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| Zu 5.) Alternativer Formulierungsvorschlag:
| | Letzter Satz: Ein Verzicht auf Grundlagen-Lehre oder auch nur die Reduzierung dieser, <s>mit Verweis auf KI-Tools</s>, sollte nicht geschehen. |
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| Die Attribution hat das Ziel, die wissenschaftlichen Gütekriterien transparenter zu gestalten.
| | Oder zumindest umformulieren |
| In Ergänzung zu Punkt 1, sind auch Regelungen zur Attribution von KI-generierten Inhalten nicht an ein Studienfach oder Tool gebunden.
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| Klar definierte Regeln erlauben eine - zumindest hochschulweite - Vergleichbarkeit. Idealerweise ist eine einheitliche Regelung zur Vergleichbarkeit über mehrere Hochschulen hinweg zu finden.
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| Die Attribution sollte mindestens das verwendete Tool und die Version und optional relevante Eingabe-Parametern wie beispielsweise Prompts umfassen.
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| Zu 6.)
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| <s>Letzter Satz: Ein Verzicht auf Grundlagen-Lehre oder auch nur die Reduzierung dieser,mit Verweis auf KI-Tools, sollte nicht geschehen.
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| Oder zumindest umformulieren</s> | |
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| Zu 7.)
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| <s>
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| Letzter Satz: Anstelle derartiger Lösungen sollten die gewählten Prüfungsformen das Verständnis <u>eines Lösungswegs (?)</u> bevorzugen.
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| Weglassen oder umformulieren.
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| </s>
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| Zu 8.)
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| In der Wissenschaft und Lehre gibt es qualitätssichernde Prozesse, um Personen für ihre Bildungsbereiche auszubilden und ihnen eine Lehrbefugnis zu erteilen. Dies ist ein relevanter Aspekt des Bildungswesens, den ein KI-Tool explizit nicht erfüllen kann. Der Output eines KI-Tools kann in den meisten Fällen nicht klar genug nachvollzogen werden und kann demnach nicht durch Validierungsprozesse auf die Erfüllung wissenschaftlicher Standards geprüft werden.
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| == Vorschlag: Punkt 10: Bildungskonzepte / Erweiterung zu 51.0 Punkt 3 ==
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| <li>Addendum zu 51.0 / Punkt 3: Es sollten Bildungskonzepte zum korrekten Betrieb (Hosting) und Einsatz (Prompting) sowieo zum Training und Finetuning ausgearbeitet werden.</li>
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| <span id="zu-10---Bildungskonzepte"></span>
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| === Zu (10) - Bewertung von Leistungen durch KI ===
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| * Betrieb: Für Informatik/Systemadimistration Studiengänge wäre der Betrieb/Anbindung von lokalen LLMs spannend
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| * Einsatz / Training: Für AI Studiengänge wäre wie trainiert wird (gap filling, translations, autocomplete) relevant um zu verstehen WIE LLMs zu solchen Antworten kommen ("haluzinationen" -> "weiß ich nicht" ist nicht in dne Trainingsdaten. WIE es zur stochastic parrot hypoethsis kommt.
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| * Micro-Kurs (0.5 ECTS) für alle (interessierten Studis) - wie man korrekt prompted (ohne tiefergreifende Gründe), quoted (sobald beschlossen) und fact-checkt.
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| == Weitere Quellen ==
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| Positionspapier der ZaPF:
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| [[Medium:KIF_51.5_PosPa_AI_ZaPF.pdf | "Positionspapier zum Einsatz von KI-Tools in der Lehre" der Winter-ZaPF 2023]]
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