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Was will uns ChatGPT sagen?
8. Pädagogischer Dialog Liechtenstein, Vaduz, 21.02.2024
Sie tun mir leid, dass Sie heute hier sind
2023: Draussen-Lernen
2022: «Schulen stärken – inklusiv handeln»
2021: «Fakt oder Fake?»
2021: «Lagerfeuermoment des Wissens»
Der iPhone-Moment
Worüber reden wir?
Der iPhone-Moment des maschinellen Lernens
Konzeptwissen – Produktwissen – Versionswissen
Der Informatikturm – Jürg Nievergelt (1995)
Kurzfristiges versus Langfristiges
Empfehlung
Der grosse Wandel besteht aus vielen kleinen Wandeln
Mediale Hypes
Leitmedienwechsel
Die Grundfunktionen des Computers
Schreibmaschinen-Digitalisierung
Empfehlung
Konzeptwissen – Produktwissen – Versionswissen
Struktur des Referats
Einschätzungen der PHSZ
Technische Aspekte
Das Mooresche Gesetz
The Bitter Lesson (2019)
When ChatGPT is better than your doctor
Prüfungsergebnisse von ChatGPT
Wo stehen wir?
LLMs werden in alle möglichen Softwareprodukte eingebaut
Empfehlung
Generative Pretrained Transformer
Klassisches Beispiel
Empfehlung
Was fehlt?
Was fehlt?
Was fehlt?
Was fehlt?
Es war einmal, als das Wünschennoch geholfen hat,
Es war einmal, als das Wünschennoch geholfen hat,
Large Language Models
Bausteine von Textgeneratoren
Textgeneratoren versus Suchmaschinen
Empfehlung 6
Lernumgebung ab Sekundarstufe I
Gesellschaftliche Aspekte
Kritik an generativen Machine-Learning-Systemen
Textgeneratoren versus Suchmaschinen
Textgeneratoren versus Suchmaschinen
Sind Large Language Models die neuen Suchmaschinen?
Informationsflut
Fake-News
Textgeneratoren-Verbot
Generative Adversarial Network (GAN)
GMLS-Erkennung wird ein Hase-Igel-Rennen
Empfehlung
Schulische Aspekte
Schulische Aspekte: MIT
Einsatzszenarien
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Empfehlung
Wie treten Generative ML-Systeme in der Schule auf?
Betrugsmöglichkeiten in Leistungsnachweisen
Rückmeldungen an Lernende durch LLM?
Empfehlung
Schulische Aspekte: ÜBER
Die Bedeutung von Medienkompetenz steigt weiter
Bereits 2018: «Fake oder Fakt?»
Umgang mit LLM als Teil von information literacy
Textgeneratoren als multiperspektivisches Thema
Generative Machine-Learning-Systeme auf der Sek I
Schulische Aspekte: IN
Steigerung des kognitiven Anspruchsniveaus?
Digitaler Schereneffekt?
Motivationsprobleme?
Warum soll ich lernen, was die Maschine (besser) kann?
Empfehlung
Empfehlung
Folien