Microsoft Copilot im Bildungswesen

Microsoft Copilot verändert die Art und Weise, wie Lehrkräfte und Schüler mit Technologie im Klassenzimmer interagieren. In diesem Artikel werden die Funktionen von Copilot vorgestellt, die Grundlagen der generativen KI erläutert und Anleitungen zur verantwortungsvollen Verwendung von KI in Bildungseinrichtungen bereitgestellt. Erfahren Sie, wie Copilot und andere KI-Tools den Unterricht, das Lernen und die Produktivität in Ihrer Schulgemeinschaft unterstützen können.

Was sind generative KI und Microsoft Copilot?

  • Microsoft Copilot ist ein Tool, das generative KI (GenAI) verwendet, um Ihnen im Klassenzimmer als hilfreiche Assistent zu dienen. Copilot kann Ihnen helfen, Zeit zu sparen, den Unterricht zu differenzieren und das Lernen der Schüler zu verbessern. Mit Copilot können Sie ganz einfach Unterrichtspläne, Quiz, Rubriken und andere Klassenressourcen für jede Lernstufe erstellen. Microsoft Copilot gibt es in drei Hauptversionen:

    • Copilot für Microsoft 365 – Microsoft 365-Apps wie Word, Excel, PowerPoint, Outlook und Teams. Es erfordert ein Abonnement und wurde entwickelt, um die Produktivität durch die Nutzung unternehmensspezifischer Daten zu steigern.
    • Copilot Pro: Dies ist eine abonnementbasierte Version, die in Zeiten mit hohem Datenverkehr Prioritätszugriff auf GPT-4 und GPT-4 Turbo bietet. Es enthält zusätzliche Features und Funktionen für Geschäftsbenutzer.
    • Kostenlose Microsoft Copilot: Diese Version steht allen Benutzern von Windows, Microsoft Edge oder der Bing-Website zur Verfügung. Es bietet allgemeine KI-Unterstützung ohne die speziellen Features der anderen Versionen.

  • Generative KI – GenAI – Generative KI, häufig als GenAI abgekürzt, ist eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz, die sich auf die Erstellung neuer Inhalte konzentriert. Dies kann Text, Bilder, Videos, Audio und sogar Softwarecode umfassen. GenAI-Modelle werden mit großen Datenmengen trainiert, um Muster und Strukturen zu erlernen, sodass sie originale Inhalte basierend auf Benutzereingabeaufforderungen generieren können. Beispielsweise sind Tools wie ChatGPT für Text, DALL-E für Bilder und verschiedene andere Modelle für verschiedene Medientypen alle Anwendungen der generativen KI.

  • Erstellen Sie die Zukunft Ihrer organization mit KI: Microsoft unterstützt Sie dabei, KI in Ihren organization sicher zu skalieren, unabhängig davon, wo Sie sich auf Ihrer KI-Reise befinden. Erreichen Sie neue Produktivitätsstufen, und erfahren Sie, wie Sie KI für alle Ihre Geschäftsanforderungen sicher integrieren.

  • Große Lernmodelle (Large Learning Models, LLM): Ein großes Sprachmodell (LLM) ist ein Modell der künstlichen Intelligenz, das zum Verstehen und Generieren von menschenähnlichem Text entwickelt wurde. Diese Modelle werden mit großen Mengen von Textdaten trainiert und lernen die statistischen Beziehungen zwischen Wörtern und Ausdrücken kennen, um verschiedene Aufgaben zur Verarbeitung natürlicher Sprache auszuführen. LLMs können kohärenten und kontextrelevanten Text generieren, Sprachen übersetzen, Dokumente zusammenfassen und sogar an Unterhaltungen teilnehmen. Beispiele für LLMs sind GPT-4 von OpenAI, PaLM von Google und LLaMA von Meta.

  • ChatGTP – ChatGPT (Chat Generative Pre-trained Transformer) ist ein von OpenAI entwickeltes KI-Unterhaltungsmodell. Es verwendet eine LLM, um menschenähnlichen Text basierend auf der empfangenen Eingabe zu verstehen und zu generieren. ChatGPT kann eine Vielzahl von Aufgaben ausführen, z. B. fragen beantworten, Essays schreiben, kreative Inhalte generieren und sogar programmieren. Das Modell wird mit einer Vielzahl von Internettexten trainiert, sodass es detaillierte und kontextbezogene Antworten bereitstellen kann. Es wird häufig für Kundenservice, Bildungszwecke und persönliche Unterstützung verwendet.

KI-Techniken

  • Grounding: Grounding in KI bezieht sich darauf, sicherzustellen, dass die Antworten der KI auf genauen und relevanten Daten basieren. Grounding in Generative AI (GenAI) bezieht sich auf das Verankern von KI-generierten Inhalten in realen Daten, Faktenwissen oder bestimmten Quellen, um sicherzustellen, dass die Antworten genau, zuverlässig und kontextbezogen sind. Dieser Prozess ist entscheidend, um GenAI-Ausgaben in verschiedenen Anwendungen relevant und umsetzbar zu machen, vom Kundendienst bis zur Inhaltserstellung. Zu den Erdungsmethoden gehören die Verwendung von Retrieval Augmented Generation (RAG), um bestimmte Daten in Echtzeit abzurufen, das Verknüpfen mit APIs oder Datenbanken zu verknüpfen oder Modelle in spezialisierten Unternehmen zu optimieren. Erdung trägt dazu bei, Ungenauigkeiten zu reduzieren und die Vertrauenswürdigkeit der Reaktionen der KI zu verbessern. Die Erdung umfasst in der Regel die Einspeisung des Modells:

    • Domänenspezifische Daten: Dies können Brancheninformationen, Kundendatenbanken, Produktkataloge oder proprietäre Daten sein, die die KI in einem bestimmten Bereich sachkundig machen.
    • Sachliche Quellen: Verwenden von verifizierten Datenbanken, Dokumenten oder Echtzeitinformationen, um zu verhindern, dass das Modell falsche Antworten, Fakten oder Details generiert.
    • Benutzerabsicht und -kontext: Verstehen der spezifischen Anforderungen des Benutzers im gegebenen Moment, damit die Antworten relevant sind.

  • Generative Pre-trained Transformers (GPTs): GPTs sind eine Art von Sprachmodell, das von OpenAI entwickelt wurde, um menschenähnlichen Text basierend auf einer bestimmten Eingabeaufforderung zu generieren.

    • Konversations-KI: Entwickeln Sie Chatbots, die natürliche, menschenähnliche Unterhaltungen führen können.
    • Sprachübersetzung: Übersetzen Von Text zwischen verschiedenen Sprachen mit hoher Genauigkeit.
    • Textzusammenfassung: Fassen Sie lange Dokumente in präzise Zusammenfassungen zusammen.
    • Kreatives Schreiben: Helfen Sie beim Schreiben von Geschichten, Gedichten und anderen kreativen Inhalten.

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