Large Language Models und ihre Potenziale im BildungssystemImpulspapier der Ständigen Wissenschaftlichen Kommission der Kultusministerkonferenz
Publikationsdatum:
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Zusammenfassungen
Die Ständige Wissenschaftliche Kommission der Kultusministerkonferenz (SWK) möchte mit diesem Impulspapier
einen Diskussionsbeitrag leisten und Anregungen geben, wie LLM zukünftig in Schulen genutzt
werden können, wobei ein Großteil der Anregungen auf den Hochschulkontext übertragbar ist. Ein besonderes
Augenmerk soll dabei auf den weiteren Forschungs- und Entwicklungsanstrengungen liegen, um den
gewinnbringenden Einsatz der LLM in Lehr-Lernsituationen sicherzustellen. Damit knüpft die SWK an ihre
Empfehlungen zur Digitalisierung im Bildungssystem und der systematischen Integration und Erforschung
digitalisierungsbezogener Inhalte in Schule und Lehrkräftebildung an (Ständige Wissenschaftliche Kommission
der Kultusministerkonferenz [SWK], 2022). Ein sinnvoller Umgang wird voraussichtlich sehr fachspezifisch
geprägt sein. Damit adressiert dieses Impulspapier insbesondere die Fachdidaktiken, denn es
wird vor allem die Erprobung in Schulen mit fachdidaktischer Begleitung und Evaluierung sein, über die
schnell gesicherte Erkenntnisse zu Einsatzmöglichkeiten und Risiken erreicht werden können.
Von SWK Ständige Wissenschaftliche Kommission der KMK im Text Large Language Models und ihre Potenziale im Bildungssystem (2024) Bemerkungen
Detial im ersten Satz des Impulspapiers: OpenAI hat Ende November nicht GPT-3, sondern ChatGPT, das auf ChatGPT aufbaut, veröffentlicht. GPT-3 stand bereits früher öffentlich zur Verfügung.
Von Beat Döbeli Honegger, erfasst im Biblionetz am 17.01.2024Ich glaube nicht, dass die Aussage "Zudem erinnert sich eine LLM nicht inhaltlich an die von ihr erstellten Inhalte (wohl aber an die eingegebenen Prompts)." so allgemein gültig ist.
Von Beat Döbeli Honegger, erfasst im Biblionetz am 17.01.2024Wer die Diskussion um KI in Schule und Hochschule im letzten Jahr aktiv verfolgt hat, für den hält das Impulspapier wenig Überraschendes bereit. Ist es deswegen eine Enttäuschung? Nein. Denn die Handlungsempfehlungen sind erstens sinnvoll und zweitens in der Bildungsadministration kein Konsens.
Von Hendrik Haverkamp im Text Impulspapier der SWK (2024) Dieses Positionspapier erwähnt ...
Personen KB IB clear | Sandhini Agarwal , Steffen Albrecht , Dario Amodei , Amanda Askell , Maria Bannert , Christopher Berner , Tom B. Brown , Mark Chen , Benjamin Chess , Michelene T. H. Chi , Rewon Child , Jack Clark , Daryna Dementieva , Kewal Dhariwal , Prafulla Dhariwal , Frank Fischer , Urs Gasser , Scott Gray , Georg Groh , Stephan Günnemann , Tom Henighan , Ariel Herbert-Voss , Christopher Hesse , Eyke Hüllermeier , Jared Kaplan , Gjergji Kasneci , Enkelejda Kasneci , Gretchen Krueger , Stephan Krusche , Stefan Küchemann , Jochen Kuhn , Hessisches Kultusministerium , Gitta Kutyniok , Landesinstitut für Schulqualität und Lehrerbildung Sachsen-Anhalt (LISA) , Jonas Leschke , Mateusz Litwin , Benjamin Mann , Richard E. Mayer , Sam McCandlish , Tilman Michaeli , Arvind Neelakantan , Claudia Nerdel , OpenAI , Jürgen Pfeffer , Oleksandra Poquet , Alec Radford , Aditya Ramesh , Nick Ryder , Michael Sailer , Peter Salden , Girish Sastry , Albrecht Schmidt , Tina Seidel , Kathrin Sessler , Pranav Shyam , Eric Sigler , Matthias Stadler , SWK Ständige Wissenschaftliche Kommission der KMK , Sebastian Stoppe , Melanie Subbiah , Ilya Sutskever , Jochen Weller , Clemens Winter , Jeffrey Wu , Ruth Wylie , Daniel M. Ziegler | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Aussagen KB IB clear | Generative Machine-Learning-Systeme benötigen viel Energie
Generative Machine-Learning-Systeme erhöhen den digitalen Schereneffekt Generative Machine-Learning-Systeme verletzen oft das Urheberrecht Learning Management Systeme gefährden die Privatsphäre von Lernenden LehrerInnen benötigen ICT-Weiterbildung. LehrerInnen benötigen Weiterbildung zur ICT-Nutzung im Unterricht (Didaktik). Machine Learning kann bestehende Vorurteile/Ungerechtigkeiten verstärken/weitertragen Machine Learning kann Lernmotivation senken | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Begriffe KB IB clear | Bilder , Bildungeducation (Bildung) , Chat-GPT , Datenschutz , Denkenthinking , Deutschlandgermany , Didaktikdidactics , DigComp , DigCompEdu , Digitalisierung , Empathieempathy , Fachdidaktik , Fake-News , Fehlerkultur (positive) , Generative Machine-Learning-Systeme (GMLS)computer-generated text , Gesellschaftsociety , Glaubwürdigkeit , GMLS & Bildung , GMLS & Schule , GPT Builder / GPTs , Hochschulehigher education institution , individuelle Förderung , Informatik-Unterricht (Fachinformatik)Computer Science Education , Informationskompetenzinformation literacy , Intelligent Tutoring System (ITS)Intelligent Tutoring System , Learning Management System (LMS) / LernplattformLearning Management System , Literalität , machine learning , Medienkompetenz/media literacymedia literacy , Medienpädagogik , Motivationmotivation , Objektivitätobjectivity , Oralität , Plagiarismusplagiarism , Primarschule (1-6) / Grundschule (1-4)primary school , Prüfung , Sekundarstufe I , social media / Soziale Mediensocial networking software , Suchmaschinesearch engine , Überarbeitung von Text , Unterricht , Unterrichtsmaterial , Urheberrecht , Verantwortungresponsability , Videovideo , Wissenschaftscience | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Bücher |
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Texte |
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Dieses Positionspapier erwähnt vermutlich nicht ...
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9 Erwähnungen
- Impulspapier der SWK (Hendrik Haverkamp) (2024)
- Wie wir lernen, mit KI-Tools zu arbeiten - ChatGPT und Co. im Unterricht (Ulrike Cress) (2024)
- «Fehler korrigiert jetzt die KI» (Hendrik Haverkamp, Martin Spiewak) (2024)
- Warum Hochschulen jetzt eigene Sprachmodelle hosten sollten (Benjamin Paaßen) (2024)
- KI in der Grundschule – (k)ein Denkverbot (Nicolaus Wilder, Kirsten Schindler) (2024)
- Innovatives Lernen mit Intelligenten Tutoriellen Systemen - Eine Analyse der bildungspolitischen Gelingensbedingungen (Ewa Bacia, Carmen Belafi, Dieter Dohmen, Jakob Klingemann, Benjamin Kummer, Fabian Müller, Vodafone Stiftung) (2024)
- Offene KI für alle! - Empfehlungen für offene und gemeinwohlorientierte KI-Technologien im Bildungsbereich (Wikimedia Deutschland) (2024)
- Generative KI und betriebliche Bildung/Personalentwicklung - Orientierung – Befähigung – Weiterentwicklung (Christoph Meier) (2024)
- Jahrbuch Medienpädagogik 21 (Claudia de Witt, Sandra Hofhues, Mandy Schiefner, Valentin Dander, Nina Grünberger) (2024)
- Für eine ‹technologiebewusste Medienpädagogik› jenseits der Digitalisierung - Ein Weg in die Archive der Technizität (Christoph Richter, Heidrun Allert)
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Large Language Models und ihre Potenziale im Bildungssystem: Artikel als Volltext (: , 538 kByte; : ) |
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Beat und dieses Positionspapier
Beat hat Dieses Positionspapier während seiner Zeit am Institut für Medien und Schule (IMS) ins Biblionetz aufgenommen. Beat besitzt kein physisches, aber ein digitales Exemplar. Eine digitale Version ist auf dem Internet verfügbar (s.o.). Aufgrund der vielen Verknüpfungen im Biblionetz scheint er sich intensiver damit befasst zu haben.