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ChatGPT in der universitären Lehre: Fluch oder Segen? Eine Informations- und Austauschveranstaltung

OpenAIs Chatbot ChatGPT ist in aller Munde. Beschworen werden die Potenziale, beklagt die Herausforderungen – dabei geht es nicht nur um die Auswirkungen auf die Arbeitswelt wie wir sie heute kennen, sondern auch um die schulische und universitäre Lehre. Unklar ist, ob und wie wir Verfahren der „Künstlichen Intelligenz“ sinnvoll in die Lehre einbinden können. Was bleibt, wenn Maschinen das Schreiben von komplexen Texten übernehmen? Ist damit das Ende von schriftlichen Hausarbeiten eingeleitet? Oder befreit uns die „KI“ vielleicht auch von ermüdenden, repetitiven Arbeiten und schafft uns Raum für tiefergehenden Kompetenzerwerb?

Diesen und ähnlichen Fragen widmete sich die Informations- und Austauschveranstaltung „ChatGPT – Fluch oder Segen generativer KIs für die universitäre Lehre?“, die von AI-SKILLS, dem Scholarly Makerspace (FuReSH II) und der Professur für Digital History mit freundlicher Unterstützung des Berliner Zentrums für Hochschullehre am 17. Januar 2023 an der Humboldt-Universität zu Berlin ausgerichtet wurde. An die 250 Teilnehmer:innen fanden sich virtuell und vor Ort ein, um über die neuen technologischen Entwicklungen zu diskutieren. Dass auch ein Team des RBB zugegen war, zeigt eindrücklich, wie groß das Interesse und der Bedarf an einem Austausch ist.

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Pim Huijnen: Was nützt die Fussnote? Datafizierung und Qualitätskontrolle in den (digitalen) Geschichtswissenschaften  

Was bedeutet es, wenn Historiker:innen behaupten, “die Wahrheit” zu erzählen? Diese Frage, die Geschichtstheoretiker:innen schon seit Jahrzehnten, wenn nicht gar Jahrhunderten, beschäftigt, hat in Zeiten der Digitalisierung und Datafizierung noch an Bedeutung gewonnen. In meinem Vortrag werde ich darlegen, dass diese Frage nicht nur für jene Historiker:innen, die sich selbst als „digital“ wahrnehmen, eine hohe Relevanz besitzt, sondern für die gesamte Forschungsgemeinschaft. Mein Argument ist, dass die Datafizierung alle Historiker:innen angeht, und, dass wir den höheren Ansprüchen an Transparenz und Qualitätskontrolle, die mit der Digitaliserierung und Datafizierung einhergehen, dadurch begegnen können, dass wir als Disziplin die Kriterien der Replizierbarkeit und Reproduzierbarkeit in unseren Forschungsprozess integrieren – oder zumindest weniger stark ablehnen als es bislang der Fall zu sein scheint.

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