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KI-Sprachmodelle, Recommender und Learning Analytics – Lehren für die Lehre

Bandtel, Matthias ORCID iD icon 1; Klein, Alexander
1 Zentrum für Mediales Lernen (ZML), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)

Abstract:

Seit der breiten Verfügbarkeit von ChatGPT ist Künstliche Intelligenz wieder in aller Munde. Schon seit Längerem stehen KI-gestützte Technologien zur Verfügung, die in Lehre und Lernen eingesetzt werden können. KI-Sprachmodelle erleichtern Lehrenden die Formulierung und Bewertung von Prüfungsaufgaben. Recommender Systeme versprechen adaptive und individualisierte Lernangebote. Learning Analytics können Studierenden bedarfsgerecht Feedback geben. Diesen Potentialen stehen Risiken gegenüber, die durch jüngste Entwicklungen in den Fokus gerückt sind. Wie ist es um die Datensouveränität von Studierenden und Lehrenden bestellt, wenn alle digitalen Spuren analysiert werden? Wodurch kann sichergestellt werden, dass Algorithmen keinem Bias unterliegen, der zu menschlichen Fehlentscheidungen führt? Was muss getan werden, damit Sprachmodelle nicht Täuschung und Plagiarismus Vorschub leisten? Wer trägt die Verantwortung für von KI-Systemen generierte Entscheidungen und welche Auswirkungen haben Digital Research Assistant Tools für die Hochschulen?

Die Keynote thematisiert grundlegende Fragen des Einsatzes von KI und Learning Analytics in der Lehre. ... mehr


Zugehörige Institution(en) am KIT Zentrum für Mediales Lernen (ZML)
Publikationstyp Vortrag
Publikationsdatum 27.04.2023
Sprache Deutsch
Identifikator KITopen-ID: 1000158577
Veranstaltung University:Future Festival (2023), Online, 26.04.2023 – 28.04.2023
Projektinformation HÜA (MWK, 17738 (intern))
Schlagwörter KI; Chatbots; ChatGPT; Learning Analytics; Hochschullehre; Digitalisierung
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