Künstliche Intelligenz in der Schule

Chancen nutzen, Herausforderungen meistern

LCH Dachverband Schweizer Lehrerinnen und Lehrer

Publikationsdatum: 29.04.2024

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Zusammenfassungen

Dieses Positionspapier des LCH formuliert Forderungen für einen lernwirksamen KI-Einsatz an Schweizer Schulen.

Von LCH Dachverband Schweizer Lehrerinnen und Lehrer im Text Künstliche Intelligenz in der Schule (2024)

Künstliche Intelligenz (KI)-Systeme gehören bereits heute zum Alltag und werden voraussichtlich stetig an Bedeutung gewinnen. Schulen haben, als Teil einer gesamtgesellschaftlichen Aufgabe, das Ziel, die Schülerinnen und Schüler auf einen mündigen und kompetenten Umgang in einer digitalen Lebens- und Arbeitswelt vorzubereiten (LCH, 2018). Damit die Potenziale von KI zielführend genutzt werden können, bedarf es einer reflektierten, massvollen Integration unter pädagogischer Verantwortung. Dieses Positionspapier LCH diskutiert Chancen und Risiken von KI-Systemen für das Schweizer Bildungssystem und leitet daraus Forderungen für einen lernwirksamen, sicheren und ethisch korrekten Umgang mit KISystemen ab.

Von LCH Dachverband Schweizer Lehrerinnen und Lehrer im Text Künstliche Intelligenz in der Schule (2024)

Dieses Positionspapier erwähnt ...

Personen
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LCH Dachverband Schweizer Lehrerinnen und Lehrer , Neil Selwyn

Aussagen
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Die Automatisierung des Automatisierbaren erfordert eine Konzentration auf das Nichtautomatisierbare The automation of the automatable requires a focus on the non-automatable.
Generative Machine-Learning-Systeme erfordern mehr mündliche Prüfungen Generative machine learning systems require more oral examinations.
Generative Machine-Learning-Systeme erhöhen den digitalen Schereneffekt Generative machine learning systems increase the digital divide.
Generative Machine-Learning-Systeme erleichtern das Generieren von Fake-News massiv Generative machine learning systems massively facilitate the generation of fake news.
Generative Machine-Learning-Systeme erleichtern das Vortäuschen eigener Leistung / Textbetrug Computer-generated texts facilitate plagiarism / text fraud
Generative Machine-Learning-Systeme machen Medienkompetenz noch wichtiger Generative machine learning systems make media literacy even more important.
Gute Betreuung vermindert bei wissenschaftlichen Qualifikationsarbeiten die Gefahr von Betrug/Plagiarismus Good supervision reduces the risk of fraud/plagiarism in academic qualification work.
ICT-Einsatz spart keine Lehrkräfte ein.ICT use does not save teaching staff.
Learning analytics gefährdet die Privatsphäre von Lernenden Learning analytics endangers the privacy of learners.
LehrerInnen benötigen ICT-Weiterbildung.Teachers need ICT continuing education.
Machine Learning kann bestehende Vorurteile/Ungerechtigkeiten verstärken/weitertragen Machine learning can amplify/perpetuate existing biases/injustices.
Machine Learning kann Lernmotivation senken Machine learning can reduce learning motivation.
Machine Learning senkt den Wert von Erfahrungswissen Machine learning reduces the value of experiential knowledge.

Begriffe
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AGI , Bildung education (Bildung) , Bildungspolitik education politics ,

Chancengerechtigkeit ,

Chat-GPT , Curriculum / Lehrplan curriculum , data literacy ,

Daten

data ,

Datenschutz , Datensicherheit ,

Demokratie

democracy ,

digitaler Schereneffekt ,

Digitalisierung , Digitalität ,

Fake-News , Fremdsprache second language ,

Generative Machine-Learning-Systeme (GMLS)

computer-generated text ,

Gesellschaft

society , Gesetzelaws , GMLS & Bildung , GMLS & Schule ,

Kreativität

creativity ,

Künstliche Intelligenz (KI / AI)

artificial intelligence ,

learning analytics

learning analytics ,

LehrerIn

teacher , Lehrmittelverlag textbook publisher , Leistungsnachweis ,

Lernen

learning , Medienkompetenz/media literacy media literacy , mündliche Prüfungen , Öffentliche Schule , Open Source Open Source , Orientierungswissen ,

Plagiarismus

plagiarism ,

Politik

politics ,

Prüfung ,

school ,

Switzerland ,

technology , Transparenz ,

Überwachung ,

Unterricht ,

Urheberrecht , Verantwortung responsability ,

Wissen

Bücher

Jahr		Umschlag	Titel	Abrufe	IB	OB	KB	LB
2016			Is Technology Good for Education? (Neil Selwyn)	4, 6, 2, 2, 3, 5, 5, 7, 11, 22, 22, 8	11	5	8	319

Texte

Jahr		Umschlag	Titel	Abrufe	IB	OB	KB	LB
2018			Digitale Technologien in der Schule: Herausforderungen aktiv angehen (LCH Dachverband Schweizer Lehrerinnen und Lehrer)	4, 5, 2, 4, 2, 4, 1, 7, 10, 6, 18, 8	5	14	8	483

Dieses Positionspapier erwähnt vermutlich nicht ...

Nicht erwähnte Begriffe

Alexa, Eltern, Fremdsprachenlernen, GMLS & Hochschule, Kinder, Lehrplan 21, Primarschule (1-6) / Grundschule (1-4), Schulbuch / Lehrmittel, Siri, Sprachenlernen, Textgeneratoren-Verbot, Wirtschaft, Wissensmanagement

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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. Er hat Dieses Positionspapier einmalig erfasst und bisher nicht mehr bearbeitet. 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. Es gibt bisher nur wenige Objekte im Biblionetz, die dieses Werk zitieren.

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