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Beats Biblionetz - Texte

Original oder Plagiat?

Der schnelle Weg zur wissenschaftlichen Arbeit im Zeitalter künstlicher Intelligenz
Doris Weßels, Eike Meyer
Erstpublikation in: R. Reussner, A. Koziolek, R. Heinrich (Hrsg.)ȷ INFORMATIK 2020, Lecture Notes in Informatics (LNI), Gesellschaft für Informatik, Bonn 2021
Publikationsdatum:
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iconZusammenfassungen

Doris WeßelsHochschulen müssen trotz der immer wieder artikulierten Ressourcen- und Kapazitätsprobleme zukunftsfähige Leitlinien und Praktiken für den Umgang mit studentischen Leistungen in Form schriftlicher Haus- und Abschlussarbeiten entwickeln – bis hin zur Entwicklung alternativer Konzepte als Bestandteil neuer Lernarchitekturen. Für die Hochschulleitungen und Lehrenden ergeben sich zwei Fragestellungen. Zum einen: Welchen Impact haben KI-basierte Werkzeuge des „Natural Language Generation bzw. Processing“ (NLG/NLP) für Prüfungsleistungen in Form schriftlicher Haus- und Abschlussarbeiten? Zum zweiten: Wie ist das „System Hochschule“ anzupassen, um seinem Bildungs- und Qualitätsanspruch im digitalen Zeitalter gerecht zu werden? In einem Online-Workshop im Rahmen der INFORMATIK2020 am 1.10.2020 wurden ausgewählte Werkzeuge in einem spielerisch anmutenden Team-Wettbewerb eingesetzt, um auf dieser Grundlage den schwierigen Grat zwischen Original und Plagiat bei der Erstellung wissenschaftlicher Arbeiten selbst zu erleben, das Verhalten als Lehrender und Forschender kritisch zu reflektieren und das Problembewusstsein für diese neue Herausforderung zu schärfen.
Von Doris Weßels, Eike Meyer im Text Original oder Plagiat? (2021)

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Personen
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Sandhini Agarwal, Dario Amodei, Amanda Askell, Christopher Berner, Tom B. Brown, Mark Chen, Benjamin Chess, Rewon Child, Jack Clark, Kewal Dhariwal, Prafulla Dhariwal, Scott Gray, Tom Henighan, Ariel Herbert-Voss, Christopher Hesse, Jared Kaplan, Gretchen Krueger, Mateusz Litwin, Benjamin Mann, Sam McCandlish, Arvind Neelakantan, Alec Radford, Aditya Ramesh, Nick Ryder, Girish Sastry, Pranav Shyam, Eric Sigler, Melanie Subbiah, Ilya Sutskever, Clemens Winter, Jeffrey Wu, Daniel M. Ziegler

Aussagen
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Computergenerierte Texte erleichtern Plagiarismus bzw. entsprechenden Textbetrug.Computer-generated texts facilitate plagiarism / text fraud
Nutzung von Textgeneratoren wird bald wird bald so selbstverständlich wie die Nutzung eines Taschenrechners

Begriffe
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computergenerierte Texte / large language modelcomputer-generated text, DeepL, Generative Pretrained Transformer 3 (GPT-3), GPT-2, Hochschulehigher education institution, Künstliche Intelligenz (KI / AI)artificial intelligence, mündliche Prüfungen, Plagiarismusplagiarism, Textgeneratoren & Bildung, Textgeneratoren & Hochschule, Überarbeitung von Text, Werkzeugetool, Wissen, Wissenschaftscience
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Bücher
Jahr  Umschlag Titel Abrufe IBOBKBLB
2020 local web  Language Models are Few-Shot Learners (Tom B. Brown, Benjamin Mann, Nick Ryder, Melanie Subbiah, Jared Kaplan, Kewal Dhariwal, Prafulla Dhariwal, Arvind Neelakantan, Pranav Shyam, Girish Sastry, Amanda Askell, Sandhini Agarwal, Ariel Herbert-Voss, Gretchen Krueger, Tom Henighan, Rewon Child, Aditya Ramesh, Daniel M. Ziegler, Jeffrey Wu, Clemens Winter, Christopher Hesse, Mark Chen, Eric Sigler, Mateusz Litwin, Scott Gray, Benjamin Chess, Jack Clark, Christopher Berner, Sam McCandlish, Alec Radford, Ilya Sutskever, Dario Amodei) 26, 39, 8, 2, 1, 2, 4, 6, 8214896

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