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"ChatGPT and me" Erste Ergebnisse der quantitativen Auswertung einer Umfrage über die Lebensrealität mit generativer KI an der Universität Hamburg
Open accessAbstract
Im Kontext des Digital and Data Literacy in Teaching Projektes (DDLitLab) wurde im Juli eine Online-Umfrage zum Einsatz generativer KI an der Universität Hamburg durchgeführt. Über 1.500 Mitglieder der Universität Hamburg haben sich beteiligt und dadurch erste Einblicke in die neue Lebensrealität mit generativer KI an der Hochschule ermöglicht. Der vorliegende Forschungsbericht enthält die Auswertung der quantitativen Daten. Einstellungen und Nutzungsverhalten werden nach den unterschiedlichen Personengruppen „Studierende“, „Lehrende“ und „Sonstige“ aufgeschlüsselt präsentiert, weiterhin wird auf Unterschiede von Altersgruppen und Fakultätszugehörigkeiten eingegangen.
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“Thus, our results indicate a rather optimistic and critically reflective perspective on AI for teaching and learning, in contrast with findings showing that over one-third of faculty members were neutral (Preiß et al., 2023).”
From Artificial intelligence in higher education: exploring faculty use, self-efficacy, distinct profiles, and professional development needs (2024) · cites this paper as Preiß et al., 2023
Citations
Cites
Still being checked.
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Metadata
- Authors
- Preiß, J., Bartels, M., Niemann-Lenz, J., Pawlowski, J., & Schnapp, K.-U.
- Affiliations
- Universität Hamburg (DE)
- Venue
- Universität Hamburg
- Publisher
- Universität Hamburg
- Published
- 2023-09-26
- OpenAlex
- W6908362635
- Cited by
- 5
- References
- 0
- Citations by year
- 2025: 4 · 2024: 1
- Type
- report
- Language
- de
- Open access
- green
- doi.org
- Licence
- Locations
- Universität Hamburg (cc-by)
- Topics
- Social Sciences › Education › Artificial Intelligence in Education
- Social Sciences › Education › Digital Transformation of Higher Education
- Social Sciences › Education › Digital literacy in education
- Keywords
- generative AI, ChatGPT
About these checks
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What counts as a claim ›How we measure confidence ›How we check this ›
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Data sources
Bibliographic data: Semantic Scholar, OpenAlex, Crossref.
Contains information from the Semantic Scholar Academic Graph Datasets, made available under the ODC Attribution License (ODC-BY 1.0).
Semantic Scholar’s data is described in: Kinney, R., et al. (2023). The Semantic Scholar Open Data Platform. arXiv:2301.10140.
