KIF515 Diskussion:Resolutionen/KI-Tools: Unterschied zwischen den Versionen
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Die Attribution sollte mindestens das verwendete Tool und die Version und optional relevante Eingabe-Parametern wie beispielsweise Prompts umfassen. | 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, | Zu 6.) | ||
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Zu 7.) Letzter Satz: Anstelle derartiger Lösungen sollten die gewählten Prüfungsformen das Verständnis <u>eines Lösungswegs (?)</u> bevorzugen. | Letzter Satz: Anstelle derartiger Lösungen sollten die gewählten Prüfungsformen das Verständnis <u>eines Lösungswegs (?)</u> bevorzugen. | ||
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== Positionspapier der ZaPF == | == Positionspapier der ZaPF == |
Version vom 4. November 2023, 23:38 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.
Positionspapier der ZaPF
"Positionspapier zum Einsatz von KI-Tools in der Lehre" der Winter-ZaPF 2023
Vorschlag: Punkt 10: Bildungskonzepte / Erweiterung zu 51.0 Punkt 3
Zu (10) - Bewertung von Leistungen durch KI
- 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.