KIF515 Diskussion:Resolutionen/KI-Tools: Unterschied zwischen den Versionen
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Zu 8.) | |||
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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* 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. | * 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. | ||
* Micro-Kurs (0.5 ECTS) für alle (interessierten Studis) - wie man korrekt prompted (ohne tiefergreifende Gründe), quoted (sobald beschlossen) und fact-checkt. | * Micro-Kurs (0.5 ECTS) für alle (interessierten Studis) - wie man korrekt prompted (ohne tiefergreifende Gründe), quoted (sobald beschlossen) und fact-checkt. | ||
== Weitere Quellen == | |||
Positionspapier der ZaPF: | |||
[[Medium:KIF_51.5_PosPa_AI_ZaPF.pdf | "Positionspapier zum Einsatz von KI-Tools in der Lehre" der Winter-ZaPF 2023]] | |||
Aktuelle Version vom 4. November 2023, 23:55 Uhr
Zu 5.) Alternativer Formulierungsvorschlag:
Die Attribution hat das Ziel, die wissenschaftlichen Gütekriterien transparenter zu gestalten. In Ergänzung zu Punkt 1, sind auch Regelungen zur Attribution von KI-generierten Inhalten nicht an ein Studienfach oder Tool gebunden. Klar definierte Regeln erlauben eine - zumindest hochschulweite - Vergleichbarkeit. Idealerweise ist eine einheitliche Regelung zur Vergleichbarkeit über mehrere Hochschulen hinweg zu finden. Die Attribution sollte mindestens das verwendete Tool und die Version und optional relevante Eingabe-Parametern wie beispielsweise Prompts umfassen.
Zu 6.)
Letzter Satz: Ein Verzicht auf Grundlagen-Lehre oder auch nur die Reduzierung dieser,mit Verweis auf KI-Tools, sollte nicht geschehen.
Oder zumindest umformulieren
Zu 7.)
Letzter Satz: Anstelle derartiger Lösungen sollten die gewählten Prüfungsformen das Verständnis eines Lösungswegs (?) bevorzugen.
Weglassen oder umformulieren.
Zu 8.) 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.
Vorschlag: Punkt 10: Bildungskonzepte / Erweiterung zu 51.0 Punkt 3[Bearbeiten]
Zu (10) - Bewertung von Leistungen durch KI[Bearbeiten]
- Betrieb: Für Informatik/Systemadimistration Studiengänge wäre der Betrieb/Anbindung von lokalen LLMs spannend
- 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.
- Micro-Kurs (0.5 ECTS) für alle (interessierten Studis) - wie man korrekt prompted (ohne tiefergreifende Gründe), quoted (sobald beschlossen) und fact-checkt.
Weitere Quellen[Bearbeiten]
Positionspapier der ZaPF:
"Positionspapier zum Einsatz von KI-Tools in der Lehre" der Winter-ZaPF 2023
