Literaturnachweis - Detailanzeige
Autor/inn/en | Schorcht, Sebastian; Baumanns, Lukas; Buchholtz, Nils; Huget, Judith; Peters, Franziska; Pohl, Maximilian |
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Titel | Ask Smart to Get Smart. Mathematische Ausgaben generativer KI-Sprachmodelle verbessern durch gezieltes Prompt Engineering. |
Quelle | In: Mitteilungen der Gesellschaft für Didaktik der Mathematik, (2023) 115, 12 S.
PDF als Volltext |
Beigaben | Literaturangaben |
Sprache | deutsch |
Dokumenttyp | online; Zeitschriftenaufsatz |
ISSN | 2512-9155 |
Schlagwörter | Problemlösen; Künstliche Intelligenz; Fachdidaktik; Mathematik; Aufgabe; Modell |
Abstract | Der Beitrag beschäftigt sich mit den derzeitigen mathematischen Fähigkeiten des generativen KI-Spachmodells ChatGPT in Bezug auf das Lösen mathematischer Probleme. Um für den schulischen Nutzen des Modells die Zuverlässigkeit und Nachvollziehbarkeit von mathematischen Ausgaben zu optimieren, stellen wir im Beitrag unterschiedliche Prompt-Techniken vor und untersuchen ihren Effekt in Modellvalidierungen anhand einer arithmetischen und einer algebraischen Problemlöseaufgabe. |
Erfasst von | DIPF | Leibniz-Institut für Bildungsforschung und Bildungsinformation, Frankfurt am Main (extern) |
Update | 2024/1 |