Ask Smart to Get Smart. Mathematische Ausgaben generativer KI-Sprachmodelle verbessern durch gezieltes Prompt Engineering.

DIPF | Leibniz-Institut für Bildungsforschung und Bildungsinformation

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Autor/inn/en	Schorcht, Sebastian; Baumanns, Lukas; Buchholtz, Nils; Huget, Judith; Peters, Franziska; Pohl, Maximilian
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 kostenfreie Datei Link als defekt meldenVerfügbarkeit
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

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