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WiSe24 AK KI im Studium: Unterschied zwischen den Versionen

Aus ZaPFWiki
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<!--:RWTH Aachen,-->
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:Universität Bayreuth,
<!--:Freie Universität Berlin,-->
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Technische Universität Berlin (Naturwissenschaften),
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<!--:Universität Duisburg-Essen; Standort Duisburg,-->
<!--:Universität Duisburg-Essen; Standort Duisburg,-->
<!--:Universität Duisburg-Essen; Standort Essen,-->
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<!--:Goethe-Universität Frankfurt a. Main,-->
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<!--:Albert-Ludwigs-Universität Freiburg,-->
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<!--:Karlsruher Institut für Technologie,-->
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<!--:Christian-Albrechts-Universität zu Kiel,-->
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<!--:Universität Koblenz Landau, Standort Koblenz,-->
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<!--:Carl von Ossietzky Universität Oldenburg,-->
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<!--:Universität des Saarlandes,-->
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<!--:Universität Siegen,-->
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Hochschule der Medien Stuttgart
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<!--:Eberhard Karls Universität Tübingen,-->
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Universität Wien,
<!--:Fachhochschule Wildau,-->
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<!--:Julius-Maximilians-Universität Würzburg,-->
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<!--:FZS,-->
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<!--:MeTaFa,-->
<!--:MeTaFa,-->
== Protokoll ==
<span id="erfahrungsberichte"></span>
== Erfahrungsberichte ==
* Paul, Bayreuth: Hauptsächlich zum Programmieren, Kurze Texte für Faschaftsarbeit, Ansätze für Übungsaufgaben (geht ab GPT4o)
* Delia, TUM: Herleitungen auf VL Folien, hat ganz gut funktioniert. Theaterstück aus zufälligen Wörten (schlecht aber sehr lustig).
* Günther, Bochum: Für Arbeit Texte für Übungsaufgaben aus Stichpunkten (funktioniert ohne SP nicht). Optimierung von Fördermittelanträge. E-Mails, Papers etc. zusammenfassen. Übersetzung von Texten (GPT &gt; DeepL). Inhalte für Pen and Papers. Unkommentierter Code (von selbst oder anderen) verstehen und kommentieren lassen. Simulation von Mündlicher Prüfung aus Skript.
* Johannes, Regensburg: Lücken im Vorwissen fürs Praktikum füllen (muss im Nanoscience Studium F-Prak machen)
* Peter, TU Dresden: DeepL Übersetzungen haben gut funktioniert
* Jakob, TH Ludwigsburg: Texte zusammenfassen, Texte für Fachschaftsarbeit
* Yuti, Alumnus: ChatGPT im Unterricht im Texte für Kinder (mit Lernbeeiträchtigung) zu vereinfachen. Funktioniert auch ohne Inhalte zu verlieren
* Smir, Uni Hamburg: Copilot in VSCode sehr gut
* Nahtalie, PH Ludwigsburg: Macht Pedagogik und Sonderpedagogik. Unterrichtsvorbereitung
* Helene, Uni Wien: Mit Probeklausur und Skript mehr Klausurfragen erstellen
* Phillip: Lustige Diskussionen mit ChatGPT über die Frage von Elektronen
* Vincent, Leipzig: Stimmt immer direkt zu wenn man sagt, dass etwas falsch ist. Macht dann aber teilweise trotzdem so weiter.
Frage: * Woher kommt amerikanischer Stil auch im deutschen? * Keiner weiß so hundertprozentig wie LLMs intern funktionieren. Könnte sich z.B. einen bestimmten Stil unabhängig von der Sprache aneignet.


== Protokoll ==
<span id="prompt-engineering"></span>
== Prompt Engineering ==
 
* Man sollte klare Anweisungen geben
* Günther, Bochum: Lässt sich immer Sicherheit der Antwort ausgeben, ChatGPT ist bestechlich
* Man kann Persona (z.B. Fachschaftler, der Erstis motivieren möhchte) mitgeben.
* Johannes, Greifswald: Lässt Prompts von ChatGPT erstellen.
* Man kann sich Fragen zum Problem stellen lassen bevor eine Antwort gegeben wird
* Ton und Stil kann auch vorgegeben werden (Neutral, Motivierend, …)
* Reasoning
** Few Shot Prompting:
*** Man gibt Beispiele für Antworten mit (z.B. alte Prüfungsfragen)
*** War gerade zu Angangszeiten sehr effektiv
** Chain of thought Reasoning
*** Problem in kleinen Schritten lösen lassen
*** Manuell oder von KI machen lassen (“Wie würdest du das Problem Schritt für Schritt lösen?”)
*** Funktioniert bei neuren Modellen teilweise auch mit Mahte und Physik aufgaben
* Kontext Bereitstellen
** Paper einlesen und Fragen dazu beantworten lassen
** Yuti, Alumnus: Hat aus Pflichtlektüre Fragen erstellen lassen
*** Wie sehr benutzen Schüler das?
*** Kommt auf Klassenstufen an
**** Jg. 7: Bauen persönliche Beziehungen auf
**** Jg. 8/9: Nutzen es um Präsentationen aufzupolieren
*** Lehrer Gewinnen meist noch das Katz-und-Maus Spiel
 
<span id="retrieval-augmented-generation-rag"></span>
== Retrieval Augmented Generation (RAG) ==
 
* Erstveröffentlichung: Meta (2020)
* Vorverarbeitung des Kontextes, z.B. Keywords zu allen ZaPF Dokumenten
* Schlagworte aus Prompt mit diesen Matchen
* zapfresos.azurewebsites.net/
* github.com/JaegerP/web-app-rag
* Wie sinvoll ist sowas für die ZaPF
** Sehr, es sollte die Möglichkeit geben, nur offizielle Beschlüsse zu durchsuchen bei Bedarf aber auch Wiki und Protokolle
** Kann auch für Fachschaftsprotokolle sinvoll sein, da sich Diskussionen oft wiederholen
*** Wäre mit obigem Code relativ einfach umzusetzen wenn die Daten als PDF vorhanden sind
 
<span id="wie-könnensollten-llms-im-studium-verwendet-werden"></span>
== Wie können/sollten LLMs im Studium verwendet werden? ==


<span id="unterstützung-beim-lernen"></span>
=== Unterstützung beim Lernen ===


* Finden alle sinvoll
* Man darf sich nicht zu 100% auf inhaltliche Vollständigkeit und Korrektheit verlassen
* Hilfsmittel beim Lernen liegen in der Eigenverantwortung der Studierenden
* Sehr riskant bei jüngeren Leuten, die noch nicht lernen gelernt haben
* Vorwissen aus Schulzeit kann sehr unterschiedlich sein
** Dies sollte von Unis aufgefangen werden, da Schulen tendenziell sehr langsam sind
** Uni Hamburg hat Module zu Promptengineering etc.


== Zusammenfassung/Ausblick ==
<span id="erstellen-von-materialien"></span>
=== Erstellen von Materialien ===


* Umfragen:
** Wie viele Unis anwesend? 16
** Gibt es ChatGPT/… Lizenzen von eurer Uni? 4.5
** Gibt es Regelungen für KI in Prüfungsleistungen? 4.5
*** Hängt vom Prof ab: 4
*** Keine Regelung: ~8
*** TUM: https://www.tum.de/aktuelles/alle-meldungen/pressemitteilungen/details/regeln-fuer-den-umgang-mit-ki-in-der-wissenschaft
* Probleme:
** Reine Verwendung von ChatGPT verhindert Generation von neuen Inhalten
** Rekursiv trainierte Modelle entwickeln eine Art Demenz
* Haus- und Abschlussarbeiten
** Für Sprachqualität sehr gut
** Inhaltiches schwierig, da Quellenangaben schwer nachvollziehbar
** Peter, TU Dresden: Nehmen Regelung von Göthe Uni Frankfurt, die gut ist
** Gwyn, TU Berlin: Entwickeln sehr präziese Regelungen
*** Teilweise fraglich wie sinvoll, da es vorher auch schon Eigenständigkeitserklärungen gab
*** False Positives sind damit sehr riskant, fraglich wie realistisch das Problem ist


<span id="nfdi-nationale-forschungsdaten-infrastruktur"></span>
== NFDI (Nationale ForschungsDaten Infrastruktur) ==


<br \>
* Sicht der ZaPF:
<!--
** Studierende sollten möglichst früh mit diesen Daten in Kontakt kommen und lernen damit umzugehen
* Das Ergebnis der Abstimmung:
** <span style="color:green">'''Anzahl Ja-Stimmen:''' Anzahl</span>
** <span style="color:black">'''Anzahl Enthaltungen:''' Anzahl</span>
** <span style="color:red">'''Anzahl Nein-Stimmen:''' Anzahl</span>
-->


<div style="width: 75%; border: 4px solid #F55; padding: 3px 8px 3px 8px; font-size: medium; margin: 5px auto 5px auto; text-align: center">
== Zusammenfassung/Ausblick ==
Bitte überlege vorher, ob der AK vielleicht in eine bereits existierende Kategorie einordbar ist (im [https://zapf.wiki/Spezial:Kategorienbaum?target=Kategorie%3AKategorien&mode=categories&namespaces=&title=Spezial%3AKategorienbaum Kategorienbaum] unter Inhalte). Falls nicht kann die Sonstige Kategorie verwendet werden ([https://zapf.wiki/index.php?title=Kategorie:Unkategorisiertes_Thema&action=edit&redlink=1]).
</div>


Weitere AKs, PosPa o.Ä.


[[Kategorie:AK-Protokolle]]
[[Kategorie:AK-Protokolle]]
[[Kategorie:WiSe24]]
[[Kategorie:WiSe24]]
[[Kategorie:{{{Thema}}}]]
[[Kategorie:Kategorie_Fehlt]]
[[Kategorie:Protokoll_Einpflegen]]
[[Kategorie:Zusammenfassung_Einpflegen]]
[[Kategorie:Protokoll_Ueberarbeiten]]