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Beats Biblionetz - Texte

ChatGPT erzähl mir eine Geschichte

Die Verwandlung von Lernwelten durch KI-gestützte Erzählungen
Rebecca Finster, Linda Grogorick, Susanne Robra-Bissantz
Publikationsdatum:
Zu finden in: DELFI 2024, 2024 local web 
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iconZusammenfassungen

DELFI 2024Geschichten, gut erzählt, schaffen Neugierde, Aufmerksamkeit und Interesse. Im Bildungs- bereich ist Storytelling bereits seit vielen Jahren ein beliebtes Mittel, um Wissen weiterzugeben. Dabei können Geschichten manuell oder automatisiert entwickelt werden. Das automatisierte Storytelling hat sich insbesondere durch die Weiterentwicklung von Large Language Models sowie dem damit einhergehenden Aufkommen von ChatGPT gewandelt. In diesem Beitrag wird nach dem Action Design Research Ansatz eine Instanziierung von automatisiertem Storytelling in der begleitenden Übung einer Grundlagenvorlesung durchgeführt, um die transformativen Potenziale beim Lernen zu untersuchen. Ziel ist es zu verstehen, wie praxisnahe Erzählungen das Verständnis und die Motivation der Studierenden fördern können. Ergebnisse der Studie zeigen, dass sorgfältig auf die Lerninhalte abgestimmte, automatisiert generierte Erzählungen nicht nur das Verständnis erleichtern, sondern auch als effizientes Werkzeug zur Entwicklung von Lernmaterialien dienen können, sofern eine sorgfältige Qualitätskontrolle der Inhalte sichergestellt ist.
Von Rebecca Finster, Linda Grogorick, Susanne Robra-Bissantz im Konferenz-Band DELFI 2024 im Text ChatGPT erzähl mir eine Geschichte (2024)

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Personen
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Sandhini Agarwal , Dario Amodei , Amanda Askell , Christopher Berner , Tom B. Brown , Mark Chen , Benjamin Chess , Rewon Child , Jack Clark , Kewal Dhariwal , Prafulla Dhariwal , Scott Gray , Tom Henighan , Ariel Herbert-Voss , Christopher Hesse , Jared Kaplan , Gretchen Krueger , Mateusz Litwin , Benjamin Mann , Sam McCandlish , Arvind Neelakantan , Alec Radford , Aditya Ramesh , Nick Ryder , Girish Sastry , Pranav Shyam , Eric Sigler , Melanie Subbiah , Ilya Sutskever , Clemens Winter , Jeffrey Wu , Daniel M. Ziegler

Begriffe
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Chat-GPT , Generative Machine-Learning-Systeme (GMLS)computer-generated text , Motivationmotivation , PersonalisierungPersonalization , prompt engineering , serious gamesserious games , storytellingstorytelling , Vorlesung
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Bücher
Jahr  Umschlag Titel Abrufe IBOBKBLB
2020 local web  Language Models are Few-Shot Learners (Tom B. Brown, Benjamin Mann, Nick Ryder, Melanie Subbiah, Jared Kaplan, Kewal Dhariwal, Prafulla Dhariwal, Arvind Neelakantan, Pranav Shyam, Girish Sastry, Amanda Askell, Sandhini Agarwal, Ariel Herbert-Voss, Gretchen Krueger, Tom Henighan, Rewon Child, Aditya Ramesh, Daniel M. Ziegler, Jeffrey Wu, Clemens Winter, Christopher Hesse, Mark Chen, Eric Sigler, Mateusz Litwin, Scott Gray, Benjamin Chess, Jack Clark, Christopher Berner, Sam McCandlish, Alec Radford, Ilya Sutskever, Dario Amodei) 4, 6, 8, 7, 6, 3, 2, 8, 2, 8, 5, 6 37 4 6 143

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Beat hat Dieses Konferenz-Paper erst in den letzten 6 Monaten in Biblionetz aufgenommen. Beat besitzt kein physisches, aber ein digitales Exemplar. Eine digitale Version ist auf dem Internet verfügbar (s.o.). Aufgrund der wenigen Einträge im Biblionetz scheint er es nicht wirklich gelesen zu haben. Es gibt bisher auch nur wenige Objekte im Biblionetz, die dieses Werk zitieren.

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