Herausforderungen bei der Integration generativer Künstlicher Intelligenz in die BerufsbildungStudie im Rahmen des Forschungsprojekts DigiTraS II
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Zusammenfassungen
Eine häufige Nutzung generativer Künstlicher Intelligenz (GenKI) im Unterricht korreliert laut subjektiver Einschätzung der Lernenden mit besserem Lernen. Gleichzeitig korreliert sie jedoch auch mit einer Verringerung des schulischen Lernaufwandes durch Schummeln. Zu diesem Ergebnis kommt eine an fünf Berufsfachschulen durchgeführte Untersuchung der Universität Zürich und der EHB. Die Studie zeigt zudem, dass die Art und Weise, wie Lernende und Schulen mit GenKI umgehen, die digitale Geschlechterkluft reproduziert. Der vorliegende Beitrag fasst weitere Ergebnisse zusammen und fordert dazu auf, einen kritischen, reflexiven medienpädagogischen Ansatz sowie weitere Massnahmen im Umgang mit GenKI zu ergreifen.
Der vorliegende Artikel beleuchtet verschiedene Herausforderungen bei derIntegration generativer Künstlicher Intelligenz (GenKI) in den Unterricht anBerufsfachschulen. Insbesondere zeigt er, dass die Art und Weise, wie Lernende undSchulen mit GenKI umgehen, die digitale Geschlechterkluft reproduziert. Darüberhinaus zeigt er, dass die Häufigkeit der Nutzung von GenKI sowie ein kreativ-produktiver Ansatz mit dem Schummeln beim Lernen mit GenKI zusammenhängen.Ein kritisch-reflexiver medienpädagogischer Ansatz zur GenKI scheint besondersgeeignet zu sein, um gleichzeitig Selbstwirksamkeit und Verantwortung im Umgangmit GenKI zu fördern. Dies sollte jedoch mit weiteren Massnahmen gekoppelt sein,etwa der Festlegung von Regeln für den Umgang mit GenKI sowie der Entwicklungund Umsetzung pädagogischer Strategien für eine lernfördernde Nutzung von GenKIim Unterricht.
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![]() Personen KB IB clear | Chiara Antonietti , Dieter Baacke , Maria Bannert , Thomas Bartoschek , Julia Behrens , Emily M. Bender , Ashly Vivian Beresnitzky , Nadine Bergner , Luca Botturi , Iris Braunstein , Torsten Brinda , Alberto Cattaneo , Tessa Consoli , Daryna Dementieva , Ira Diethelm , Leonore Dietrich , Beat Döbeli Honegger , Frank Fischer , Rüdiger Fries , Urs Gasser , Timnit Gebru , Rainer Gemulla , Michael Gerlich , Philipp Gonon , Georg Groh , Friederike von Gross , Stephan Günnemann , Werner Hartmann , Miria Hartmann , Eugene Hauptmann , Lutz Hellmig , Bardo Herzig , Jürgen Hollatz , Kai-Uwe Hugger , Eyke Hüllermeier , Benjamin Jörissen , Gjergji Kasneci , Enkelejda Kasneci , Sven Kommer , Nataliya Kosmyna , Stephan Krusche , Stefan Küchemann , Jochen Kuhn , Peter Kusterer , Gitta Kutyniok , Xian-Hao Liao , Pattie Maes , Angelina McMillan-Major , Fengchun Miao , Tilman Michaeli , Konstantinos Michos , Alexander Mittag , Claudia Nerdel , Andreas Oberweis , Torsten Otto , Dominik Petko , Jürgen Pfeffer , Oleksandra Poquet , Alexander Rabe , Gerhard Röhner , Ralf Romeike , Michael Sailer , Uwe Sander , Heidi Schelhowe , Björn Scheuermann , Albrecht Schmidt , Birgit Schmitz , Maria-Luisa Schmitz , Johannes Schöning , Carsten Schulte , Tina Seidel , Kathrin Sessler , Kelly Shiohira , Shmargaret Shmitchell , Jessica Situ , Hartmut Sommer , Matthias Stadler , UNESCO United Nations Educational, Scientific and Cultural Org. , Jochen Weller , Ye Tong Yuan , Martin Zimnol | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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Berufsbildung
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, Bildungeducation (Bildung)
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, Metaanalysemeta-analysis
, Selbstwirksamkeitself efficacy
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Chancengerechtigkeit
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Generative Machine-Learning-Systeme (GMLS)
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GMLS als Abkürzung
Künstliche Intelligenz (KI / AI)
Technologie











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