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Sprachgewandt in die Zukunft: Large Language Models im Dienst der beruflichen Weiterbildung. Ein Beitrag der Digitalbegleitung im Rahmen des Innovationswettbewerbs INVITE
Ort / Verlag
Berlin: VDI/VDE Innovation + Technik GmbH
Erscheinungsjahr
2024
Link zum Volltext
Beschreibungen/Notizen
Das vorliegende Papier bietet eine umfassende Einführung in große Sprachmodelle und ihre transformative Wirkung auf die berufsbezogene Weiterbildung. Sprachmodelle, insbesondere GPT-Modelle, stehen an der Schwelle, Lehrmethoden und die Lernkultur selbst zu revolutionieren. Das Papier zielt darauf ab, die vielfältigen Einsatzmöglichkeiten, Chancen und Herausforderungen von Sprachmodellen in der beruflichen Bildung und Weiterbildung zu erkunden. Es stellt die Funktionsweise von Sprachmodellen und reale Anwendungsfälle in der beruflichen Bildung vor. Die Anwendungsfälle reichen vom Herausfiltern und Erfassen von Metadaten aus Kursbeschreibungen für eine bessere Auffindbarkeit und Interoperabilität, über die Verbesserung der Ausbildung in der Produktion, die Unterstützung von rollenspielbasierten Lerneinheiten, bis hin zum virtuellen Coaching für zukünftige Führungskräfte. Jede Fallstudie reflektiert die spezifische Nutzung von Sprachmodellen, die Vorteile, die sie für den Bildungsinhalt bringen, und die aus der Integration dieser Technologien in Lernsysteme gewonnenen Erkenntnisse. Diese Publikation ist Teil des vom BMBF geförderten Innovationswettbewerbs INVITE, der auf die Vernetzung und Weiterentwicklung von Bildungs- und Weiterbildungsplattformen mit modernen Methoden wie KI fokussiert. Das Papier betont die Notwendigkeit kontinuierlicher Forschung, Entwicklung und Zusammenarbeit, um das volle Potenzial von Sprachmodellen in der Bildung verantwortungsvoll zu nutzen. (DIPF/Orig.)
This paper provides a comprehensive introduction to large language models and their transformative impact on professional development. Language models, especially GPT-models, are on the cusp of revolutionizing teaching methods and the learning culture itself. The paper aims at exploring the diverse uses, opportunities and challenges of large language models in vocational education and training. It presents how language models work and real-life use cases in vocational education and training. The use cases range from filtering and capturing metadata from course descriptions for better findability and interoperability, to improving training in production, supporting role-play based learning units and virtual coaching for future leaders. Each case study reflects the specific use of large language models, the benefits they bring to educational content, and the lessons learned from integrating these technologies into learning systems. This publication is part of the BMBF-funded innovation competition INVITE, which focuses on the networking and further development of platforms on education and training with modern methods such as AI. The paper emphasizes the need for continuous research, development and collaboration in order to responsibly use the full potential of large language models in education. (DIPF/Orig.)