mehr unter einen Sensor fällt, und die Pumpe dann abschaltet, wenn der Tank bis auf 7,5 cm an den Sensor heran gefüllt ist.

„Um einen Code für dieses Problem in der zweiten Studie zu schreiben, bräuchte man ein gewisses Maß an Programmierkenntnissen, und keiner dieser Studenten war dazu in der Lage“, sagte Johnson. „Aber sie waren erfolgreich. Neun der elf Zweierteams konnten den Code dazu bringen, genau das zu tun, was er tun sollte.“

Das ChatGPT-Coaching in beiden Studien beinhaltete, die Studierenden darüber zu informieren, was eine gute Aufforderung für die generative KI-Plattform ausmacht. Eine gute Aufforderung, erklärte Johnson, würde die Situation, Komponenten und Verbindungen sowie das gewünschte Ergebnis klar beschreiben.

Einen Schritt weiter gehen

Johnson möchte das Experiment noch einen Schritt weiterführen, indem er das Problem offen lässt. Die Schüler sollen sich eigene Szenarien ausdenken und mit ChatGPT den Code für einen Mikrocontroller schreiben.

„Ich möchte den Studierenden das Selbstvertrauen geben, sich mit Mikrocontrollern problemlösungsorientiert auseinanderzusetzen und zu sagen: ‚Ja, ich kann dieses Werkzeug zur Lösung meines Problems verwenden‘“, sagte Johnson.