Der Verfasser setzt sich nachfolgend mit dem hochaktuellen Thema zur Fragestellung auseinander, ob die Verwendung des "Chat-GPT" an Hochschulen und Universitäten bei der Erstellung von Hausarbeiten und ähnlichen Textaufgaben regelgerecht die Exmatrikulation zu Folge haben müsste.
Vor dem Hintergrund, dass Hochschulen und Universitäten Studenten im Rahmen eines Studiums ausbilden, welche in der Folge bestenfalls nach erfolgreichem Abschluss des jeweiligen Studiums, bezüglich des jeweilig studierten Wissensgebiets als ordentlich geprüfte Absolventen in den generellen Arbeitsmarkt der den studierten Fachrichtungen zugeordneten Berufssparten entlassen werden, folgt eine aus dem Sinn und Zweck des Bestehens der Einrichtungen von Hochschulen und Universitäten als Ausbildungsstätten sich ergebene Verpflichtung zur Übernahme einer zumindest konkludenten Gewähr dafür, dass jedweder durch die Hochschulen und Universitäten vergebene Abschluss aufgrund einer geprüften Lernleistung des Studierenden selbst erlangt wurde. Hintergrund dafür ist, dass der jeweilige Akademiker sich mit dem für seine an einer Hochschule erbrachten Lernleistung ausgestellten Zeugnis auch bei potenziellen Arbeitgebern dahingehend bewirbt, um in beruflicher Hinsicht zu einer Anstellung zu gelangen, welche üblicherweise respektive ihres Aufgabenfeldes mit dem jeweilig erlernten korreliert, wofür an einer Hochschule eben ein Zeugnis ausgestellt wurde. Mithin kommt dem an einer Hochschule erworbenen Zeugnis oder jedweder anderen Bewertung im weitesten Sinne eine Auskunfts- und Dokumentationsfunktion analog dem Arbeitszeugnis gemäß § 109 GewO, § 630 BGB auch dahingehend zu, dass das Zeugnis die Richtigkeit des in der Urkunde ausgewiesenen Ergebnisses, einer Bewertung beispielsweise in Form einer Note oder eines verliehenen Titels in Bezug auf eine erbrachte Leistung in Verbindung mit der in diesem Bezug in diesem Dokument genannten Person übernimmt.
Inhaltsverzeichnis
I. Einleitung
II. Ausblick und Fortgang der Auseinandersetzung
III. Chat-GPT – Definition und Funktionsweise
1. Was ist Chat-GPT / Grunddefinition
2. Chat GPT – Funktionsweise als Künstliche Intelligenz
a.) Neuronale Netze Definition, Teilfunktionsbereich künstlicher Intelligenz
b.) Spannungsfeld Chat-GPT vs. Eigene individuelle persönliche Leistung
c.) Eigene Leistung – Ermittlung des Begriffs im Sinne eines Hochschulstudiums
aa.) Vorliegen einer eigenen Leistung nach biologischem Mustervorgang
bb.) Texte als Schriftwerke / Urheberrechtlicher Schutz
1.) Schöpfungshöhe
2.) Geistige Arbeit
3.) Individualität
IV. Plagiatsgefahr
1. Grundsätzliches Plagiat
2. Plagiat aufgrund der Verarbeitungsdarstellung der Quellen durch Chat-GPT
V. Offenkundiger Widerspruch zum Sinn und Zweck eines Studiums
VI. Ergebnis und Einschätzung der Anwendung von Chat-GPT
VII. Ausblick bei Legitimierung der Anwendung des Textgenerators Chat-GPT
VIII. Fremde Leistung trotz Quellenkennzeichnung bei Anwendung Chat-GPT vs. Aberkennung Dr.-Titel
IX. Ergebnis/Empfehlung
Zielsetzung & Themen
Die vorliegende Erörterung befasst sich mit der kritischen Fragestellung, ob die Nutzung von KI-basierten Textgeneratoren wie Chat-GPT bei der Anfertigung wissenschaftlicher studentischer Arbeiten eine Exmatrikulation rechtfertigt, da dadurch der Sinn und Zweck akademischer Ausbildung und der Nachweis eigenständiger wissenschaftlicher Leistung gefährdet wird.
- Wissenschaftliche Eigenleistung im akademischen Kontext
- KI-Technologie als Herausforderung für Prüfungsordnungen
- Plagiatsgefahr und die Qualität studentischer Abschlussarbeiten
- Sinn und Zweck akademischer Bildungswege
- Regulierung und Sanktionierung von KI-Nutzung an Hochschulen
Auszug aus dem Buch
III. Chat-GPT – Definition und Funktionsweise
Chat-GPT ist eine Kurzformdarstellung für „Generative Pretrained Transformer“. Das Chat-GPT nutzt hierbei eine künstliche Intelligenz, um die menschliche Sprache zu verstehen, umso der menschlichen Sprache ähnlich eine entsprechende Antwort zu erzeugen. Chat-GPT ist somit ein Textgenerator. Genaugenommen ist Chat-GPT ein Prototyp eines technisch gesehen dialogbasierten Chatbots. Dieser ist von Open-AI erzeugt und im November 2022 wurde er als Beta-Version veröffentlicht worden.
Auf der Grundlage des sogenannten GPT3-Sprachverarbeitungsmodells von Open-AI lassen sich mit der sogenannten Deep-Learning-Technologie als spezielle Vorgehensmethode bei der Informationsverarbeitung und Teilbereich des Machine-Learnings, welche wiederum ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz ist, mittels Algorithmen Muster und Gesetzmäßigkeiten in Datensätzen erkennen und hieraus konkrete Lösungen erzeugen.
Hierbei wird im Ergebnis Wissen aus Erfahrungen generiert. Verständlich gesagt, wird Wissen aus Erfahrungen generiert, da das Modell des Deep-Learning in der Lage ist, selbständig zu lernen. Dies ist dadurch möglich, weil die etwaigen Systeme Erlerntes wiederholend mit immer neuen Inhalten verknüpft. Hierdurch lernt die künstliche Intelligenz erneut. Signifikant ist bei diesem Vorgang, dass im Gegensatz zum reinen Machine-Learning der Mensch bei dieser Art des Lernvorgangs nicht eingreift, sondern das stete Analysieren einzig der Maschine überlassen wird. Aufgrund dieser Erfahrungen und des sich wiederholenden Lernprozesses von Algorithmen aus verschiedensten Netzwerken mit teils sehr großen Mengen an Daten wurde Chat-GPT mit einer exorbitant großen Menge an Dokumenten mit Texten aus dem Internet=World-Wide-Web gespeist und kann daher auf diesem Fundament an verknüpftem Wissen zu den allermeisten Themengebieten Antworten geben. Deep-Learning nutzt neuronale Netze, um große Datensätze zu analysieren.
Zusammenfassung der Kapitel
I. Einleitung: Die Einleitung erläutert die Funktion akademischer Zeugnisse als Auskunftsdokumente über die individuellen Leistungen von Studierenden.
II. Ausblick und Fortgang der Auseinandersetzung: Es wird die zentrale Problemstellung umrissen, ob die Nutzung von KI bei Hausarbeiten eine Exmatrikulation rechtfertigt.
III. Chat-GPT – Definition und Funktionsweise: Dieses Kapitel definiert Chat-GPT technisch und erklärt die Grundlagen von Deep-Learning sowie die Anforderung an eine persönliche geistige Schöpfung.
IV. Plagiatsgefahr: Der Autor thematisiert, dass die Nutzung von KI in der Wissenschaft potenziell gegen Prüfungsordnungen verstößt und die Zuordnung von Quellen erschwert.
V. Offenkundiger Widerspruch zum Sinn und Zweck eines Studiums: Hier wird argumentiert, dass der Lernprozess durch die Automatisierung der Texterstellung massiv gestört wird.
VI. Ergebnis und Einschätzung der Anwendung von Chat-GPT: Es wird diskutiert, dass KI-generierte Arbeiten den Sinn von Prüfungen als Indikator für erworbenes Wissen aushöhlen.
VII. Ausblick bei Legitimierung der Anwendung des Textgenerators Chat-GPT: Eine fiktive Legitimierung wird als Gefahr für die Qualität der Ausbildung und die wissenschaftliche Redlichkeit bewertet.
VIII. Fremde Leistung trotz Quellenkennzeichnung bei Anwendung Chat-GPT vs. Aberkennung Dr.-Titel: Der Autor vergleicht in diesem Kapitel die Nutzung von KI mit klassischen Plagiatsfällen und entzogenen akademischen Titeln.
IX. Ergebnis/Empfehlung: Abschließend wird ein generelles Verbot von Chat-GPT gefordert, untermauert durch strenge Sanktionen wie die Exmatrikulation bei Zuwiderhandlung.
Schlüsselwörter
Chat-GPT, Exmatrikulation, akademische Eigenleistung, Künstliche Intelligenz, Plagiatsgefahr, Hochschulstudium, Deep-Learning, Prüfungsordnung, wissenschaftliches Arbeiten, Textgenerator, Urheberrecht, Schöpfungshöhe, Täuschung, Studienabschluss, Qualitätssicherung.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit?
Die Arbeit erörtert die rechtlichen und akademischen Konsequenzen des Einsatzes von Chat-GPT bei der Anfertigung studentischer Hausarbeiten und ähnlicher schriftlicher Leistungen.
Welche zentralen Themenfelder stehen im Fokus?
Im Zentrum stehen der Schutz der Eigenleistung, die Definition von Plagiaten im KI-Zeitalter sowie der Bildungsauftrag von Hochschulen.
Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?
Das Ziel ist zu klären, ob die Benutzung von KI den Sinn eines Studiums untergräbt und ob eine Exmatrikulation bei Verwendung dieser Werkzeuge notwendig ist.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Es handelt sich um eine juristisch orientierte Erörterung, die technische Grundlagen mit ordnungsrechtlichen Anforderungen an das Hochschulwesen verknüpft.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil analysiert die Funktionsweise von Neuronalen Netzen, das Spannungsfeld zur persönlichen Leistung und die Konsequenzen für die wissenschaftliche Integrität.
Welche Schlagworte charakterisieren das Werk?
Die Arbeit wird durch Begriffe wie wissenschaftliche Eigenleistung, Plagiatsverdacht, KI-Textgeneratoren und Exmatrikulationssanktionen definiert.
Warum wird Chat-GPT als Bedrohung für das Studium dargestellt?
Der Autor argumentiert, dass der Lernprozess, bei dem Studenten durch eigene Recherche und Reflexion Wissen erwerben, durch die Nutzung des Textgenerators umgangen wird.
Warum reicht eine Quellenkennzeichnung laut Autor nicht aus?
Der Autor vertritt die Ansicht, dass auch bei Kennzeichnung der Kern der akademischen Anforderung – die selbstständige Leistung – durch die KI vorweggenommen wird, was einer Täuschung gleichkommt.
Welche Sanktionen werden konkret vorgeschlagen?
Als Sanktion wird nicht nur die Ungültigkeit der Arbeit vorgeschlagen, sondern eine lebenslange Sperrung für den betreffenden Studiengang im gesamten Bundesgebiet sowie die Aberkennung ausländischer Abschlüsse bei nachgewiesenem Täuschungsversuch.
- Quote paper
- Sirko Archut (Author), 2023, Die Anwendung von Chat-GPT im Studium. Gefahr einer Exmatrikulation?, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1348367
