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ChatGPT & Co.: Klares und Unklares

Institutskonferenz F&E PH FHNW, 20.03.2023

• Das Institut für Medien und Schule
• Ein Medienhype…
• Folie 4
• Der iPhone-Moment
• Worüber reden wir?
• Der ChatGPT-Moment
• Konzeptwissen – Produktwissen – Versionswissen
• Kurzfristiges versus Langfristiges
• Der grosse Wandel besteht aus vielen kleinen Wandeln
• Digitalisierung
• Die Grundfunktionen des Computers
• Das Mooresche Gesetz
• The Bitter Lesson (2019)
• Landschaft der menschlichen Kompetenzen(Idee: Hans Moravec, Bild: Mark Tegmark)
• Wir könnten auch jetzt schon mit diskutieren anfangen…
• 3 Abschnitte
• Technische Aspekte
• GPT-3.5
• Generative Pretrained Transformer
• Generative Pretrained Transformer
• Es gibt nicht nur ChatGPT
• Microsoft Copilot in PowerPoint
• GPT-3.5
• Digitalisierung
• Was fehlt?
• Was fehlt?
• Was fehlt?
• Was fehlt?
• Es war einmal, als das Wünschennoch geholfen hat, 
• Es war einmal, als das Wünschennoch geholfen hat, 
• Large Language Models
• Klassisches Beispiel
• Wie funktionieren Large Language Models (sehr vereinfacht)
• Bausteine von Textgeneratoren
• Wer es noch genauer wissen will…
• Fragen zu technologischen Aspekten
• Gesellschaftliche Aspekte
• Textgeneratoren
• Kritik an Textgeneratoren
• Textgeneratoren versus Suchmaschinen
• Textgeneratoren versus Suchmaschinen
• Kritik an Textgeneratoren
• Kritik an Textgeneratoren
• Sind Large Language Models die neuen Suchmaschinen?
• Informationsflut
• Fake-News
• Fragen zu gesellschaftlichen Aspekten
• Schulische Aspekte
• 1. Die Bedeutung von Medienkompetenz steigt weiter
• 2. Umgang mit LLM als Teil von information literacy
• 3. Textgeneratoren als multiperspektivisches Thema
• 4. Steigerung des kognitiven Anspruchsniveaus?
• 5. Digitaler Schereneffekt?
• 6. Motivationsprobleme
• Warum soll ich lernen, was die Maschine (besser) kann?
• 7. Potenziale zur Materialerstellung
• 8. Betrugsmöglichkeiten in Leistungsnachweisen
• 9. Rückmeldungen an Lernende durch LLM?
• Fragen zu schulischen Aspekten
• Folien