Künstliche Intelligenz im Kontext von Kompetenzen, Prüfungen und Lehr-Lern-Methoden

M. Klar, Johannes Schleiss
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Abstract

Der Beitrag untersucht Auswirkungen und Fragestellungen von generativen Sprachmodellen, einer Form der Künstlichen Intelligenz (KI), in den Bereichen von Kompetenzen, Prüfungen und Lehr-Lern-Szenarien. Wir diskutieren, inwiefern KI neue Kompetenzen erfordert, Kompetenzen an Relevanz verlieren und Kompetenzen verloren gehen. Die teilweise veränderten Kompetenzen wirken auch auf die Prüfungsgestaltung: Es stellt sich die Frage, wo KI aus Prüfungen ausgeschlossen und wo sie bewusst eingeschlossen werden sollte. Beide Entscheidungen haben Einfluss auf die Zuverlässigkeit und Alltagsnähe der Prüfungen. KI wirkt hier als Verstärker bestehender Fragen und Problemstellungen. Im Bereich der Lehr-Lern-Szenarien eröffnet KI Lernenden die Möglichkeit, Lernmedien selbst zu adaptieren. Darüber hinaus kann KI als weiterer Akteur in Lehr-Lern-Settings hinzukommen und es stellen sich Fragen, wie dies die soziale Situation des Lernens verändern kann. Im Sinne des Constructive Alignment argumentiert dieser Beitrag, dass KI nicht isoliert, sondern didaktisch verschränkt in Kompetenzen, Prüfungen und Lehr-Lern-Szenarien integriert werden muss. Für die Diskussion und Exploration der sich daraus ergebenden Fragen brauchen Bildungsinstitutionen Offenheit und Experimentierräume.
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能力、考试和教/学方法方面的人工智能
这篇文章探讨了生成式语言模型这种人工智能(AI)在能力、考试和教与学场景方面的影响和问题。我们讨论了人工智能在多大程度上需要新的能力、能力在多大程度上失去相关性以及能力在多大程度上丧失。部分变化的能力也会对考试设计产生影响:这就产生了一个问题,即在哪些方面应将人工智能排除在考试之外,在哪些方面应有意识地纳入人工智能。这两种决定都会影响考试的可靠性和与日常生活的相关性。在这里,人工智能充当了现有问题和难题的放大器。在教学场景方面,人工智能为学习者提供了自行调整学习媒体的机会。此外,人工智能还可以作为另一个角色加入到教与学的环境中,这就产生了如何改变学习的社会状况的问题。本文认为,在建设性调整方面,人工智能不应孤立存在,而应在教学中融入能力、考试和教学场景。教育机构需要开放和实验空间,以讨论和探索由此产生的问题。
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