Generative Sprachmodelle als Herausforderung für erziehungswissenschaftliche Vorstellungen von Lernen und Sozialisation? Publikationsdatum:
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Zusammenfassungen
Generative language models have opened up a wide range of previously unimaginable possibilities for text production and use in both everyday life and in educational contexts. Addressing generative language models as tools to be harnessed, recent educational discourse tends to overlook the ways in which these models reshape individual and collective means of experience and articulation. This article argues that, due to their underlying operational logic, generative language models are necessarily geared to reproduce existing social and cultural orders. Their epistemic conformism aligns them with affirmative practice regimes and makes it difficult to develop idiosyncratic and marginalized perspectives. Rather than being regarded as tools, they should instead be understood as objects of collective learning themselves.
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![]() Personen KB IB clear | Maria Bannert , Daryna Dementieva , Beat Döbeli Honegger , Indra Spiecker gen. Döhmann , Frank Fischer , Urs Gasser , Georg Groh , Stephan Günnemann , Eyke Hüllermeier , Gjergji Kasneci , Enkelejda Kasneci , Sybille Krämer , Stephan Krusche , Stefan Küchemann , Jochen Kuhn , Gitta Kutyniok , Ulrike von Luxburg , Tilman Michaeli , Claudia Nerdel , Jürgen Pfeffer , Oleksandra Poquet , Michael Sailer , Albrecht Schmidt , Tina Seidel , Kathrin Sessler , Judith Simon , Matthias Stadler , SWK Ständige Wissenschaftliche Kommission der KMK , Jochen Weller | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
![]() Begriffe KB IB clear | Digitalisierung
, Generative Machine-Learning-Systeme (GMLS) computer-generated text
, GMLS & Bildung
, machine learning
, Pädagogik / Erziehungswissenschaft
, Sozialisation
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Generative Machine-Learning-Systeme (GMLS)
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