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Beats Biblionetz - Begriffe

Textgeneratoren-Verbot

iconBiblioMap Dies ist der Versuch, gewisse Zusammenhänge im Biblionetz graphisch darzustellen. Könnte noch besser werden, aber immerhin ein Anfang!

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iconSynonyme

Textgeneratoren-Verbot, GMLS-Verbot

iconBemerkungen

Ulrike CressEine Verbannung von KI aus der Bildung hält die SWK weder für realistisch noch für sinnvoll, sie empfiehlt stattdessen eine an die jeweilige Bildungsstufe angepasste Einbindung.
Von Ulrike Cress im Text Wie wir lernen, mit KI-Tools zu arbeiten (2024)
ChatGPT und andere Computermodelle zur SprachverarbeitungEin Verbot von ChatGPT als unerlaubtes Hilfsmittel dürfte sich in der Praxis kaum durchsetzen lassen, insbesondere, weil sich eine Nutzung nur unter Umständen nachweisen lässt.
Von Steffen Albrecht im Buch ChatGPT und andere Computermodelle zur Sprachverarbeitung (2023) im Text Auswirkungen von ChatGPT in Bildung und Forschung
Thomas FeibelZudem decken inhaltliche Nachfragen in jedem Fach den Schwindel sofort auf. Darumhalten auch viele Pädagogen nichts davon, Chat GPT – wie beispielsweise in New YorkerSchulen – zu verbieten.
Von Thomas Feibel im Text Nie wieder selber einen Aufsatz schreiben? (2023)
Ein Verstecken oder gar Verbieten der Werkzeuge, wie z. B. Anfang Januar 2023 an Schulen in New York City geschehen (siehe z. B. The Washington Post oder CNN), wäre in Anbetracht dieser Tatsache, aber auch hinsichtlich der Proliferation der Systeme kontraproduktiv.
Von Beatrix Busse, Ingo Kleiber, Franziska C. Eickhoff, Kathrin Andree im Text Hinweise zu textgenerierenden KI-Systemen im Kontext von Lehre und Lernen (2023)
Pädagogik 4/23Wir halten das für den falschen und auch einen zu bequemen Weg. Die Entwicklung von Sprachmodellen wie ChatGPT ist ein technologischer Meilenstein, ein Zurück wird es nicht geben. Die Tools sind in der Welt, sie werden besser werden und wir müssen lernen, sie konstruktiv zu nutzen.
Von Enkelejda Kasneci in der Zeitschrift Pädagogik 4/23 im Text «ChatGPT kann zu mehr Bildungsgerechtigkeit führen» (2023)
Auch wenn es immer wieder Forderungen nach Verboten geben wird, sind wir überzeugt, dass es – wie bereits bei Innovationen vergangener Jahre – darum geht, wie wir mit der neuen Technologie umgehen wollen und sollen. In der Tat stehen wir vor einer grossen Herausforderung, aber gemeinsam – Eltern, Lehrpersonen und Schulleitungen – werden wir Wege finden, damit umzugehen, damit qualitative Bildung weiterhin für alle zugänglich ist und Chancengerechtigkeit nicht eine Worthülse bleibt.
Von Jörg Berger im Text Im Dialog mit dem Chatbot (2023)
Uta Hauck-ThumWird die Nutzung bestimmter generativer KI Modelle im Unterricht verboten, verlieren in erster Linie Kinder aus bildungsfernen Familien die einzige Möglichkeit, sinnvolle Nutzungsstrategien im Umgang zu erwerben, die über die des Schummelns hinausgehen. Schülerinnen und Schüler aus bildungsnahen Elternhäusern nutzen entsprechende Tools nämlich auch weiterhin aktiv für ihren Bildungserfolg und haben zudem häufiger Zugriff auf kostenpflichtige Versionen, die ihnen zusätzliche Bildungschancen eröffnen.
Von Uta Hauck-Thum im Text Zum Bildungsverständnis in Zeiten künstlicher Intelligenz (2024)
Der universelle TexterForderungen nach einer Kennzeichnung oder gar einem Verbot künstlich generierter Texte werden kaum durchsetzbar sein – schon weil sich maschinelle Prüfwerkzeuge leicht austricksen lassen. Schließlich fließen in die Entwicklung der Generatoren deutlich mehr Ressourcen und Gelder als in den Bau der Detektoren. Zudem nähern sich nicht nur die Maschinen der Sprache der Menschen an. Auch die Menschen, die mit Maschinen chatten und deren Texte lesen, werden über kurz oder lang unweigerlich deren Duktus übernehmen.
Von Hartmut Gieselmann in der Zeitschrift Der universelle Texter (2023) im Text Wer soll das alles lesen?
Lehrende und Lernende sind sich im Wesentlichen einig, dass es keinen Sinn ergibt, Sprachmodelle wie ChatGPT (englisch: large language models oder LLM) zu verbieten. Zum ersten, weil ein solches Verbot ohnehin nicht durchsetzbar wäre, denn es gibt bis dato keinen verlässlichen Weg, Erzeugnisse von LLM von menschlichen Texten zu unterscheiden. Zum zweiten (und wichtiger), weil wir den Anspruch haben sollten, Lernenden beizubringen, wie mit den neuen Technologien verantwortungsvoll umzugehen ist. Zum dritten, weil LLM als Werkzeuge für das Lernen und Lehren große Potenziale haben. Die ständige wissenschaftliche Kommission (SWK) der Kultusministerkonferenz beispielsweise plädierte kürzlich erst für die Nutzung von LLM im Unterricht.
Von Benjamin Paaßen im Text Warum Hochschulen jetzt eigene Sprachmodelle hosten sollten (2024)
Tilman MichaeliVerbote von KI-Werkzeugen im Bildungskontext werden seitens der Gesellschaft für Informatik allerdings nicht als erstrebenswert erachtet. Die Schulen und Hochschulen müssen vielmehr transparent machen, wann und unter welchen Voraussetzungen die Lernenden KI-basierte Werkzeuge einsetzen dürfen – sowohl in Bezug auf Studienleistungen (etwa beim wissenschaftlichen Schreiben oder bei der Gliederung von Aufsätzen oder der Informationsrecherche) als auch mit Blick auf rechtliche Fragen (etwa Fragen, die den Datenschutz betreffen). Dazu sollten alle Bildungseinrichtungen – von den Schulen, über Ausbildungsstätten bis hin zu den Hochschulen – die Diskussion mit ihren Angehörigen suchen, um gemeinsam zu erörtern, welche Rolle Künstliche Intelligenz in Forschung, Lehre und Verwaltung einnehmen soll.
Von Daniel Krupka, Daniel Losch, Tilman Michaeli, Simone Opel, Ute Schmid, Richard Schwarz, Stefan Seegerer, Peer Stechert, Steffen Jaschke, Matthias Klusch im Text Künstliche Intelligenz in der Bildung (2023)

iconVerwandte Objeke

icon
Verwandte Begriffe
(co-word occurance)
GMLS & Bildung(0.09), GMLS & Schule(0.08), Chat-GPT(0.06), Generative Machine-Learning-Systeme (GMLS)computer-generated text(0.05)

iconHäufig co-zitierte Personen

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iconVorträge von Beat mit Bezug

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