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ChatGPT for Good?

On Opportunities and Challenges of Large Language Models for Education
Enkelejda Kasneci, Kathrin Sessler, Stefan Küchemann, Maria Bannert, Daryna Dementieva, Frank Fischer, Urs Gasser, Georg Groh, Stephan Günnemann, Eyke Hüllermeier, Stephan Krusche, Gitta Kutyniok, Tilman Michaeli, Claudia Nerdel, Jürgen Pfeffer, Oleksandra Poquet, Michael Sailer, Albrecht Schmidt, Tina Seidel, Matthias Stadler, Jochen Weller, Jochen Kuhn, Gjergji Kasneci
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iconZusammenfassungen

Frank FischerTilman MichaeliLarge language models represent a significant advancement in the field of AI. The underlying technology is key to further innovations and, despite critical views and even bans within communities and regions, large language models are here to stay. This position paper presents the potential benefits and challenges of educational applications of large language models, from student and teacher perspectives. We briefly discuss the current state of large language models and their applications. We then highlight how these models can be used to create educational content, improve student engagement and interaction, and personalize learning experiences. With regard to challenges, we argue that large language models in education require teachers and learners to develop sets of competencies and literacies necessary to both understand the technology as well as their limitations and unexpected brittleness of such systems. In addition, a clear strategy within educational systems and a clear pedagogical approach with a strong focus on critical thinking and strategies for fact checking are required to integrate and take full advantage of large language models in learning settings and teaching curricula. Other challenges such as the potential bias in the output, the need for continuous human oversight, and the potential for misuse are not unique to the application of AI in education. But we believe that, if handled sensibly, these challenges can offer insights and opportunities in education scenarios to acquaint students early on with potential societal biases, criticalities, and risks of AI applications. We conclude with recommendations for how to address these challenges and ensure that such models are used in a responsible and ethical manner in education.
Von Kathrin Sessler, Stefan Küchemann, Maria Bannert, Daryna Dementieva, Frank Fischer, Urs Gasser, Georg Groh, Stephan Günnemann, Eyke Hüllermeier, Stephan Krusche, Gitta Kutyniok, Tilman Michaeli, Claudia Nerdel, Jürgen Pfeffer, Oleksandra Poquet, Michael Sailer, Albrecht Schmidt, Tina Seidel, Matthias Stadler, Jochen Weller, Jochen Kuhn, Gjergji Kasneci, Enkelejda Kasneci im Text ChatGPT for Good? (2023)

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Personen
KB IB clear 		Sandhini Agarwal , Dario Amodei , Amanda Askell , Christopher Berner , Maya Bialik , Tom B. Brown , Mark Chen , Benjamin Chess , Rewon Child , Jack Clark , Kewal Dhariwal , Prafulla Dhariwal , Charles Fadel , Aidan N. Gomez , Scott Gray , Tom Henighan , Ariel Herbert-Voss , Christopher Hesse , Wayne Holmes , Llion Jones , Lukasz Kaiser , Jared Kaplan , Gretchen Krueger , Mateusz Litwin , Benjamin Mann , Sam McCandlish , Arvind Neelakantan , Niki Parmar , Illia Polosukhin , Alec Radford , Aditya Ramesh , Nick Ryder , Girish Sastry , Noam Shazeer , Pranav Shyam , Eric Sigler , Melanie Subbiah , Ilya Sutskever , Jakob Uszkoreit , Ashish Vaswani , Clemens Winter , Jeffrey Wu , Daniel M. Ziegler

Begriffe
KB IB clear 		Bildungeducation (Bildung) , Chat-GPT , Computercomputer , Generative Machine-Learning-Systeme (GMLS)computer-generated text , Generative Pretrained Transformer 3 (GPT-3) , GMLS & Bildung , GPT Zero , GPT-2 , Innovationinnovation , LehrerInteacher , Lernenlearning , Mathematikmathematics , perplexity , supervised learning
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Bücher
Jahr  Umschlag Titel Abrufe IBOBKBLB
2019 local web  Artificial Intelligence In Education (Wayne Holmes, Maya Bialik, Charles Fadel) 22, 5 9 10 5 27
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) 4, 6, 8, 7, 6, 3, 2, 8, 2, 8, 5, 6 40 5 6 143
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Texte
Jahr  Umschlag Titel Abrufe IBOBKBLB
2023 local web  Attention Is All You Need (Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar, Jakob Uszkoreit, Llion Jones, Aidan N. Gomez, Lukasz Kaiser, Illia Polosukhin) 25 6 0 0

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Nicht erwähnte Begriffe
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