@misc{beyer_generative_2024,
	address = {Online},
	type = {Fortbildung},
	title = {Generative {KI} und ihre {Bedeutung} für {Bewertungskontexte}},
	url = {https://zenodo.org/records/10569149},
	abstract = {Generative Künstliche Intelligenz (KI) stellt eine bedeutende Herausforderung und Chance für den schulischen Bewertungskontext dar. Der Vortrag analysiert die Auswirkungen von generativer KI auf Lehr- und Lernprozesse, insbesondere im Hinblick auf die Leistungsmessung und -bewertung im KI-Zeitalter. Er beleuchtet die Funktionsweise und Anwendungsfelder von Large Language Models (LLM), deren Stärken wie schnelle Textgenerierung sowie gravierende Schwächen wie Bias, Halluzinationen und Transparenzprobleme. Im Kontext der Bildung wird KI-Bildung als zentrale Dimension der Digitalkompetenz vorgestellt, die Kompetenzen im Verstehen, Anwenden, Bewerten und Gestalten von KI umfasst. Die Arbeit diskutiert ethische, ökologische und rechtliche Aspekte wie Urheberrecht, Datenschutz und ökologische Belastungen durch die KI-Entwicklung. Zudem werden konkrete Beispielaufgaben analysiert, um die Auswirkungen auf die Gestaltung von Prüfungen und die Bewertung von Lernleistungen zu verdeutlichen.},
	author = {Beyer, Andrea and Schulz, Konstantin},
	month = jan,
	year = {2024},
	note = {Vortrag gehalten am 29.1.2024},
	keywords = {AI, Examinations, Fortbildung, KI-Bildung, LLM, Leistung, genAI},
}

{"_id":"eJfueAiMAMYP8qiFc","bibbaseid":"beyer-schulz-generativekiundihrebedeutungfrbewertungskontexte-2024","author_short":["Beyer, A.","Schulz, K."],"bibdata":{"bibtype":"misc","type":"Fortbildung","address":"Online","title":"Generative KI und ihre Bedeutung für Bewertungskontexte","url":"https://zenodo.org/records/10569149","abstract":"Generative Künstliche Intelligenz (KI) stellt eine bedeutende Herausforderung und Chance für den schulischen Bewertungskontext dar. Der Vortrag analysiert die Auswirkungen von generativer KI auf Lehr- und Lernprozesse, insbesondere im Hinblick auf die Leistungsmessung und -bewertung im KI-Zeitalter. Er beleuchtet die Funktionsweise und Anwendungsfelder von Large Language Models (LLM), deren Stärken wie schnelle Textgenerierung sowie gravierende Schwächen wie Bias, Halluzinationen und Transparenzprobleme. Im Kontext der Bildung wird KI-Bildung als zentrale Dimension der Digitalkompetenz vorgestellt, die Kompetenzen im Verstehen, Anwenden, Bewerten und Gestalten von KI umfasst. Die Arbeit diskutiert ethische, ökologische und rechtliche Aspekte wie Urheberrecht, Datenschutz und ökologische Belastungen durch die KI-Entwicklung. Zudem werden konkrete Beispielaufgaben analysiert, um die Auswirkungen auf die Gestaltung von Prüfungen und die Bewertung von Lernleistungen zu verdeutlichen.","author":[{"propositions":[],"lastnames":["Beyer"],"firstnames":["Andrea"],"suffixes":[]},{"propositions":[],"lastnames":["Schulz"],"firstnames":["Konstantin"],"suffixes":[]}],"month":"January","year":"2024","note":"Vortrag gehalten am 29.1.2024","keywords":"AI, Examinations, Fortbildung, KI-Bildung, LLM, Leistung, genAI","bibtex":"@misc{beyer_generative_2024,\n\taddress = {Online},\n\ttype = {Fortbildung},\n\ttitle = {Generative {KI} und ihre {Bedeutung} für {Bewertungskontexte}},\n\turl = {https://zenodo.org/records/10569149},\n\tabstract = {Generative Künstliche Intelligenz (KI) stellt eine bedeutende Herausforderung und Chance für den schulischen Bewertungskontext dar. Der Vortrag analysiert die Auswirkungen von generativer KI auf Lehr- und Lernprozesse, insbesondere im Hinblick auf die Leistungsmessung und -bewertung im KI-Zeitalter. Er beleuchtet die Funktionsweise und Anwendungsfelder von Large Language Models (LLM), deren Stärken wie schnelle Textgenerierung sowie gravierende Schwächen wie Bias, Halluzinationen und Transparenzprobleme. Im Kontext der Bildung wird KI-Bildung als zentrale Dimension der Digitalkompetenz vorgestellt, die Kompetenzen im Verstehen, Anwenden, Bewerten und Gestalten von KI umfasst. Die Arbeit diskutiert ethische, ökologische und rechtliche Aspekte wie Urheberrecht, Datenschutz und ökologische Belastungen durch die KI-Entwicklung. Zudem werden konkrete Beispielaufgaben analysiert, um die Auswirkungen auf die Gestaltung von Prüfungen und die Bewertung von Lernleistungen zu verdeutlichen.},\n\tauthor = {Beyer, Andrea and Schulz, Konstantin},\n\tmonth = jan,\n\tyear = {2024},\n\tnote = {Vortrag gehalten am 29.1.2024},\n\tkeywords = {AI, Examinations, Fortbildung, KI-Bildung, LLM, Leistung, genAI},\n}\n\n","author_short":["Beyer, A.","Schulz, K."],"key":"beyer_generative_2024","id":"beyer_generative_2024","bibbaseid":"beyer-schulz-generativekiundihrebedeutungfrbewertungskontexte-2024","role":"author","urls":{"Paper":"https://zenodo.org/records/10569149"},"keyword":["AI","Examinations","Fortbildung","KI-Bildung","LLM","Leistung","genAI"],"metadata":{"authorlinks":{}},"downloads":5},"bibtype":"misc","biburl":"https://api.zotero.org/groups/2611296/items?key=ICuNoiZzSvo1XKdM2ToTCKMK&format=bibtex&limit=100","dataSources":["nsAxma8Gv9c6fai5n","JFDnASMkoQCjjGL8E","YTuauZBRxw9mBtqs3"],"keywords":["ai","examinations","fortbildung","ki-bildung","llm","leistung","genai"],"search_terms":["generative","und","ihre","bedeutung","bewertungskontexte","beyer","schulz"],"title":"Generative KI und ihre Bedeutung für Bewertungskontexte","year":2024,"downloads":5}