Generative Sprachmodelle als Herausforderung für erziehungswissenschaftliche Vorstellungen von Lernen und Sozialisation?
Main Article Content
Abstract
Generative Language Models as a Challenge for Pedagogical Concepts of Learning and Socialization?
Generative language models have opened up a wide range of previously unimaginable possibilities for text production and use in both everyday life and in educational contexts. Addressing generative language models as tools to be harnessed, recent educational discourse tends to overlook the ways in which these models reshape individual and collective means of experience and articulation. This article argues that, due to their underlying operational logic, generative language models are necessarily geared to reproduce existing social and cultural orders. Their epistemic conformism aligns them with affirmative practice regimes and makes it difficult to develop idiosyncratic and marginalized perspectives. Rather than being regarded as tools, they should instead be understood as objects of collective learning themselves.
Bibliographie: Richter, Christoph/Allert, Heidrun: Generative Sprachmodelle als Herausforderung für erziehungswissenschaftliche Vorstellungen von Lernen und Sozialisation?, Erziehungswissenschaft, 70 (1-2025), S. 19-25.
Article Details
Literature
Ananny, Mike (2024): Make AI a Public Problem. In: Issues in Science and Technology 40, 2, S. 88. https://doi.org/10.58875/EHNY5426.
Bajohr, Hannes (2023): Dumb Meaning: Machine Learning and Artificial Semantics. In: IMAGE 37,1, S. 58-70. https://doi.org/10.1453/1614-0885-1-2023-15452.
Boge, Florian J. (2022): Two Dimensions of Opacity and the Deep Learning Predicament. In: Minds and Machines 32,1, S. 43-75. https://doi.org/10.1007/s11023-021-09569-4.
Burrell, Jenna (2016): How the Machine ‚Thinks‛: Understanding Opacity in Machine Learning Algorithms. In: Big Data & Society 3, 1. https://doi.org/10.1177/2053951715622512.
Döbeli Honegger, Beat (2024): Was will uns ChatGPT sagen? In: Pädagogik 76, 3, S. 34-39. https://doi.org/10.3262/PAED2403034.
Durt, Christoph/Froese, Tom/Fuchs, Thomas (2023): Large Language Models and the Patterns of Human Language Use: An Alternative View of the Relation of AI to Understanding and Sentience. [Preprint] https://philsciarchive.pitt.edu/22744/ [Zugriff: 19. Februar 2025].
Introna, Lucas D. (2016): Algorithms, Governance, and Governmentality: On Governing Academic Writing. Science. In: Technology, & Human Values, 41, 1, S. 17-49. https://doi.org/10.1177/0162243915587360.
Kasneci, Enkelejda et al. (2023): ChatGPT for Good? On Opportunities and Challenges of Large Language Models for Education. In: Learning and Individual Differences 103, 102274. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2023.102274.
Krämer, Sybille (1998): Was haben die Medien, der Computer und die Realität miteinander zu tun? In: Krämer, Sybille (Hrsg.): Medien Computer Realität – Wirklichkeitsvorstellungen und Neue Medien. Frankfurt am Main: Suhrkamp, S. 9-26.
Krämer, Sybille (2024): Die Nicht-Vernunft der Chatbots – Was macht auf Large Language Models beruhende Künstliche Intelligenz philosophisch interessant? In: Adolphi, Rainer/Alpsancar, Suzana/Hahn, Susanne/Kettner, Matthias (Hrsg.): Philosophische Digitalisierungsforschung: Verantwortung, Verständigung, Vernunft, Macht. Bielefeld: transcript, S. 297-314. https://doi.org/10.1515/9783839474976-011.
Linde, Helmut (2023): So funktioniert ChatGPT. Golem.de. https://www.golem.de/news/kuenstliche-intelligenz-so-funktioniert-chatgpt-2302-171644.html [Zugriff: 19. Februar 2025].
Loch, Werner (1968): Enkulturation als anthropologischer Grundbegriff der Pädagogik. In: Bildung und Erziehung 21, 3, S. 161-178. https://doi.org/10.7788/bue-1968-jg19.
Matzner, Tobias (2024): Algorithmenkritik und die Suche nach dem „Außen“. In: Adolphi, Rainer/Alpsancar, Suzana/Hahn, Susanne/Kettner, Matthias (Hrsg.): Philosophische Digitalisierungsforschung: Verantwortung, Verständigung, Vernunft, Macht. Bielefeld: transcript, S. 137-151. https://doi.org/10.1515/9783839474976-005.
Miragoli, Martin (2024): Conformism, Ignorance & Injustice: AI as a Tool of Epistemic Oppression. In: Episteme, First View, S. 1-19. https://doi.org/10.1017/epi.2024.11.
Richter, Christoph/Allert, Heidrun (2024): Für eine „technologiebewusste Medienpädagogik“ jenseits der Digitalisierung. Ein Weg in die Archive der Technizität. In: Jahrbuch Medienpädagogik, 21, S. 323-350. https://doi.org/10.21240/mpaed/jb21/2024.09.13.X.
Simon, Judith/Spiecker genannt Döhmann, Indra/von Luxburg, Ulrike (2024): Generative KI – jenseits von Euphorie und einfachen Lösungen (= Diskussion, 34). Halle an der Saale: National Akademie der Wissenschaften Leopoldina. https://doi.org/10.26164/LEOPOLDINA_03_01226.
Ständige wissenschaftliche Kommission der Kultusministerkonferenz (2024): Large Language Models und ihre Potenziale im Bildungssystem. Impulspapier der Ständigen Wissenschaftlichen Kommission (SWK) der Kultusministerkonferenz. Bonn: SWK. http://dx.doi.org/10.25656/01:28303.