Seit dem Ausbruch von chatgpt (Generative Pre-trained Transformer) des Unternehmens Open-AI im Jahr 2022 sind die Grundlagen der Bildung, zumindest wie wir sie kennen, ins Wanken geraten. Von Kollegen höre ich oft, dass die Arbeit des Lehrers gezählt ist, da die Schüler praktisch alle Aufgaben bereits gelöst haben.
Um den Kontext ein wenig zu verstehen: Diese Art der künstlichen Intelligenz wird als Large Language Models (LLM) bezeichnet. Diese LLMs nutzen neuronale Netze, ein Rechenmodell, das aus Beispielen „lernt“. Die Beispiele werden codiert (z. B. wird ein Bild in ein Array von Pixeln codiert) und stapelweise oder sequentiell dem Computer zugeführt.
Das neuronale Netzwerk wiederum passt seine eigenen Parameter so an, dass ein „Fehler“ minimiert wird. Dieser Fehler ist der Unterschied zwischen der Realität (z. B. einem Bild, von dem wir mit Sicherheit wissen, dass es ein Hund ist) und dem, was das Netzwerk vorhersagt (das ein Hund sein kann oder auch nicht). Darüber hinaus kann das neuronale Netzwerk eine Erfolgswahrscheinlichkeit angeben.
Beispielsweise könnte das Netzwerk mit einer Wahrscheinlichkeit von 90 % vorhersagen, dass es sich bei einem Bild, das es nicht gesehen hat, um einen Hund handelt, mit 8 %, dass es sich um einen Wolf handelt, und mit 2 %, dass es sich um einen Fuchs handelt. LLMs machen etwas Ähnliches: Die LLM-Trainingsdaten oder der „Korpus“ stammen aus vielen Quellen.
Die von ChatGPT verwendete Version stammt von Common Crawl, einer Plattform, die ein öffentliches Repository mit Daten verwaltet, die frei verwendet werden können. Common Crawl verwendet Textdaten, Webseiten und Metadaten. Im Fall von ChatGPT 4 liegt die Anzahl der Trainingsdaten in der Größenordnung von Billionen.
ChatGPT empfängt Benutzerfragen als Eingabedaten und „sagt“ über dieses neuronale Netzwerk die Antwort auf Benutzerfragen voraus. Da die Antwort probabilistisch ist, ist es möglich, die Antwort so oft wie nötig neu zu generieren. Offensichtlich hängen die Wahrscheinlichkeiten von der Lernerfahrung des Algorithmus ab.
Zum Beispiel: Ich habe ChatGPT gebeten, den Satz „Wasser, das Sie nicht trinken sollten…“ zu vervollständigen und mir eine Liste der drei besten Radfahrer der Geschichte zu geben. Ich habe den Algorithmus mehrmals mit beiden Fragen ausgeführt.
Im ersten Fall war die Antwort immer dieselbe: „Lass es laufen“; Im zweiten Fall waren die Antworten unterschiedlich: Merckx stand immer auf der Liste (und an erster Stelle), aber die Namen Induráin, Armstrong (?), Hinault und Coppi tauchten in unterschiedlicher Reihenfolge auf.
Ein solches Modell ist nur so gut wie die Daten, auf denen es trainiert wird. Und hier liegen die größten Einschränkungen: Beispielsweise sind nur 15 % der Menschen, die die elektronische Enzyklopädie Wikipedia füttern, Frauen, 60 % der Reddit-Artikel werden von Weißen und Menschen unter 30 Jahren geschrieben (Sánchez-García & Gesser, 2022). ).
Aber zurück zum Thema dieses Artikels, nämlich der Zukunft der Bildung: ChatGPT kann als Antwort auf viele Schul- und Universitätsaufgaben in Sekundenschnelle Texte generieren. Beispielsweise kann die Aufforderung an Sie lauten: „Schreiben Sie eine Zusammenfassung über Hundert Jahre Einsamkeit“, und Sie können den Text so klingen lassen, als wäre er von einem Gymnasiasten geschrieben worden, indem Sie den Text hinzufügen: „Erstellt von einem 12-jährigen Kolumbianer.“ Student.“
Und wie wäre es mit etwas High-School-Algebra? Ich habe ChatGPT gefragt: „Faktor a+b im Quadrat“.
Die Antwort lautete: „Die Faktorisierung des Ausdrucks (a + b)^2 kann durch Anwendung der Formel für das Quadrat eines Binomials erfolgen: (a + b)^2 = a^2 + 2ab + b^2.“ Dann ist die Faktorisierung von (a + b)^2: a^2 + 2ab + b^2“. Diese Antwort ist offensichtlich richtig.
Oder Sie können die Antwort auf eine Computerprogrammieraufgabe schreiben: „Schreiben Sie Code in der Python-Sprache, um eine Liste von Personen in alphabetischer Reihenfolge zu sortieren.“
Dieses „Monster“ hat also eine enorme Herausforderung für die Bildung geschaffen: Werden Schulen und Universitäten verschwinden? Warum sollten Kinder zur Schule gehen? Einfach Kontakte knüpfen und mit Gleichaltrigen spielen? Meiner Meinung nach muss man vor diesen Tools keine Angst haben. Ähnliches geschah mit dem Taschenrechner und dem Computer.
Sicher ist, dass sich die Bildung, die auf Wissensvermittlung basiert, ändern muss. Warum müssen wir die Hauptstädte aller Länder der Welt kennen? Oder die Namen aller Präsidenten des Landes im 20. Jahrhundert? Diese Art von Wissen entwickelt bei den Schülern nur wenige Fähigkeiten, abgesehen davon, dass es sich um eine Übung zum Auswendiglernen handelt.
Es ist wahr, dass man sich bestimmte Fakten merken und bestimmte Dinge wissen muss, zum Beispiel kann man kein Bewusstsein für das Land und keine patriotischen Gefühle entwickeln, wenn man nicht etwas über seine Geschichte weiß. Aber anstatt uns daran erinnern zu müssen, dass Simón Bolívar am 24. Juli 1883 in Caracas, Venezuela, geboren wurde, könnten wir Diskussionen über den Kontext der Unabhängigkeit in Amerika anregen, sogar mit Kindern.
Im Bildungsbereich wissen wir, dass es in den meisten Fällen wichtiger ist, gute Fragen zu stellen, als die Antworten zu kennen.
Die Möglichkeiten, die sich für mich eröffnen, sind endlos, und wenn wir diese Tools gut nutzen, können wir sehr interessante Lernstrategien entwickeln. Erlauben Sie beispielsweise den Studierenden, Fragen zu stellen und den Studierenden anhand der Antworten des LLM zu bewerten. Fragen Sie beispielsweise das LLM nach Bolívars Fehlern im Befreiungskampf und gehen Sie näher darauf ein.
Hier ist einer der Punkte aus der Antwort von ChatGPT auf diese Frage:
„Interne politische Konflikte: Bolívar stand auch vor Herausforderungen, wenn es darum ging, den politischen Zusammenhalt in den befreiten Gebieten aufrechtzuerhalten. In den neuen Nationen kam es zu Spannungen und internen Konflikten, die zeitweise die Stabilität der Region schwächten.“
Hierzu habe ich ihn um weitere Informationen gebeten. Hier ist ein Ausschnitt der Antwort:
„Ideologische Konflikte: Innerhalb der Unabhängigkeitsbewegungen entstanden unterschiedliche ideologische und politische Visionen. Bolívar beispielsweise förderte die Idee einer zentralisierten Republik, während andere Führer wie Francisco de Paula Santander ein föderales Modell mit größerer regionaler Autonomie befürworteten. Diese Meinungsverschiedenheiten führten zu internen politischen Konflikten und Spaltungen.“
Und hier gibt es unendlich viele Möglichkeiten: Der Lehrer könnte den Schüler nun bitten, sich mit dem föderalen und zentralen Modell zur Zeit Bolívars zu befassen oder einen Vortrag über interne Konflikte zu halten. Und das ist noch bereichernder.
Darüber hinaus können wir, wie ein Kollege von mir sagt, dieses „industrielle Lernen“ beiseite lassen, bei dem jeder zur gleichen Zeit das Gleiche lernen muss, ohne die Besonderheiten jedes Einzelnen zu berücksichtigen. Das ist ein großer Fortschritt.
