Articulating tomorrow: Large language models in the service of professional training. A contribution by the Digitalbegleitung (technological monitoring and research) within the framework of the German funding program "Innovationswettbewerb INVITE".

Autor/inn/en	Hübsch, Thomas; Vogel-Adham, Elke; Vogt, Andrea; Wilhelm-Weidner, Arno
Institution	VDI\|VDE\|IT
Titel	Articulating tomorrow: Large language models in the service of professional training. A contribution by the Digitalbegleitung (technological monitoring and research) within the framework of the German funding program "Innovationswettbewerb INVITE".
Quelle	Berlin: VDI/VDE Innovation + Technik GmbH (2024), 43 S. PDF als Volltext kostenfreie Datei (1); PDF als Volltext kostenfreie Datei (2) Link als defekt meldenVerfügbarkeit
Sprache	englisch
Dokumenttyp	online; Monographie
DOI	10.25656/01:29036
URN	urn:nbn:de:0111-pedocs-290360
Schlagwörter	Berufsbildung; Weiterbildung; Künstliche Intelligenz; Sprachmodell; Unterrichtstechnologie; Digitale Medien; Bildung
Abstract	The present paper offers a comprehensive introduction to large language models and their transformative impact on professional training. Language models, especially GPT models, are on the verge of revolutionizing teaching methods and the culture of learning itself. The paper aims to explore the diverse applications, opportunities, and challenges of language models in professional education and training. It presents how language models work and real-world use cases in professional education. 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 highlights the specific use of language models, the benefits they bring to educational content, and the insights gained from integrating these technologies into learning systems. This publication is part of an innovation competition focused on connecting and advancing educational and training platforms with modern methods like AI. It underscores the necessity for ongoing research, development, and collaboration to responsibly harness the full potential of large language models in education. (DIPF/Orig.) 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.)
Erfasst von	DIPF \| Leibniz-Institut für Bildungsforschung und Bildungsinformation, Frankfurt am Main