Generative KI beim Verfassen von Bachelorarbeiten : Ergebnisse einer Studierendenbefragung im Juli 2023

Der vorliegende Bericht präsentiert die Ergebnisse einer Pilotstudie, die im Juli 2023 zum Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) von Studierenden in Bachelorarbeiten an vier Departe-menten der Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften (ZHAW) durchgeführt wurde. Mittels Fragebogen wurden quantitative und qualitative Daten erhoben. 284 Studierende nah-men teil. Ziel der Befragung war es, den Umfang und die Gründe für den Einsatz von KI-Tools in Bachelorarbeiten zu ermitteln und die Erfahrungen der Studierenden zu analysieren. Die Ergeb-nisse zeigen, dass etwa 67% der teilnehmenden Studierenden KI-Tools, vor allem ChatGPT und DeepL, im Rahmen der Erstellung ihrer Bachelorarbeit verwendet haben. Studierende, die keine KI-Tools in ihrer Bachelorarbeit eingesetzt haben, gaben mangelnde Nützlichkeit und Unsicher-heit in Bezug auf rechtliche Vorgaben als Hauptgründe für die Nichtverwendung an. Die Studie-renden nutzten KI-Tools vor allem zur sprachlichen Unterstützung, zur Textüberarbeitung und zur Ideenfindung. Die Nutzbarkeit wurde überwiegend positiv bewertet und die Mehrheit der Studierenden sah eine Zeitersparnis durch den Einsatz von KI

A methodology for creating question answering corpora using inverse data annotation

In this paper, we introduce a novel methodology to efficiently construct a corpus for question answering over structured data. For this, we introduce an intermediate representation that is based on the logical query plan in a database, called Operation Trees (OT). This representation allows us to invert the annotation process without loosing flexibility in the types of queries that we generate. Furthermore, it allows for fine-grained alignment of the tokens to the operations. Thus, we randomly generate OTs from a context free grammar and annotators just have to write the appropriate question and assign the tokens. We compare our corpus OTTA (Operation Trees and Token Assignment), a large semantic parsing corpus for evaluating natural language interfaces to databases, to Spider and LC-QuaD 2.0 and show that our methodology more than triples the annotation speed while maintaining the complexity of the queries. Finally, we train a state-of-the-art semantic parsing model on our data and show that our dataset is a challenging dataset and that the token alignment can be leveraged to significantly increase the performance

ZHAW-CAI : ensemble method for Swiss German speech to Standard German text

This paper presents the contribution of ZHAW-CAI to the Shared Task ”Swiss German Speech to Standard German Text” at the SwissText 2021 conference. Our approach combines three models based on the Fairseq, Jasper and Wav2vec architectures trained on multilingual, German and Swiss German data. We applied an ensembling algorithm on the predictions of the three models in order to retrieve the most reliable candidate out of the provided translations for each spoken utterance. With the ensembling output, we achieved a BLEU score of 39.39 on the private test set, which gave us the third place out of four contributors in the competition