Weßels, DorisMeyer, EikeReussner, Ralf H.Koziolek, AnneHeinrich, Robert2021-01-272021-01-272021978-3-88579-701-2https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/34777Hochschulen müssen trotz der immer wieder artikulierten Ressourcen-und Kapazitätsprobleme zukunftsfähige Leitlinien und Praktiken für den Umgang mit studentischen Leistungen in Form schriftlicher Haus-und Abschlussarbeiten entwickeln – bis hin zur Entwicklung alternativer Konzepte als Bestandteil neuer Lernarchitekturen. Für die Hochschulleitungen und Lehrenden ergeben sich zwei Fragestellungen. Zum einen: Welchen Impact haben KI-basierte Werkzeuge des „Natural Language Generation bzw. Processing“ (NLG/NLP) für Prüfungsleistungen in Form schriftlicher Haus-und Abschlussarbeiten? Zum zweiten: Wie ist das „System Hochschule“ anzupassen, um seinem Bildungs-und Qualitätsanspruch im digitalen Zeitalter gerecht zu werden? In einem Online-Workshop im Rahmen der INFORMATIK2020 am 1.10.2020 wurden ausgewählte Werkzeuge in einem spielerisch anmutenden Team-Wettbewerb eingesetzt, um auf dieser Grundlage den schwierigen Grat zwischen Original und Plagiat bei der Erstellung wissenschaftlicher Arbeiten selbst zu erleben, das Verhalten als Lehrender und Forschender kritisch zu reflektieren und das Problembewusstsein für diese neue Herausforderung zu schärfen.deKünstliche IntelligenzPlagiateNatural Language GenerationNatural Language ProcessingGPT-3Plagiatsprüfung10.18420/inf2020_661617-5468