"ChatGPT ist nicht brauchbar - es hat keine Ahnung von Mathematik"

06 Jan 2026 - 09:41 | Version 4 |
  • Worum geht es?
    Oft wird die Nützlichkeit von Werkzeugen wie ChatGPT als tief eingeschätzt mit der Begründung, dass solche Werkzeuge ja nichts von Mathematik verstehen würden.
  • Was ist dazu zu sagen?
    • Die Aussage ist in erster Näherung korrekt: Grosse Sprachmodelle wie ChatGPT sind keine Logikmaschinen, sondern Sprachgeneratoren. Sie errechnen ihre Antworten aufgrund statistischer Wahrscheinlichkeiten innerhalb der Texte, die sie beim Training erhalten haben.
    • Seit März 2023 ist es aber möglich, die Funktionalitäten von ChatGPT mittels Plugin zu erweitern. Seit Mitte Mai 2023 steht ChatGPT-Kunden gegen Bezahlung eine Version zur Verfügung, die ein Mathematica-Plugin für mathematische Themen konsultieren kann. Somit wird sich die Qualität der Antworten zu mathematischen Themen vermutlich bald verbessern.
    • Im Jahr 2026 sind Chatbots keine reinen generativen Machine-Learning-Systeme mehr, sondern integrieren verschiedene Teilsysteme zu einem Gesamtsystem. Somit können Rechenaufgaben einer spezialisierten Teilsystem übertragen werden, das zuverlässigere Ergebnisse liefert.

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Die Website gmls.phsz.ch ist eine seit Dezember 2022 laufend erweiterte Sammlung von Einordnungen der Professur "Digitalisierung und Bildung" der Pädagogischen Hochschule Schwyz zur Frage, welche Auswirkungen generative Machine-Learning-Systeme wie ChatGPT auf die Schule haben.

Lizenz: Die Website steht unter einer CC-BY-ND-Lizenz, Bilder und Texte dürfen somit unter Quellenangabe an anderen Orten verwendet werden.

Zitationsvorschlag: Döbeli Honegger, Beat (2022-2026). ChatGPT & Co. und Schule. Einschätzungen der Professur "Digitalisierung und Bildung" der Pädagogischen Hochschule Schwyz. https://gmls.phsz.ch/ (abgerufen am 27 Jan 2026)

Alternativer Zitationsvorschlag: Insgesamt besteht gmls.phsz.ch aus ca. 50 einzelnen Seiten. Wesentliche Inhalte dieser Website sind auch in der folgenden, frei verfügbaren Publikation zu finden: Döbeli Honegger, Beat (2025). Generative Machine-Learning-Systeme - Die nächste Herausforderung des digitalen Leitmedienwechsels PDF-Dokument In: Brägger, Gerold & Rolff, Hans-Günter: Handbuch Lernen mit digitalen Medien (3. Auflage). Beltz Verlag. https://zenodo.org/records/15042499
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