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KI-basierte Unterstützung zum Abbau sprachlicher Barrieren für Kinder mit nichtdeutscher Herkunftssprache

Kensuke Akao
Publikationsdatum:
Zu finden in: DELFI 2024, 2024 local web 
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iconZusammenfassungen

DELFI 2024Seit einigen Jahren steigt der Anteil der Kinder und Jugendlichen mit nichtdeutscher Herkunftssprache in Deutschland weiter an. Damit sie in einer deutschen Regelschule gut integriert werden können, ist der Abbau sprachlicher Barrieren für das Lernen eine zentrale Aufgabe. Dabei ist es wünschenswert, dass die Chancengleichheit zur Unterstützung unabhängig von der Herkunft aller Kinder gewährleistet werden kann. Der Einsatz von der KI-Übersetzung wäre ein möglicher Ansatz, dies zu erreichen. Jedoch sollte die Qualität der Übersetzungen zu pädagogischen Zwecken und die Auswirkung des zweisprachigen Zugangs zu Fachinhalten auf das Lernen von Kindern noch sorgfältig untersucht werden. Unsere Ansätze sind: 1) die Genauigkeit der von unterschiedlichen KI-Diensten generierten Übersetzungen eines kompletten Informatiklehrbuchs in mehrere Sprachen zu überprüfen; 2) eine wöchentliche Nachhilfe für Informatik unter Verwendung der mittels Post-Editing korrigierten Übersetzungen an Kooperationsschulen umzusetzen, um ihre Nützlichkeit langfristig zu analysieren.
Von Kensuke Akao im Konferenz-Band DELFI 2024 im Text KI-basierte Unterstützung zum Abbau sprachlicher Barrieren für Kinder mit nichtdeutscher Herkunftssprache (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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Chancengerechtigkeit , Deutschlandgermany , Generative Machine-Learning-Systeme (GMLS)computer-generated text , Kinderchildren , Kooperationcooperation , Nachhilfe-Unterricht , Schulbuch / Lehrmittelschoolbook , Schuleschool , Sprachelanguage
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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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