KI und offene Bildung - Bildung ohne künstliche Barrieren. Mit KI-Kompetenz und Open Source für mehr Gerechtigkeit bei der individuellen Kompetenzentwicklung.

Autor/in	Pietrusky, Stefan
Titel	KI und offene Bildung - Bildung ohne künstliche Barrieren. Mit KI-Kompetenz und Open Source für mehr Gerechtigkeit bei der individuellen Kompetenzentwicklung. Paralleltitel: AI and open education - education without artificial barriers. Using AI literacy and open source for greater equity in individual skills development.
Quelle	Heidelberg (2025), 13 S. PDF als Volltext kostenfreie Datei (1); PDF als Volltext kostenfreie Datei (2) Link als defekt meldenVerfügbarkeit
Sprache	deutsch
Dokumenttyp	online; Monografie
DOI	10.25656/01:33200
URN	urn:nbn:de:0111-pedocs-332005
Schlagwörter	Kompetenz; Bildungschance; Chancengleichheit; Künstliche Intelligenz; Gerechtigkeit; Open Source
Abstract	Die zunehmende Verbreitung von KI im Bildungsbereich birgt Chancen und Herausforderungen. Während proprietäre Systeme den Zugang einschränken, bieten Open-Source-Modelle wie Llama Alternativen zur Förderung der Chancengleichheit. Der Beitrag stellt mit Open WebUI und dem Individual Educational Chatbot (IEC) zwei Ansätze vor, mit denen sich Lernassistenten lokal betreiben und individuell anpassen lassen. Zudem wird auf relevante KI-Kompetenzen und den Einfluss von Parametern auf LLM-Antworten eingegangen. Die Integration von Open-Source-KI in Bildungseinrichtungen erfordert didaktische Konzepte und kontinuierliche Weiterbildung, um die Technologie effektiv zu nutzen und Bildungsungleichheiten zu reduzieren. (DIPF/Orig.). The increasing spread of AI in education presents both opportunities and challenges. While proprietary systems restrict access, open source models such as Llama offer alternatives to promote equal opportunities. With Open WebUI and the Individual Educational Chatbot (IEC), the article presents two approaches that allow learning assistants to be operated locally and customized. It also discusses relevant AI competencies and the influence of parameters on LLM responses. The integration of open source AI in educational institutions requires didactic concepts and continuous training in order to use the technology effectively and reduce educational inequalities. (Author).
Erfasst von	DIPF \| Leibniz-Institut für Bildungsforschung und Bildungsinformation, Frankfurt am Main
Update	2025/3