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https://www.prolehre.tum.de/fileadmin/w00btq/www/Angebote_Broschueren_Handreichungen/prolehre-handreichung-chatgpt-v2.1.pdf

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https://jenslindstroem.de/2022/12/12/die-kuenstliche-intelligenz-chatgpt-loest-mathematikabituraufgaben/

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Mind Blown. Ich kann meinen derzeitigen Zustand nicht anders beschreiben. Eine künstliche Intelligenz löst Mathematikabituraufgaben, obwohl sie dafür niemals trainiert wurde. Aber fangen wir vorne an.

Momentan ist „ChatGPT" in aller Munde. Das ist eine künstliche Intelligenz, die darauf ausgelegt ist, Fragen zu beantworten. Wenn man so möchte, ein intelligenter Chatbot. Aber fragen wir doch direkt ChatGPT, was es eigentlich ist:

ChatGPT bedient man wie ein Chatprogramm. Man stellt einfach eine Frage und ChatGPT antwortet. In dieser Antwort bezeichnet sich ChatGPT selbst als „computergenerierten Text". Es meint vermutlich „computergestützter Textgenerator". Aber es gibt einen Retry-Button, mit dessen Hilfe wir eine neue Antwort generieren können, wenn uns die alte nicht gefällt:

Na das ist doch eine Antwort, mit der ich was anfangen kann! Ich werde an dieser Stelle so ausführlich, weil dadurch etwas deutlich wird: ChatGPT erzeugt authentische Texte. Aber nicht immer beim ersten Versuch und nicht frei von Fehlern. Aber durch Veränderung meiner Eingabe oder einfach Neuberechnung kommen hier erstaunliche Ergebnisse raus. Und ChatGPT macht selbst deutlich klar: Es ist kein Mensch, es kann keine eigenen Gedanken oder Meinungen haben. Es puzzelt nur aus bestehenden Textschnipseln eine möglichst gute Antwort zusammen. Nun stellt sich die Frage, was genau ChatGPT denn so alles puzzeln kann. Also habe ich die KI darum gebeten, Mathematikaufgaben zu lösen und die Antwort hat mich schlichtweg aus den Socken gehauen.

Ich habe ChatGPT eine Aufgabe aus einer Klassenarbeit lösen lassen. Diese lautete wie folgt:

Und ChatGPT antwortete:

Als Mathelehrer steht mein Mund offen. Die KI - die auf diese Aufgabe nie trainiert wurde - weiß, was „Brüche gleichnamig machen" bedeutet, arbeitet mit den Zahlen aus dem Text, bringt sie auf den kleinsten gemeinsamen Nenner. Sie kommt zu einer schlüssigen und gut begründeten Antwort - zumindest scheinbar. Denn diese Prozesse hat ChatGPT weder durchdacht noch verstanden. Es ist sprachlich ungenau und schreibt „Wenn man die Brüche also durch 15 teilt", wo aber „Wenn man die Brüche auf den Nenner 15 bringt" richtig wäre. Dazu muss man nicht dividieren, sondern erweitern! Typischer Fehler. Allerdings macht sie diesen Fehler nur in der verbalen Beschreibung - in der Rechnung stimmt es dann wieder: 1/3 werden mit 5 auf 5/15 erweitert und 2/5 werden mit 3 auf 6/15 erweitert. Probleme hat die KI dann mit 3/4. Wenn wir die mit 3 erweitern, kommen wir auf 9/12, nicht (wie von ChatGPT behauptet) auf 9/15. Bei einem neuen Versuch ist es genau anders herum:

Es gibt also Schwierigkeiten beim Vergleich von drei Brüchen - zwei gehen aber gut! Bitten wir die KI doch mal um einen alternativen Lösungsweg:

Darstellungswechsel in die Dezimalschreibweise - check! Diesmal ein schlüssiges und richtiges Ergebnis beim ersten Versuch. Vielleicht hätte ChatGPT noch darauf eingehen können, dass man für den Vergleich der Zahlen die Stellen von links nach rechts durch geht und die Zehntelstelle hier genauer betrachtet wird - dort ist die 7 größer als die 3 oder die 4. Aber ChatGPT ist wie gesagt keine künstliche Intelligenz, die explizit auf das Lösen von Mathematikaufgaben trainiert wurde.

Und eine „Kleinigkeit" habe ich bisher verschwiegen. Angeregt durch Sebastian Eisele und Sascha Elsser auf Twitter habe ich die KI nicht nur die Klassenarbeit lösen lassen. Die ganze Klassenarbeit wurde von der KI entwickelt!

Wow. Ich bitte um einen Schwerpunkt auf bildlichen Darstellungen und die Klassenarbeit beginnt mit dem Zeichnen des Zahlenstrahl und forder später die Darstellung des Bruchs 2/4 in einem Rechteck. Aber mehr noch: Die Aufgaben sind vielfältig und bilden verschiedene Tätigkeiten auf verschiedenen Schwierigkeitsgraden ab. Es muss gezeichnet, gerechnet und erklärt werden. Brüche sollen verglichen werden. Fachbegriffe sollen anhand von Beispielen erläutert werden.

Bitte versteht mich an dieser Stelle nicht falsch: Ich würde diese Arbeit so nicht ohne Überarbeitung im Unterricht einsetzen. Aber ich komme nicht darüber hinweg, wie beeindruckend diese von einer künstlichen Intelligenz generierte Klassenarbeit ist.

Aber genug des Vorgeplänkels. Nun wird es ernst: ChatGPT soll Abituraufgaben lösen. Ausgewählt habe ich die Aufgaben von 2016, weil ich die gerade noch hier hatte. Ich musste leider etwas nach einer Aufgabe suchen, die ich ChatGPT präsentieren kann, da viele Aufgaben mit Informationen aus Skizzen arbeiten. Das ist ein Problem, weil die Skizzen nicht in Textform vorliegen und der Chatbot eben nur Text annimmt. Fündig geworden bin ich im hilfsmittelfreien Teil:

HMF 7 - Stochastik
Bei einem Zufallsexperiment wird eine ideale Münze so lange geworfen, bis zum zweiten Mal Zahl (Z) oder zum zweiten Mal Wappen (W) oben liegt.
Als Ergebnismenge wird { ZZ; WW; ZWZ; ZWW; WZZ; WZW } festgelegt.
Begründen Sie, dass dieses Zufallsexperiment kein Laplace-Experiment ist.

Hier eine mögliche Lösungsskizze zu dieser Aufgabe:

Die kurze Antwort auf die Frage lautet, dass das Zufallsexperiment kein Laplace-Experiment (also ein Experiment bei dem alle Ergebnisse gleichwahrscheinlich sind) ist, da sich zum Beispiel die Wahrscheinlichkeit des Ergebnisses ZWZ mit 1/8 von der Wahrscheinlichkeit des Ergebnisses ZZ mit 1/4 unterscheidet.

Schülerinnen und Schüler müssen zur Beantwortung ein mehrstufiges Zufallsexperiment durchdenken und die Wahrscheinlichkeiten des Münzwurfs (1/2 für Zahl und 1/2 für Wappen) so miteinander verketten. Und die Anzahl der Stufen sind dabei variabel: Landen direkt zweimal Zahl oder zweimal Wappen, bricht das Experiment nach zwei Stufen ab. Sonst ist es ein dreistufiges Experiment. Schülerinnen und Schüler können diese Aufgabe in der Regel gut lösen, wenn sie sich dazu eine Skizze mit Wahrscheinlichkeitsbaum (siehe oben) anlegen. Dennoch sind sie häufig sehr unsicher, da sie von den meisten Zufallsexperimenten gewohnt sind, dass es eine feste Anzahl an Stufen gibt. Wie schlägt sich aber nun die künstliche Intelligenz?

Der erste Versuch geht fatal in die Hose. Wäre das eine Schüler:innen-Lösung hatte man als Lehrkraft beurteilt, dass der oder die Lernende nicht verstanden hat, was ein mehrstufiges Zufallsexperiment ist, da er oder sie sagt, dass die vorgegebene Lösungsmenge nicht zum Experiment passe. Dabei werden noch Münzwurf und Würfeln durcheinander gebracht. Irgendwas mit verschiedenen Kombinationen von Zahl und Wappen scheint aber hängen geblieben zu sein, am Ende wird dann doch irgendwie richtig geraten.

Bei Versuch 4 gehen dann Laplace- und Bernoulli-Experimente durcheinander:

Aber dann kam Versuch 7:

Okay. Not bad und soweit richtig. Aber ich bin skeptisch und hake nach. ChatGPT antwortet beim ersten Versuch:

In dieser Antwort führt die künstliche Intelligenz die Lösung der Aufgabe auf das zugrunde liegende Experiment des Münzwurfs zurück, bestimmt hier die Wahrscheinlichkeiten der Ergebnisse, bildet dann daraus das mehrstufige Zufallsexperiment, berechnet die Wahrscheinlichkeiten von dessen Ergebnissen anhand der Stufen und begründet richtig und logisch schlüssig anhand eines Gegenbeispiels, warum das Experiment kein Laplace-Experiment sein kann.

Spätestens an dieser Stelle kam ich aus dem Staunen nicht mehr heraus. All das passierte völlig ohne zusätzlichen Input von mir. Die KI arbeitet hier ausschließlich mit der Abituraufgabe von 2016 und liefert eine tadellose Lösung ab. Die von mir beschriebenen Gedankengänge zur Lösungsfindung hat ChatGPT so wohl eher nicht durchlaufen. Vermutlich hat sie einfach nur richtig geraten. Eine an schönen Beispielen illustrierte Erläuterung dazu, was ChatGPT nicht kann, findet man drüben bei Armin. Aber so ein präzises richtiges Raten bei Versuch Nummer 7 mit so einer detailreichen Antwort auf Nachfrage ist faszinierend. Und dabei darf man nicht vergessen: Jede dieser sieben Antworten wurde innerhalb von Sekunden generiert. Die KI hat die Lösungen so schnell ausgegeben, wie ich sie lesen konnte.

Fakt ist: Die künstliche Intelligenz ChatGPT ist in der Lage, richtige und gut begründete Lösungen für Mathematikabituraufgaben zu erzeugen. Nicht beim ersten Versuch und auch nicht für alle Aufgaben. Aber wir sollten uns nun die Frage stellen, welche Auswirkungen die Existenz einer solche Technologie auf unsere Prüfungen, unsere Curricula und Schule im Allgemeinen haben sollte.

Wer ChatGPT mal ausprobieren möchte, kann das unter dieser Adresse tun (ein kostenloser Account muss angelegt werden): https://chat.openai.com/

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Die künstliche Intelligenz ChatGPT löst Aufgaben aus dem Mathe-Abi

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Mind Blown. Ich kann meinen derzeitigen Zustand nicht anders beschreiben. Eine künstliche Intelligenz löst Mathematikabituraufgaben, obwohl sie dafür niemals trainiert wurde. Aber fangen wir vorne an. Momentan ist „ChatGPT" in aller Munde. Das ist eine künstliche Intelligenz, die darauf ausgelegt ist, Fragen zu beantworten. Wenn man so möchte, ein intelligenter Chatbot.

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https://www2.mathematik.uni-halle.de/waldecker/teaching/MatheChatGPT2.pdf

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https://600900.logineonrw-lms.de/pluginfile.php/1391/mod_label/intro/Mathematik.pdf

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HESSEN

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Dieses Padlet wird unter der Creative Commons-Lizenz „Namensnennung - NonCommercial - Weitergabe unter gleichen Bedingungen 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)“ veröffentlicht. https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/

Als Autor sollte Hardy Seifert genannt werden

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Korrekte Antworten sind "grün".

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Berechne und kürze gegebenenfalls vollständig.
a)
1/2 ·2/7
b)
2/5:(−7/11)
c)
(2/5+2/7): 2

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Der Preis für eine Packung Vogelfutter soll um 10 % erhöht werden. Bisher kostete die Packung
10,89 Euro. Bestimme den neuen Preis. Runde auf ganze Cent.

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Aufgaben und Lösungen (mathematik-wettbewerb.de)

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Hier finden Sie jeweils direkt nach der jeweiligen Wettbewerbsrunde die Aufgaben und Lösungen des aktuellen Schuljahres. Zurückliegende Jahrgänge folgen weiter unten auf dieser Seite. In jedem pdf-Dokument befinden sich die drei Aufgabengruppen (A: Gymnasialbereich, B: Realschulbereich und C: Hauptschulbereich) Die Aufgaben sind darauf ausgelegt, nur mit Schreib- und Zeichenmaterial bearbeitet zu werden (also ohne Taschenrechner oder Formelsammlung).

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mw2022_2023_1r.pdf (mathematik-wettbewerb.de)

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mw2022_2023_1r_loes_ohne_pkte.pdf (mathematik-wettbewerb.de)

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Copy&Paste funktioniert nicht.

Aufgabentext muss leicht editiert werden.

Lösungen korrekt

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Ein Spiel kostet 35 Euro. Gegenuber dem Vorjahr ist es um 7 Euro teurer geworden.
a) Gib an, um wie viel Prozent der Preis für das Spiel gestiegen ist.
b) Lina hat heute einen Gutschein, mit dem sie 15 % Rabatt erhält.
Ermittle den Preis, den Lina für das Spiel zahlen muss.

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Hochschulforum Digitalisierung - Hochschulbildung im digitalen Zeitalter

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Seit dem 30. November 2022 ist GPT-3 von OpenAI frei und kostenlos zugänglich und hatte bereits innerhalb von fünf Tagen 1 Million Nutzer:innen erreicht. Seither sorgt ChatGPT (Generative Pre-trained Transformer) global ungebrochen für viel Aufsehen und mediale Aufmerksamkeit. Doch was genau steht hinter diesem Angebot? ChatGPT ist ein Chatbot, der durch künstliche Intelligenz passende Antworten auf Fragen und Aufgaben generiert und so einen menschlichen Dialog simuliert. Die Fähigkeit des Bots, lange, flüssige Texte zu so gut wie allen Themen zu generieren, ist immer wieder verblüffend, jedoch nicht immer fehlerfrei und wahr. Trotzdem scheinen die Implikationen, die diese Technologie (und vergleichbare Assistenzsysteme) sowie deren Anwendung für die gesamte Gesellschaft, insbesondere aber auch für das Bildungssystem hat, fundamental. Wir sehen diesen Blogartikel daher als Beitrag zur Orientierung und als Versuch, diesen dynamischen Diskurs in einem kuratierten Zwischenstand abzubilden. Sie finden nachfolgend die aus unserem Blickwinkel interessantesten Fakten und Fragen zum ChatGPT speziell im Hochschulkontext. Wir haben relevante Stimmen und Stimmungen, Chancen und Risiken sowie Diskussionsbedarfe aufgenommen, die zentrale Aspekte dieser Entwicklung portraitieren. Die Spannung, wie sich diese Technologien weiterentwickeln und wie die Hochschulen damit umgehen (können), bleibt uns sicher noch länger erhalten, daher wird dieser Blog immer wieder erweitert bzw. aktualisiert werden [zuletzt: 7. Juni 2023]. Gibt es Artikel, die Sie in diesem Beitrag vermissen? Wir freuen uns, wenn Sie diese in einem Kommentar teilen oder uns eine E-Mail schicken. Vielen Dank!
Inhalt
Must-Reads: Die wichtigsten Publikationen zu ChatGPT im Hochschulkontext Was ist ChatGPT und wie funktioniert der Bot? ChatGPT im Hochschulbetrieb Wie gut wird ChatGPT, wie geht es weiter? Auch hier wird über ChatGPT gesprochen
Die Fähigkeiten des neuen Chatbots überraschen viele, doch für Expert:innen war diese technische Entwicklung abzusehen:

Wie gut ist ChatGPT?

Ist der Hype gerechtfertigt, handelt es sich um eine "Zeitenwende" - auch für Hochschulen?

🎦 ChatGPT: Europa darf den Anschluss nicht verpassen (26.04.2023): Video-Aufzeichnung des Ausschuss für Bildung, Forschung und Technikfolgenabschätzung im Bundestag.

📰 Zur Bedeutung von ChatGPT & der Notwendigkeit eines progressiven Umgangs mit KI-Technologien im Hochschulbereich - Ein Zwischenstand in 6 Thesen (08.02.2022): Julius-David Friedrich und Jens Tobor laden mit einer Diskussionsvorlage dazu ein, Standpunkte für dich Hochschullehre zu entwickeln.

📰 ChatGPT ist erst der Anfang (19.12.2022): Weßels et al. erläutern in diesem HFD-Blogbeitrag, wie KI-Sprachmodelle in Bildungsprozessen eingesetzt werden können und weshalb die Frage nach dem 'Ob' der Verwendung von KI-Tools längst fehl am Platz ist. Sie sagen: "Wir benötigen 'grundsanierte' neue Lehr- und Lernsettings und müssen insbesondere unsere Lehr-, Lern- und Prüfungskultur an deutschen Schulen wie auch Hochschulen überdenken."

📰 Ein Bot als Herausforderung: Chat GPT (03.01.2023): In diesem Artikel, der auch eine Linksammlung enthält, beschreibt Elke Höfler in ihrem Blog "Digitalanalog." wie ChatGPT aktuell die Gemüter erhitzt, und rät zur kritischen Reflexion. Sie sagt: "Was mich an der Diskussion um ChatGPT so verwundert (ärgern tut's mich schon lange nicht mehr), ist der Umstand, dass wir schon wieder mit einer Diskussion beginnen, die irgendwie seltsam ist."

📰 "Zeit nehmen, mit ChatGPT zu arbeiten - nicht zu spielen" (09.03.2023): Gastbeitrag von Nadine Lordick, die am Projekt KI:edu.nrw der Ruhr-Universität-Bochum (siehe Rechtsgutachten) mitarbeitet und Expertin für KI-Schreibtools ist. Sie rät Lehrenden, ernsthaft mit ChatGPT zu arbeiten und sich genau zu überlegen, wo der Einsatz in der Lehre sinnvoll ist. Beratung und Unterstützung können sie in didaktischen Einrichtungen wie Schreibzentren finden.

Viele Diskussionen und Schlagzeilen in Bezug auf ChatGPT drehen sich aktuell um Prüfungen und die Möglichkeiten von Manipulationsversuchen. Kann man erfolgsversprechende Qualifikationsarbeiten maschinell erstellen lassen? Und wenn ja - (wie) kann das verhindert werden? Verschiedene Ansätze werden diskutiert:

Darüber hinaus werden bereits technische Prüfmaßnahmen diskutiert:

Wie vielversprechend ist die Idee, KI mit KI zu bekämpfen? Erste Einschätzungen sind eher zurückhaltend:

Ein 📰 umfangreiches Rechtsgutachten des Projekts KI:edu.nrw der Ruhr-Universität Bochum und der WWU Münster kommt zum Schluss, dass KI keine Urheberschaft zugeschrieben werden kann und dass Verbote nicht zielführend sind.

Generell sind kreative, kompetenzorientierte und kommunikative Prüfungsformen von den neuen Möglichkeiten, die sich durch ChatGPT eröffnen, eher nicht betroffen. Könnte ChatGPT also den Anlass bieten, die schon länger diskutierte Umorientierung im Prüfungswesen zu realisieren?

Prof. Dr. Christian Spannnagel schlägt in einer Veröffentlichung der Pädagogischen Hochschule Heidelberg 📄 Rules for Tools vor, die verfügbare Anwendungen bis auf begründete Ausnahmen einschließen.

📰 AI transforming higher education? How a chatbot might bring the change we've all been waiting for (19.12.2022): Dolderer hofft in seinem HFD-Blogbeitrag, dass Hochschulen jetzt ihre Verantwortung gegenüber Studierenden erkennen und fragt sich, wie Studierende in der Lehre auf das vorbereiten werden können, was KI und Technologien wie ChatGPT in zehn Jahren leisten werden.

🎦 ChatGPT in der modernen Lehre (21.12.2022): In diesem einstündigen Video sprechen Doris Weßels und Katharina Zweig über Chancen und Risiken von ChatGPT in der modernen Lehre. Der Vortrag enthält Beispiele und Vorschläge, wie ChatGPT in Prüfungssituationen eingesetzt werden kann.

Viele aktuelle Berichterstattungen rund um ChatGPT konzentrieren sich auf die Überlegung, wie sich verhindern lässt, dass Studierende bei Prüfungen betrügen könnten. Dies scheint in zweierlei Hinsicht verkürzt: Zum einen sind Prüfungen nicht das einzige akademische Anwendungsfeld, und zweitens sind Studierende nicht die einzigen Anwender:innen.

Was kann ChatGPT also darüber hinaus für den akademischen Betrieb bedeuten?

📰 Das Tool deckt auf, was im Wissenschaftsbetrieb falsch läuft: In diesem Artikel in der Wirtschaftswoche (15.12.2022) erklärt Robert Lepenies, Präsident der Karlshochschule International University in Karlsruhe, dass er neben den Risiken vor allem die Chancen der neuen Sprach-KI ChatGPT im universitären Umfeld sieht. Er sagt: "Wichtig ist, dass die alten Kulturtechniken des Lesens, Schreibens und das Nachdenken im Kern erhalten bleiben - nur eben unter anderen Voraussetzungen."

📰 Studierende werden nicht dümmer durch KI, aber sie können klüger wirken, als sie sind: Robert Lepenies gab auch der Plattform watson ein Interview (10.12.2022). Er sieht herkömmliche Prüfungsformen und Hochschulen unter Druck, die sehr textbasiert arbeiten - es brauche kreative Alternativen. Er sagt: "[ChatGPT] ist ein weiteres Hilfsmittel und ein Tool, das intelligent oder weniger intelligent genutzt werden kann."

In seinem Gastbeitrag 📰 Wer hat Angst vor ChatGPT? (10.01.2023) bei Jan-Martin Wiarda fordert Jörn Schlingensiepen aus Perspektive der Ingenieurwissenschaften, sich auf Disziplinen-spezifische, relevante Kompetenzen bei der Textproduktion zu besinnen und geeignete Hilfsmitteln einzubinden: Er schreibt: "Wie bei jedem technischen Fortschritt werden sich das Vorgehen bei der Erstellung einer Arbeit und die Erwartung an das Ergebnis weiterentwickeln. Vielleicht erwarte ich von meinen Studierenden in Zukunft im Rechercheteil sogar, dass sie bewusst Zusammenfassungen von Systemen wie ChatGPT nutzen."

📰 Warum ChatGPT nicht das Ende des akademischen Schreibens bedeutet (03.01.2023): Martin Rademacher verdeutlicht, dass Bildung über KI, also ein richtiges Verständnis von Funktionsweise von KI (und Sprachgeneratoren), in Bezug auf eventuelle Befürchtungen hilft. Er sagt: "Die Gefahr liegt nicht darin, dass Textgeneratoren das akademische Schreiben obsolet machen. Die Gefahr liegt darin, dass der KI Fähigkeiten zugeschrieben werden, die diese nicht besitzt, und sie somit schlimmstenfalls zur Quelle von Desinformation wird."

📰 Wettervorhersage für die Zivilisation: In ihrem LinkedIn-Artikel (23.12.2022) schreibt Dr. Miriam Meckel, Professorin für Corporate Communication an der Universität St. Gallen, der Chat-Bot läute die nächste Generation der Internetsuche ein - Bildung müsse neu erfunden werden. Sie sagt: "Das Verständnis darüber, wie solche generativen KI-Systeme funktionieren [...] gehört ab sofort in jedes Schul- und Universitätscurriculum."

📰 Universität Tübingen beschränkt Nutzung von ChatGPT (01.02.2023): Die Universität Tübingen hat den Einsatz des Bots für Studierende und Forschende stark eingeschränkt.

📰 Ein KI-Schreibpartner als Ausweg aus der Ideenlosigkeit? (10.02.2022): In Ihrem Blogbeitrag für den KI-Campus ermutigt Prof. Dr. Doris Weßels dazu, sich auf kollaborative Schreibprozesse einzulassen. Sie sagt: "Woher jetzt spontan eine Idee nehmen, einen Aufhänger, einen passenden Einstieg für meinen Blogbeitrag für den KI-Campus? Gäbe es da nicht meine allzeit bereiten KI-Schreibpartner, wäre ich wohl zum Scheitern verurteilt."

📰 Mit ChatGPT Hausarbeit schreiben? (21.02.2023): Stimmen wissenschaftlicher Autor:innen, die ihre Einschätzungen zu ChatGPT teilen und wertvolle Argumente liefern, weshalb ChatGPT in Zukunft nicht das Generieren von Hausarbeiten übernehmen wird.

📰 KI-gestützes Schreiben im Studium der Logopädie. Ein Beitrag über Künstliche Intelligenz, Plagiat und Clinical Reasoning (Mai 2023): Der Beitrag von Prof. Dr. Wiebke Scharff Rethfeld und ChatGPT gibt einen exemplarischen Einblick in die Möglicheiten des KI-gestützten Schreibens und wirft dabei Fragen auf, die sich auch für Lehrende in Ausbildung und Studium der Logopädie sowie schließlich in der Praxis stellen.

📚 Übrigens: Auch Verlage müssen für den Umgang mit textgenerierender KI neue Regeln finden. Der renommierte britische Wissenschaftsverlag Cambridge University Press hat ein Regelwerk aufgestellt (14.03.2023), das inhaltlich stark dem Rechtsgutachten der Ruhr-Universität Bochum ähnelt.

Zeit- und Ressourcenmanagement ist ein wichtiges Thema an Universitäten. Könnte die KI Lehrende entlasten - etwa bei Vorbereitung, Erstellung von Folien, gar Korrekturen - und dadurch mehr Ressourcen für die persönliche Betreuung schaffen?

📰 "ChatGPT als Lernwerkzeug: Wer trainiert hier wen?" (10.05.2023): Dr. Wolfgang König erläutert in diesem kurzen Beitrag, wie ChatGPT als ein effektives Lernwerkzeug eingesetzt werden kann.

📰 "Lernziele in der Ausbildung mit ChatGPT erreichen?!" (09.05.2023): Wie ChatGPT in der Ausbildungspraxis konkret dabei helfen kann, Lernziele zu erreichen erläutert Dr. Wolfgang König in diesem Beitrag.

In diesem Interview mit heise online 📰 "Wie ChatGPT die Lehre verändert" (16.01.2023) schlägt Robert Lepenies vor, dass ChatGPT die akademische Selbstverwaltung unterstützten könnte, etwa durch Entwürfe für Modulbeschreibungen.

In ihrem Podcast 🎙️ # How to ChatGPT (12.01.2022) skizzieren Prof. Dr. Rafaela Kraus und Prof. Dr. Carola Jungwirth, wie künstliche Intelligenz eine Verabschiedung des Frontalunterrichts bedeuten und den Dialog zwischen Lehrenden und Studierenden bis hin zum "Reverse Mentoring" stärken könnte.

"Questioning is the new answering", lautet ein Fazit aus einer Diskussionsrunde der niederländischen Organisation SURF, die im Blogbeitrag 📰 Education experts discuss ChatGPT: 'An extra classmate has joined the class' (19.01.2022) zusammengefasst wurde.

Im Talk 🎙️ Campus Karriere 14.01.2023 - Künstliche Intelligenz in Schule und Hochschule des Deutschlandfunks spielen Individualisierung und Bedarfsorientierung ebenfalls eine wichtige Rolle - könnte ChatGPT dazu beitragen, "Flipped Classrooms" mit individualisiertem Input und anschließenden Diskussionen in Klassen oder Seminaren noch besser zu realisieren? Auch Potenziale für Inklusion und Barrierefreiheit werden diskutiert.

🎦 "chatGPT in der Hochschul-Lehre mit Sandra Niedermeier, Andreas Wittke und Christian Spannagel" (17.01.2023): Einstündiger Talk mit Expert:innen aus dem Hochschulkontext. Sie ordnen die aktuellen Entwicklungen konstruktiv ein, auch mit Blick auf Potenziale für die Entlastung der akademischen Verwaltung, und überlegen u.a., inwieweit Chatbots wie ChatGPT zur Inklusion beitragen können - oder diese verhindern.

📰 Übersicht zu ChatGPT im Kontext der Hochschullehre (Januar 2023) In diesem Grundlagentext von Gunda Mohr et al. (Universität Hamburg) werden Chancen und Risiken von ChatGPT abgewogen. Zudem werden Möglichkeiten aufgezeigt, wie ChatGPT in der Lehre eingesetzt werden kann.

In seinem Blogbeitrag 📰 ChatGPT und die Zukunft des Lernens - Evolution statt Revolution (24.01.2023) diskutiert Prof. Dr. Christian Spannagel (PH Heidelberg) verschiedene Ansätze im Umgang mit kognitiven Werkzeugen mit Blick auf den Kompetenzerwerb.

Selten hat ein Thema aus dem Bereich digitale Bildung innerhalb kurzer Zeit so viel Aufmerksamkeit erfahren. Die Schlagzeilen reichweitenstarker Medien aus den vergangenen Wochen zeigen, wie hoch die Wogen zum Teil schlagen:

Das Argument, dass ChatGPT nicht gut genug oder nur für begrenzte Zeit frei zugänglich sei, trägt womöglich nur kurz:

📰 ChatGPT nur ein Vorgeschmack - "GPT-4 wird ein Monster" (26.12.2022) Gary Marcus prognostiziert, dass der Nachfolger, GPT-4, ChatGPT "völlig in den Schatten stellen", aber dennoch die gleichen Schwachstellen wie sein Vorgänger haben wird: Dem KI-Modell fehlt ein grundlegendes Verständnis für die Welt, sodass es weiter hanebüchene, gefährliche und subtile Falschaussagen geben wird.

📰 Microsoft will ChatGPT in seine Cloud-Dienste übernehmen (17.01.2023) - im selben Zuge kündigte Investor Microsoft einen verwantwortungsvollen Umgang mit künstlicher Intelligenz an.

Ob Hype oder nicht - ChatGPT wird nicht wieder verschwinden, auch nicht von der Landkarte des Bildungsdiskurses. Nicht zuletzt, weil zahlreiche Aspekte berührt werden, die uns in Diskussionen und Agenden rund um digitale Hochschulbildung schon länger beschäftigen:

Wie können zeitgemäße, kompetenzorientierte Prüfungsformate aussehen, die Feedback vermitteln und digitale Kompetenzen einschließen?

Wie können digitale Kompetenzen flexibel und entwicklungsoffen in Curricula verankert werden?

Welche Kompetenzen und Aufgabenfelder sollten für Lehrende im Mittelpunkt stehen?

Weitere Diskussionspunkte könnten lauten:

Wissensmanagement ist ein großes und schwieriges Thema, sowohl in der Forschung (was durch die Vielzahl an Publikationen zum Thema verdeutlicht wird) als auch in der Lehre (u.a. im Open-Educational-Resources-Diskurs). Kann ChatGPT diesbezüglich entlasten, oder trägt der Bot zu einer weiteren Informationsüberflutung (mit gesteigertem Überprüfungsbedarf) bei?

Auch im Diskursfeld der wertebasierten KI sind viele Fragen noch unbeantwortet.

Social Media

Relevante Hashtags lauten: #ChatGPT, #ChatGPT3, #ChatGPT4, #openAI, #lernenmitKI; #KI

@learnGPT: Unter diesem Handle werden Tipps für einen poduktiven Umgang mit ChatGPT gesammelt

Weitere Linksammlungen

Events

Communities, Vernetzung

💬 Diskussionskanal auf Mattermost
💜 Virtuelles Kompetenzzentrum - Schreiben, lehren und lernen mit KI - Tools und Techniken für Bildung und Wissenschaft (VK:KIWA) 💬 ChatGPT-Community auf Discord
Auch der 🚀 European Digital Education Hub (EDEH) bietet Aktivitäten zum Thema AI an
(Bitte beachten Sie, dass Sie ein registriertes Mitglied von EDEH sein müssen, um an diesen Aktivitäten teilnehmen zu können. Hier finden Sie den Link zur Anmeldung.)

Die Präsentationen zu einem Webinar finden Sie hier.

Eine Online-Arbeitsgruppe wird im Februar die Arbeit aufnehmen und ca. sechs Monate laufen ( Call for participants, Deadline 31.01.2023).

„Ask Me Anything"-Session mit Manuel Dolderer am 02.02.2023, 12:00 Uhr.

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ChatGPT im Hochschulkontext - eine kommentierte Linksammlung

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Seit dem 30. November 2022 ist GPT-3 von OpenAI frei und kostenlos zugänglich und hatte bereits innerhalb von fünf Tagen 1 Million Nutzer:innen erreicht. Seither sorgt ChatGPT (Generative Pre-trained Transformer) global ungebrochen für viel Aufsehen und mediale Aufmerksamkeit. Doch was genau steht hinter diesem Angebot?

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GPT can tell bad jokes and write accidentally hilarious poems about your life, but it can also help you do your job better. The catch: you need to help it do its job better, too.

Discover more ways to add AI to your workflows.

At its most basic level, OpenAI's GPT-3 and GPT-4 predict text based on an input called a prompt. But to get the best results, you need to write a clear prompt with ample context. After tinkering with it for more hours than I'd like to admit, these are my tips for writing an effective GPT-3 or GPT-4 prompt.

Test your prompt

There's very little chance that the first time you put your in, it'll spit out exactly what you're looking for. You need to write, test, refine, test, and so on, until you consistently get an outcome you're happy with. I recommend testing your prompt in the OpenAI playground or with Zapier's OpenAI integration.

GPT vs. ChatGPT. GPT-3 and GPT-4 aren't the same as ChatGPT. ChatGPT, the conversation bot that you've been hanging out with on Friday nights, has more instructions built in from OpenAI. GPT-3 and GPT-4, on the other hand, are a more raw AI that can take instructions more openly from users. The tips here are for GPT-3 and GPT-4-but they can apply to your ChatGPT prompts, too.

As you're testing, you'll see a bunch of variables-things like model, temperature, maximum length, stop sequences, and more. It can be a lot to get the hang of, so to get started, I suggest playing with just two of them.

Temperature allows you to control how creative you want the AI to be (on a scale of 0 to 1). A lower score makes the bot less creative and more likely to say the same thing given the same prompt. A higher score gives the bot more flexibility and will cause it to write different responses each time you try the same prompt. The default of 0.7 is pretty good for most use cases.

Maximum length is a control of how long the combined prompt and response can be. If you notice the AI is stopping its response mid-sentence, it's likely because you've hit your max length, so increase it a bit and test again.

GPT prompt guide: 6 tips for writing the best GPT-3 or GPT-4 prompt

Help the bot help you. If you do each of the things listed below-and continue to refine your prompt-you should be able to get the output you want.

1. Offer context

Just like humans, does better with context. Think about exactly what you want the AI to generate, and provide a prompt that's tailored specifically to that.

Here are a few examples of ways you can improve a prompt by adding more context:

By including the type of content ("blog") as well as some details on what specifically to cover in the blog post, the bot will be a lot more helpful.

Here's another example, this time with different types of details.

In the better prompt, we ask the AI to take on a specific role ("dog trainer"), and we offer specific context around the age and type of dog. We also, like in the previous example, tell them what type of content we want ("email").

The AI can change the writing style of its output, too, so be sure to include context about that if it matters for your use case.

This can be adapted to all sorts of business tasks, too-e.g., "write a professional but friendly email" or "write a formal executive summary."

2. Include helpful information upfront

Let's say you want to write a speaker's introduction for yourself: how is the AI supposed to know about you? It's not that smart (yet). But you can give it the information it needs, so it can reference it directly. For example, you could copy your resume or LinkedIn profile and paste it at the top of your prompt like this:

Reid's resume: [paste full resume here]

Given the above information, write a witty speaker bio about Reid.

Another common use case is getting the AI to summarize an article for you. Here's an example of how you'd get OpenAI's GPT-3 to do that effectively.

[Paste the full text of the article here]

Summarize the content from the above article with 5 bullet points.

Remember that GPT-3 and GPT-4 only have access to things published prior to 2021, and they have no internet access. This means you shouldn't expect it to be up to date with recent events, and you can't give it a URL to read from. While it might appear to work sometimes, it's actually just using the text within the URL itself (as well as its memory of what's typically on that domain) to generate a response.

3. Give examples

Providing examples in the prompt can help the AI understand the type of response you're looking for (and gives it even more context).

For example, if you want the AI to reply to a user's question in a chat-based format, you might include a previous example conversation between the user and the agent. You'll want to end your prompt with "Agent:" to indicate where you want the AI to start typing. You can do so by using something like this:

You are an expert baker answering users' questions. Reply as agent.

Example conversation:

User: Hey can you help me with something

Agent: Sure! What do you need help with?

User: I want to bake a cake but don't know what temperature to set the oven to.

Agent: For most cakes, the oven should be preheated to 350°F (177°C).

Current conversation:

User: [Insert user's question]

Agent:

Examples can also be helpful for math, coding, parsing, and anything else where the specifics matter a lot. If you want to use OpenAI to format a piece of data for you, it'll be especially important to give it an example. Like this:

Example:

Input: 2020-08-01T15:30:00Z

Add 3 days and convert the following time stamp into MMM/DD/YYYY HH:MM:SS format

Output: Aug/04/2020 15:30:00

Input: 2020-07-11T12:18:03.934Z

Output:

4. Tell it the length of the response you want

When crafting your GPT prompts, It's helpful to provide a word count for the response, so you don't get a 500-word answer when you were looking for a sentence (or vice versa). You might even use a range of acceptable lengths.

For example, if you want a 500-word response, you could provide a prompt like "Write a 500-750-word summary of this article." This gives the AI the flexibility to generate a response that's within the specified range. You can also use less precise terms like "short" or "long."

5. Define the expected formats

GPT can output various code languages like Python and HTML as well as visual styles like charts and CSVs. Telling it the format of both your input andyour desired output will help you get exactly what you need. For example:

Product Name,Quantity

Apple,1

Orange,2

Banana,1

Kiwi,1

Pineapple,2

Jackfruit,1

Apple,2

Orange,1

Banana,1

Using the above CSV, output a chart of the frequency each product appears in the text above.

It's easy to forget to define the input format (in this case, CSV), so be sure to double-check that you've done that.

Another example: perhaps you want to add the transcript of your latest podcast interview to your website but need it converted to HTML. The AI is great at doing this, but you need to tell it exactly what you need.

[Insert full text of an interview transcript]

Output the above interview in HTML.

6. Use some of these handy expressions

Sometimes it's just about finding the exact phrase that OpenAI will respond to. Here are a few phrases that folks have found work well with OpenAI to achieve certain outcomes.
"Let's think step by step"
This makes the AI think logically and can be specifically helpful with math problems.
"Thinking backwards"
This can help if the AI keeps arriving at inaccurate conclusions.
"In the style of [famous person]"
This will help match styles really well.
"As a [insert profession/role]"
This helps frame the bot's knowledge, so it knows what it knows-and what it doesn't.

Automate your GPT-3 and GPT-4 prompts

Now that you know how to write an effective prompt, it's time to put that skill to use in your workflows. With Zapier's OpenAI integrations, you can automate your prompts, so they run whenever things happen in the apps you use most. That way, you can do things like automatically draft email responses, brainstorm content ideas, or create task lists. Here are a few pre-made workflows to get you started.

Zapier is the leader in no-code automation-integrating with 5,000+ apps from partners like Google, Salesforce, and Microsoft. Build secure, automated systems for your business-critical workflows across your organization's technology stack. Learn more.

And here are some deeper dives into how you can automate your GPT-3 and GPT-4 prompts:

Want to build GPT-powered apps for your clients or coworkers? Zapier's new Interfaces product makes it easy to create dynamic web pages that trigger automated workflows.

# data[].attributes.attachment_link.title
How to write an effective GPT-3 or GPT-4 prompt | Zapier

# data[].attributes.attachment_link.description
GPT can tell bad jokes and write accidentally hilarious poems about your life, but it can also help you do your job better. The catch: you need to help it do its job better, too. Discover more ways to add AI to your workflows.

# data[].attributes.body
Angenommen eine Schüler hat folgende falsche Lösung bei b):
14/55 und er fragt ChatGPT nach einer Erklärung.

# data[].attributes.body
Hier musst die Tabelle aus der Aufgabe in Sätzen eingegeben werden.

# data[].attributes.body
Ein kleiner Fahrradreifen legt durch eine bestimmte Anzahl von Umdrehungen eine bestimmte Strecke zurück:
Bei 140 Umdrehungen sind es 210 m.
Bei 20 Umdrehungen 140 sind es s m.
Bei u Umdrehungen 303 m.
a) Gib die Werte für  s und u an.
b) Welche Strecke legt der Reifen bei einer Umdrehung zurück?

# data[].attributes.body
Jorina hat eine Packung mit 20 Schokokugeln unterschiedlicher Geschmacksrichtungen geschenkt bekommen. Darin befinden sich 6 Nuss-Kugeln, 6 Krokant-Kugeln, 4 Marzipan-Kugeln und 4 Zartbitter-Kugeln.
a) Sie nimmt sich zufällig nacheinander zwei Kugeln heraus.
Gib die Wahrscheinlichkeit dafur an, dass es:
(1) zwei Nuss-Kugeln sind,
(2) eine Krokant-Kugel und eine Marzipan-Kugel sind,
(3) zwei gleiche Kugeln sind,
(4) zwei unterschiedliche Kugeln sind.
b) Beschreibe ein Ereignis mit der Wahrscheinlichkeit
p = 1 − 4 /20 · 3 /19
c) Jorina hat bereits 10 Kugeln gegessen. Die Wahrscheinlichkeit, nun zufällig eine Nuss-Kugel zu ziehen, beträgt 1/5. Wie viele Nuss-Kugeln hat Jorina bereits gegessen?