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Beats Biblionetz - Aussagen

Generative Machine-Learning-Systeme erhöhen den digitalen Schereneffekt

iconBiblioMap Dies ist der Versuch, gewisse Zusammenhänge im Biblionetz graphisch darzustellen. Könnte noch besser werden, aber immerhin ein Anfang!

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iconBemerkungen

Wir haben festgestellt, dass die sehr guten Schülerinnen und Schüler durch KI noch besser werden und die schwächeren Schüler weniger profitieren. Sie begnügen sich eher mit Copy-and-paste.
Von Hendrik Haverkamp im Text «Fehler korrigiert jetzt die KI» (2024)
Martin VetterliWas für Verteilungseffekte wird KI haben? Ich glaube, ein Teil der Bevölkerung, und zwar der gebildetere Teil, wird extrem profitieren können – und der andere Teil wird sich darin völlig verlieren.
Von Martin Vetterli im Text «Jeder muss ein Picasso werden» (2023)
Auch profitierten stärkere Schüler mehr: „Sie hinterfragen mehr. Schwächere Schüler kopieren Verbesserungen einfach rein und erkennen grobe Schnitzer nicht – sie erkennen nicht, wo ChatGPT das Lernen verhindert.“
Von Lisa Becker im Text Jede Lehrkraft muss ChatGPT kennen (2023)
Beat Döbeli HoneggerBei digitalen Werkzeugen hat sich bisher zudem ein Schereneffekt gezeigt: Agile Schülerinnen und Schüler nutzen die Potenziale meist rascher und effektiver als weniger agile. Trifft dies auch auf generative ML-Systeme zu, so könnte dies die Leistungsheterogenität noch weiter erhöhen.
Von Beat Döbeli Honegger in der Zeitschrift Pädagogik 3/2024 im Text Was will uns ChatGPT sagen? (2024)
Beat Döbeli HoneggerIm Zuge der bisherigen Digitalisierung hat sich gezeigt, dass gute Schülerinnen und Schüler neue (digitale) Werkzeuge und Medien besser zu ihrem eigenen Nutzen einsetzen können als schlechtere Schüler:innen. Dies hat bereits in der Vergangenheit zu einer Vergrösserung des Leistungsspektrums geführt. Dies dürfte bei KI-Textgeneratoren nicht anders sein.
Von Beat Döbeli Honegger im Text ChatGPT & Schule (2023)
Es ist davon auszugehen, dass der digitale Schereneffekt mit Chat GPT weiter zunimmt. Denn es ist leider erwiesen, dass leistungsstärkere Schülerinnen und Schüler mehr Nutzen aus digitalen Werkzeugen ziehen als schwächere. Umso mehr wird es künftig die Aufgabe der Schule sein, zusammen mit Ihnen als Eltern einen verantwortungsvollen Umgang mit Chatbots vorzuleben.
Von Jörg Berger im Text Im Dialog mit dem Chatbot (2023)
Eine Erfahrung gibt Haverkamp zu denken: Er stellte fest, dass leistungsstarke Schüler die KI-Schreibhilfen dosiert einsetzten. Sie überließen der KI Routinearbeit, um selbst mehr Zeit für andere Aufgaben zu haben. Bei den schwächeren Schülern beobachtete er dagegen, dass sie auch vom KI-System ausgespuckten Unsinn ungeprüft übernahmen. Die Zeitersparnis aufgrund der KI-Nutzung steckten diese Schüler mitunter nicht in höherwertiges Lernen. Haverkamp sieht daher die Gefahr, dass KI-Systeme die ohnehin vorhandene Bildungsungerechtigkeit noch verschärfen.
Von Dorothee Wiegand im Text Mitdenken erwünscht (2023)
SWK Ständige Wissenschaftliche Kommission der KMKOb durch den Einsatz von LLM leistungsstärkere oder leistungsschwächere Lernende profitieren, ist eine offene Frage, die empirisch beantwortet werden muss. Einerseits können Lernschwächen (z. B. Rechtschreibschwächen) ausgeglichen werden, so dass die Inhalte eines Textes bedeutsamer werden und Schwächere von der elaborierteren Auseinandersetzung mit dem Inhalt profitieren. LLM können benachteiligten Lernenden auch temporär (z. B. neu zugewanderten Schüler:innen) oder dauerhaft (z. B. Schüler: innen mit bestimmten Förderschwerpunkten) die Unterrichtspartizipation erleichtern. Andererseits können besonders die stärkeren Lernenden LLM auf sinnvolle und effektive Weise für Lernaktivitäten nutzen. Schüler:innen, die hohe sprach- und fachbezogene Kompetenzen besitzen, und sich daher durch Prompts verständlich machen, den Output von LLM verstehen und ihn gekonnt mit der eigenen Sprachproduktion verbinden können, sind bei der Nutzung im Vorteil. Leistungsstärkere Lernende verfügen außerdem über einen erhöhten fachlichen Wissensstand und ein ausgeprägteres kritisches Bewusstsein und können somit metakognitive Strategien und kritische Überprüfungen bei LLM-generierten Texten erfolgreich anwenden.
Von SWK Ständige Wissenschaftliche Kommission der KMK im Text Large Language Models und ihre Potenziale im Bildungssystem (2024)

icon14 Vorträge von Beat mit Bezug

iconZitationsgraph

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iconZeitleiste

icon14 Erwähnungen  Dies ist eine nach Erscheinungsjahr geordnete Liste aller im Biblionetz vorhandenen Werke, die das ausgewählte Thema behandeln.

iconAnderswo suchen  Auch im Biblionetz finden Sie nicht alles. Aus diesem Grund bietet das Biblionetz bereits ausgefüllte Suchformulare für verschiedene Suchdienste an. Biblionetztreffer werden dabei ausgeschlossen.

iconBiblionetz-History Dies ist eine graphische Darstellung, wann wie viele Verweise von und zu diesem Objekt ins Biblionetz eingetragen wurden und wie oft die Seite abgerufen wurde.