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Abstract

Unsere informationelle Umwelt hat sich verändert: Traditionelle Mechanismen der Wissensbereitstellung lösen sich auf; Informationen sind jederzeit und an jedem Ort über Suchmaschinen abrufbar. Neue Akteure definieren, welches Wissen einer Kultur verfügbar ist und bleibt. Suchmaschinen selegieren, modifizieren und aggregieren das Wissen, das Menschen bei ihren Suchanfragen präsentiert wird. Dabei bleiben die Mechanismen der Maschinen, die diese Entscheidungen treffen, als Betriebsgeheimnis verschlossen und entziehen sich dem gesellschaftlichen Diskurs. Der reflektierte Umgang mit Information in diesem Umfeld wird zu einer wesentlichen Kompetenz für die Orientierung des Einzelnen in seiner Lebenswelt und der politischen Diskussion im Weiteren. Und während wir die Implikationen dieser Entwicklung noch gesellschaftlich prozessieren, deutet sich mit KI-basierten Chatbots ein Einschnitt an, der unseren Umgang mit Information nochmals grundlegend herausfordert. Dieser Übergang von der klassischen Suchmaschine zur generativen KI wird in dem Beitrag beleuchtet. Aufgezeigt wird, welche Kompetenzanforderungen sich im Unterschied von bisher "reproduktiven" zu künftig "produktiven" Konversationen von Mensch und Maschine - und ihrem Zusammenwachsen in Rekursionen-ergeben. Informationen finden mit der Suchmaschine Suchmaschinen wurden Anfang der 2000er Jahre als Lösung für die zusehends wachsende Zahl an Informationen im Internet entwickelt. Sie durchforsten kontinuierlich und weltweit alle öffentlich zugänglichen Server, indem sie Informationen erfassen und den Links folgen. Sie nutzen Crawler, um Webseiten zu finden und zu indizieren. Wir haben uns daran gewöhnt, mit Suchmaschinen zu interagieren. Wir vertrauen oft den ersten angezeigten Suchergebnissen und beachten selten die Einträge auf nachfolgenden Seiten. Dadurch erhalten Suchmaschinen eine zentrale Rolle bei der Auswahl und Bewertung von Informationen im Internet. Was eine Sprachgemeinschaft kulturell erinnert, wird somit maßgeblich von dem beeinflusst, was Suchmaschinen als Suchtreffer anzeigen. Informationskompetenz betrifft dann das Erstellen einer Suchanfrage, die Auswahl und Bewertung der Suchfunde anhand von Qualitätskriterien und ihrer Zusammenführung und Verwertung (vgl. Klingenberg, 2017). Im Umgang mit Suchmaschinen haben wir gelernt, dass Webseiten unterschiedliche Qualität und Vertrauenswürdigkeit aufweisen. Wir haben uns eine gewisse Skepsis angeeignet und erfahren, dass nicht jede gut gemachte Webseite auch vertrauenswürdige Information vorhält. Die Suchmaschine verweist auf Quellen: Sie reproduziert Information.
1
Informationskompetenz neu denken: Von
Google zu ChatGPT
Michael Kerres, Maria Klar, Miriam Mulders
Übersicht1
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1 Kerres, M., Kl a r, M . , & Mulders, M.. (2024). Informaonskompetenz neu denken. Von Google zu ChatGPT. In:
Erwachsenenbildung. Vierteljahresschri für Theorie und Praxis, 70(2), 52-57 [preprint]
Informa�onen finden mit genera�ver KI
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oder kann
, oder eine 
immer eine
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Informa�onssuche und Informa�onskompetenz
 ? 
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Suchen, Beurteilen und Verwenden 

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 
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
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Das Suchen m bDabei sind 
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nämlich, Dgeneraver 

auf einen 
die neue , ob von
einer Sucheein Finden einer
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Wissensbasis?
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Suchmaschine 
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Such formulieren
Suchfunde (Plural
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ehrere 
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;
sch sein Quellen
der 
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suchen;
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Dialog, Interak�on, Konversa�on?
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Dialog oder einer Interakon 
(Nida-Dialog
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kondionierte Reakon 
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 
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Was es kompliziert macht: Konvergenz
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Die aber KI-
 oder die   
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
- Suchmaschinen

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-  
- 
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- - -
von diesen 
n n n 
von Mensch und 

die n in der 
 
Auf diese
Weise 


sondern 
n
Modellen und ihren  könnenSie lernen 
 , die die 
 können , ob ein M
oder ob Benchmarks ein anderes Modell 
Themenbereich 
Fazit
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Bibliography
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Deutschland, 3, 11
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Medien für soziales Lernen und Teilhabe 
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von Bibliothekskursen
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Literacy Educaon, 14--14-1-
zieren:
Kerres, M., Klar, M. , & Mulders, M.. (2024). Informaonskompetenz neu denken. Von Google zu ChatGPT. In:
Erwachsenenbildung. Vierteljahresschri für Theorie und Praxis, 70(2), 52-57 [preprint]
... As the chatbot interface generally does not require technical skill to use, this perceived ease of use is understandable. In contrast to search engines, chatbots do not require abstracting search terms or selecting from numerous results [KKM24]. However, chatbots provide more than just answers to questions in natural language. ...
... The chatbot affordance of back-and-forth conversation was underutilized. Also, students did not treat chatbots like search engines; almost all queries were fully formed questions rather than search terms, indicating that an (ineffective) transfer from search engine strategies did not occur [KKM24]. Within these general patterns, however, there was substantial variety in chatbot interactions. ...
... Furthermore, knowing that generative AI, at least in the chatbot used in this study, did not "search in databases" and that hallucinations might occur especially for content with limited information in the training data, they might have used web search, rather than the chatbot, for very specific questions. Pointing out the differences between traditional web search and LLM-generated content is crucial [KKM24] and instruction should include strategies to efficiently fact-check chatbot responses or focus on chatbot queries that are less prone to hallucinations like summaries or feedback. ...
Conference Paper
Full-text available
Understanding how to use generative AI can greatly benefit the learning process. Despite available concepts for teaching "how to prompt", little empirical evidence exists on students' current micro-level chatbot use that would justify a need for instruction on how to prompt. This pilot study investigates students' chatbot use in an authentic setting. Findings reveal general interaction patterns, including a notable lack of conversational patterns, indicating an underutilization of this central chatbot capability. However, despite having no formal instruction, some students discovered specific chatbot affordances. While basic prompting skills are displayed or acquired during exploration, explicit training on effective chatbot interaction could enhance skillful chatbot use. This training should integrate cognitive and metacognitive strategies as well as technological knowledge, helping students leverage the technology's full potential.
Chapter
Full-text available
Digitalisierungsprozesse bieten die Chance, Teilhabe in der Gesellschaft zu erweitern, indem Bildungsangebote besser zugänglich gemacht oder auf verschiedene Personengruppen individuell zugeschnitten werden. Ebenso erweitern neue Formen der digitalen Interaktionen und Kommunikation den Spielraum für Partizipation und die Gestaltung gesellschaftlicher Prozesse. Damit entstehen neue Potenziale für Teilhabe und Inklusion, aber auch neue Exklusionsrisiken, wie sie beispielsweise mit dem Phänomen des Digital Divide beschrieben werden. Die in diesem Band vertretenen Bildungssektoren, die von der frühen Bildung bis zur Erwachsenenbildung reichen und formale, non-formale und informelle Bildungskontexte abdecken, beschäftigen sich jeweils mit spezifischen Fragestellungen aus dem Themenfeld Soziales Lernen, Teilhabe und Digitalisierung. Die fünf Forschungssynthesen und eine Darstellung der methodischen Vorgehensweise bilden den vierten Teil der Reihe „Digitalisierung in der Bildung. Forschungsstand und -perspektiven“, deren Anliegen es ist, aktuelles Forschungswissen zu Fragestellungen der Bildung in der digitalen Welt aufzubereiten und zu synthetisieren.
Article
Full-text available
The revolutionary online application ChatGPT has brought immense concerns to the education field. Foreign language teachers being some of those most reliant on writing assessments were among the most anxious, exacerbated by the extensive media coverage about the much-fantasized functionality of the chatbot. Hence, the article starts by elucidating the mechanisms, functions and common misconceptions about ChatGPT. Issues and risks associated with its usage are discussed, followed by an in-depth discussion of how the chatbot can be harnessed by learners and teachers. It is argued that ChatGPT offers major opportunities for teachers and education institutes to improve second/foreign language teaching and assessments, which similarly provided researchers with an array of research opportunities, especially towards a more personalized learning experience.
Die Strategie der Kultusministerkonferenz
  • A Klingenberg
Klingenberg, A. (2017). Die Strategie der Kultusministerkonferenz "Bildung in der digitalen Welt" und der "Referenzrahmen Informa�onskompetenz" des Deutschen Bibliotheksverbandes. o-bib. Das offene Bibliotheksjournal / Herausgeber VDB, 4(1), Ar�cle 1. htps://doi.org/10.5282/obib/2017H1S62-75
  • S Lin
  • J Hilton
  • O Evans
Lin, S., Hilton, J., & Evans, O. (2022). TruthfulQA: Measuring How Models Mimic Human Falsehoods (arXiv:2109.07958). arXiv. htps://doi.org/10.48550/arXiv.2109.07958
Digitaler Humanismus: Eine Ethik für das Zeitalter der Künstlichen Intelligenz
  • J Nida-Rümelin
  • N Weidenfeld
Nida-Rümelin, J., & Weidenfeld, N. (2018). Digitaler Humanismus: Eine Ethik für das Zeitalter der Künstlichen Intelligenz. Piper ebooks.
Learning with ChatGPT 3.5 as a more knowledgeable other: An autoethnographic study
  • A Stojanov
Stojanov, A. (2023). Learning with ChatGPT 3.5 as a more knowledgeable other: An autoethnographic study. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 20(1), 35. htps://doi.org/10.1186/s41239-023-00404-7
Untangling media literacy, informa�on literacy, and digital literacy: A systema�c meta-review of core concepts in media educa�on
  • G Wuyckens
  • N Landry
  • P Fastrez
Wuyckens, G., Landry, N., & Fastrez, P. (2022). Untangling media literacy, informa�on literacy, and digital literacy: A systema�c meta-review of core concepts in media educa�on. Journal of Media Literacy Education, 14(1), 168-182. htps://doi.org/10.23860/JMLE-2022-14-1-12 zitieren: