Jenseits der aktuell weit verbreiteten Beachtung künstlicher Intelligenz im Rahmen von Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT, hat künstliche Intelligenz im Bildungssystem eine lange Historie – seit den Ansätzen des programmierten Unterrichts in den 1960ern. Dabei stellt sich die Frage, inwieweit aktuelle, auf LLMs basierende, künstlich intelligente Lernsysteme sich von den früheren Ansätzen unterscheiden und mit welchen Aspekten die neuen Möglichkeiten der KI Lernszenarien bereichern kann. Der Beitrag zeichnet zuerst die Evolution künstlich intelligenter Lernsysteme nach und gibt einen Überblick über die damit verbundenen Anwendungen. Er schlüsselt Funktionen künstlicher Intelligenz im Lernprozess auf, erstellt darauf aufbauend eine Taxonomie für künstlich intelligente Lernsysteme und ordnet bisherige und zukunftsweisende Entwicklungen darin ein. Er zeigt exemplarische Szenarien auf Basis der neuen Möglichkeiten von KI auf, diskutiert deren Grenzen und schließt mit einem Fazit.

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Alter Wein in neuen Schläuchen? KI-basierte Lernsysteme und Lernavatare

  • Bernhard Ertl,
  • Maximilian C. Fink

摘要

Jenseits der aktuell weit verbreiteten Beachtung künstlicher Intelligenz im Rahmen von Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT, hat künstliche Intelligenz im Bildungssystem eine lange Historie – seit den Ansätzen des programmierten Unterrichts in den 1960ern. Dabei stellt sich die Frage, inwieweit aktuelle, auf LLMs basierende, künstlich intelligente Lernsysteme sich von den früheren Ansätzen unterscheiden und mit welchen Aspekten die neuen Möglichkeiten der KI Lernszenarien bereichern kann. Der Beitrag zeichnet zuerst die Evolution künstlich intelligenter Lernsysteme nach und gibt einen Überblick über die damit verbundenen Anwendungen. Er schlüsselt Funktionen künstlicher Intelligenz im Lernprozess auf, erstellt darauf aufbauend eine Taxonomie für künstlich intelligente Lernsysteme und ordnet bisherige und zukunftsweisende Entwicklungen darin ein. Er zeigt exemplarische Szenarien auf Basis der neuen Möglichkeiten von KI auf, diskutiert deren Grenzen und schließt mit einem Fazit.