Der Artikel „Was die Leute mich am häufigsten fragen. Und auch einige Antworten“ von Prof. Ethan Mollick befasst sich mit häufig gestellten Fragen und Missverständnissen zu Generative AI. Mollick, der mit verschiedenen Fachleuten über Large Language Models (LLMs) gesprochen hat, weist darauf hin, dass sich Fehlinformationen häufig verbreiten, weil es an klarer Dokumentation durch KI-Entwickler mangelt. Er betont, dass KI-Schrift nicht zuverlässig erkannt werden kann, entlarvt die Wirksamkeit von KI-Schriftdetektoren und hebt die Herausforderungen in Bezug auf akademische Ehrlichkeit hervor. Mollick erörtert auch die Schwierigkeit, KI-generierte Bilder zu identifizieren, und deutet an, dass es nahezu unmöglich werden wird, sie von echten zu unterscheiden. Prof. Ethan Mollick teilt in seinem jüngsten Newsletter auch aufschlussreiche Perspektiven:
Das Erkennen von generiertem Text kann selbst für eine KI-erfahrene Person wie Mollick eine Herausforderung sein. Wenn dies geschieht, deutet es darauf hin, dass die Schüler sich möglicherweise nicht viel Mühe geben und sich auf einfache Eingabeaufforderungen verlassen.
Um gleiche Bildungschancen für alle zu gewährleisten, müssen Lehrkräfte den Schülern daher KI-Tools, industrielle Grundlagen und mehr beibringen. KI zu verbieten ist ein kontraproduktiver Ansatz. Stattdessen sollte der Schwerpunkt auf der Vermittlung von KI-Kompetenzen liegen, nicht nur auf fachspezifischem Wissen.
Gleichzeitig ermöglicht KI Pädagogen, höhere Standards zu setzen und Schüler herauszufordern, scheinbar Unmögliches zu erreichen. Wenn Schüler Probleme mit dem Auswendiglernen haben, können sie sich innerhalb einer Woche an KI wenden, um Hilfe zu erhalten. Schüler können von Math and Code Interpreter für die Datenanalyse profitieren, während Fremdsprachenlernende Aufsätze in fehlerfreiem Englisch verfassen können. Das Konzept der Ausnahmen wird obsolet, wenn man über einen „großen Gleichmacher“ wie KI verfügt.
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Darüber hinaus bietet Mollick wertvolle Ressourcen für die Einbindung von KI in Bildungsprozesse, darunter erstklassige Large Language Models wie GPT-4 und Claude 2 für die Verarbeitung umfangreicher Dokumente.
Was den praktischen Einsatz von KI betrifft, so weist Mollick darauf hin, dass es keinen allgemeingültigen Leitfaden gibt. Erfolg mit KI erfordert praktische Erfahrung, das Verständnis ihrer unvorhersehbaren Natur und die Anerkennung ihrer sich schnell ändernden Fähigkeiten. Er empfiehlt die Verwendung fortgeschrittener LLMs wie GPT-4, Googles Bard oder Anthropics Claude 2 und das Experimentieren mit ihnen bei verschiedenen Aufgaben, um ihr Potenzial und ihre Grenzen zu verstehen.
Mollick geht auf politische Fragen ein und erklärt, dass Datenschutzbedenken zwar berechtigt seien, KI-Unternehmen jedoch Lösungen zum Schutz von Benutzerdaten anbieten. Er taucht in die trüben Gewässer des Urheberrechts ein, wo der rechtliche Status von KI-generierten Inhalten weiterhin unklar ist, obwohl einige Unternehmen den Benutzern rechtlichen Schutz bieten.
Der Artikel widerlegt die Vorstellung, dass KIs mit der Zeit schlechter werden, und stellt klar, dass sie sich weiterentwickeln und andere Interaktionsmethoden erfordern. Mollick erkennt potenzielle zukünftige Hürden bei der KI-Entwicklung an, wie etwa Datenknappheit oder ein Internet, das mit KI-generierten Inhalten übersättigt ist, bleibt jedoch optimistisch, was weitere Fortschritte auf diesem Gebiet angeht.
Die Konvergenz von KI und EdTech bietet eine Fülle von Möglichkeiten.
Vor Kurzem haben OpenAI und Tools Competition den „Learning Impact Prize“ mit einem Preisgeld von über 5 Millionen US-Dollar ins Leben gerufen, um die Technologieentwicklung zu fördern und den wachsenden Bedürfnissen von Studenten weltweit gerecht zu werden. Der Wettbewerb hat fünf Richtungen, die in drei Kategorien unterteilt sind: Catalyst Awards (50.000 US-Dollar Preisgeld), Growth Awards (150.000 US-Dollar) und Transform Awards (300.000 US-Dollar). Die Tracks umfassen die Beschleunigung und Bewertung des Lernens, die Vorbereitung auf die Welt des 21. Jahrhunderts, die Schulung von Ausbildern für die frühkindliche Bildung, die Förderung der lernwissenschaftlichen Forschung und die Einbindung erwachsener Lernender in die Hochschulbildung.
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Der Beitrag „Prof. Ethan Mollick fordert Pädagogen auf, Schülern KI näherzubringen, um Chancengleichheit zu gewährleisten“ erschien zuerst auf Metaverse Post.