Leistungsvergleich von ChatGPT, Bing Chat und Bard auf dem VNHSGE-Englisch-Datensatz

1. Einleitung

Dieses Papier präsentiert einen Leistungsvergleich von drei prominenten großen Sprachmodellen (LLMs) – OpenAI's ChatGPT (GPT-3.5), Microsoft's Bing Chat und Google's Bard – auf dem Datensatz der vietnamesischen Abiturprüfung (VNHSGE) in Englisch. Die Studie zielt darauf ab, ihre Fähigkeiten im spezifischen Kontext der vietnamesischen Oberstufen-Englischbildung zu bewerten, insbesondere da ChatGPT in Vietnam nicht offiziell verfügbar ist. Die Forschung adressiert drei Schlüsselfragen bezüglich der Modellleistung, des Vergleichs mit menschlichen Schülern und der potenziellen Anwendungen von LLMs in diesem Bildungskontext.

2. Verwandte Arbeiten

Das Papier verortet sich im breiteren Kontext der KI-Integration in der Bildung und hebt das transformative Potenzial von LLMs wie BERT- und GPT-Architekturen hervor.

3. Methodik

Die Kernmethodik besteht darin, den drei LLMs den VNHSGE-Englisch-Datensatz vorzulegen. Der Datensatz besteht wahrscheinlich aus standardisierten Testfragen, die die Englischkenntnisse auf Oberstufenniveau bewerten. Die Leistung wird anhand der Genauigkeit der Modellantworten im Vergleich zum offiziellen Lösungsschlüssel gemessen.

4. Experimentelle Ergebnisse

Wesentliche Erkenntnisse:

• Leistungsrangfolge: Microsoft Bing Chat (92,4%) übertraf sowohl Google Bard (86%) als auch OpenAI ChatGPT (79,2%).
• Praktische Implikation: Bing Chat und Bard werden als praktikable Alternativen zu ChatGPT für den Englischunterricht in Vietnam präsentiert, wo der Zugang zu ChatGPT eingeschränkt ist.
• Vergleich mit Menschen: Alle drei LLMs übertrafen die durchschnittliche Leistung vietnamesischer Oberstufenschüler im selben Englischtest, was ihr Potenzial als überlegene Wissensressource oder Nachhilfehilfe aufzeigt.

Diagrammbeschreibung: Ein Balkendiagramm würde diese Leistungshierarchie effektiv visualisieren, wobei die y-Achse die Genauigkeit (%) und die x-Achse die drei LLMs darstellt. Der Balken von Bing Chat wäre der höchste, gefolgt von Bard, dann ChatGPT. Eine separate Referenzlinie könnte den durchschnittlichen Punktestand vietnamesischer Schüler für einen direkten Vergleich anzeigen.

5. Diskussion

Die Ergebnisse zeigen das erhebliche Potenzial kommerziell verfügbarer LLMs als Werkzeuge für den Englischunterricht. Die überlegene Leistung von Bing Chat könnte auf seine Integration mit einer Suchmaschine zurückzuführen sein, die Zugang zu aktuelleren oder kontextspezifischeren Informationen bietet. Die Tatsache, dass alle Modelle menschliche Schüler übertrafen, markiert einen Paradigmenwechsel, bei dem KI nicht nur als Assistent, sondern als Referenzpunkt mit hoher Kompetenz dienen kann, was potenziell den Unterricht personalisiert und sofortiges, genaues Feedback liefert.

6. Originalanalyse & Expertenkommentar

Kernerkenntnis: Dieses Papier ist nicht nur ein Benchmark; es ist ein Marktsignal. In einer Region (Vietnam), in der das Flaggschiff-Modell (ChatGPT) eingeschränkt ist, identifiziert und validiert die Forschung proaktiv funktionale Alternativen (Bing Chat, Bard) und offenbart einen pragmatischen, anwendungsorientierten Ansatz für die KI-Adaption in der Bildung. Die Erkenntnis, dass alle LLMs die durchschnittliche Schülerleistung übertreffen, ist nicht nur ein akademischer Punkt – sie ist eine disruptive Kraft, die darauf hindeutet, dass sich die Rolle der KI von einem ergänzenden Werkzeug zu einem primären didaktischen Agenten oder Benchmark entwickeln könnte.

Logischer Ablauf & Stärken: Die Methodik ist unkompliziert und wirkungsvoll: Verwendung einer national anerkannten, hochstakes Prüfung als Bewertungsmetrik. Dies verleiht der Forschung unmittelbare, nachvollziehbare Glaubwürdigkeit für Pädagogen und Entscheidungsträger. Der Fokus auf Zugänglichkeit ("was tatsächlich verfügbar ist") gegenüber theoretischer Überlegenheit ist eine große Stärke und macht die Forschung sofort umsetzbar. Sie steht im Einklang mit Trends, die von Institutionen wie dem Stanford Institute for Human-Centered AI beobachtet werden, die die Bewertung von KI in realen, eingeschränkten Kontexten betonen.

Schwächen & Kritische Lücken: Die Analyse ist oberflächlich. Sie berichtet über Punktzahlen, bietet aber wenig über die Art der Fehler. Versagten die Modelle bei Grammatik, Leseverständnis oder kulturellen Nuancen? Diese Black-Box-Evaluierung spiegelt eine Einschränkung im Feld selbst wider. Darüber hinaus ist der Vergleich mit einem "durchschnittlichen" Schülerergebnis statistisch oberflächlich. Eine robustere Analyse, ähnlich der in der Psychometrie verwendeten Item-Response-Theorie, könnte die Modellkompetenz bestimmten Fertigkeitsniveaus im Test zuordnen. Das Papier umgeht auch vollständig die kritische Frage des Wie der Integration dieser Werkzeuge. Einfach einen hochpunktenden KI zu haben, führt nicht zu effektiver Pädagogik, eine Herausforderung, die im International Journal of Artificial Intelligence in Education ausführlich dokumentiert ist.

Umsetzbare Erkenntnisse: Für Pädagogen in ähnlichen Märkten mit Zugangsbeschränkungen ist dieses Papier ein Leitfaden: 1) Lokal benchmarken: Verlassen Sie sich nicht auf globalen Hype; testen Sie verfügbare Werkzeuge gegen Ihren spezifischen Lehrplan. 2) Über den Marktführer hinausschauen: Konkurrierende Modelle können ausreichende oder kontextuell bessere Leistung bieten. 3) Fokus auf das "Wie": Die nächste dringende Forschungsphase muss sich von ob LLMs funktionieren zu wie man sie verantwortungsvoll einsetzt verschieben – Gestaltung von Prompts, die kritisches Denken über Antwortabruf fördern, Schaffung von Rahmenwerken für KI-gestützte Bewertung und Adressierung von Chancengleichheit beim Zugang. Der wahre Sieg wird nicht eine höhere KI-Testpunktzahl sein, sondern verbesserte menschliche Lernergebnisse.

7. Technische Details & Mathematisches Rahmenwerk

Während das Papier nicht in Modellarchitekturen eintaucht, kann die Leistung durch die Linse von Wahrscheinlichkeit und Aufgaben-Genauigkeit konzeptualisiert werden. Die zentrale Bewertungsmetrik ist die Genauigkeit ($Acc$), definiert als das Verhältnis korrekt beantworteter Items zur Gesamtzahl der Items ($N$).

$Acc = \frac{\text{Anzahl korrekter Antworten}}{N} \times 100\%$

Für ein nuancierteres Verständnis könnte man die Leistung eines LLMs bei einer Multiple-Choice-Frage als Wahrscheinlichkeitsverteilung über mögliche Antworten modellieren. Sei die Wahrscheinlichkeit des Modells, die korrekte Antwort $c$ aus einer Menge von Optionen $O$ zu wählen, $P_M(c | q, \theta)$, wobei $q$ die Frage ist und $\theta$ die Parameter des Modells und jeglichen abgerufenen Kontext darstellt (besonders relevant für die Suchanreicherung von Bing Chat). Der Endpunktest ist eine Aggregation dieser Wahrscheinlichkeiten über alle Items. Die Leistungslücke zwischen den Modellen deutet auf signifikante Unterschiede in ihren internen Repräsentationen $\theta$ oder ihren Abruf-Anreicherungsmechanismen $R(q)$ zur Erzeugung von $P_M$ hin.

$P_{\text{BingChat}}(c|q) \approx P(c|q, \theta_{\text{Bing}}, R_{\text{Web}}(q))$

$P_{\text{ChatGPT}}(c|q) \approx P(c|q, \theta_{\text{GPT-3.5}})$

8. Analyse-Rahmenwerk: Eine Fallstudie ohne Code

Szenario: Eine Englisch-Fachbereichsleitung in Hanoi möchte KI-Werkzeuge zur Unterstützung von Schülern der 12. Klasse evaluieren.

Anwendung des Rahmenwerks:

1. Lokales Ziel definieren: Verbesserung der Schülerleistung in den Grammatik- und Leseverständnisabschnitten des VNHSGE.
2. Werkzeugidentifikation & Zugangsprüfung: Verfügbare Werkzeuge auflisten: Bing Chat (zugänglich), Google Bard (zugänglich), ChatGPT (erfordert VPN, nicht offiziell unterstützt). Priorisieren Sie die ersten beiden basierend auf den Ergebnissen dieses Papiers.
3. Granulares Benchmarking: Nicht nur komplette Altklausuren verwenden. Erstellen Sie einen fokussierten Diagnosetest:
   • Teil A: 20 Grammatikfragen (Zeiten, Präpositionen).
   • Teil B: 20 Leseverständnisfragen.
   • Teile A & B Bing Chat und Bard vorlegen. Nicht nur die Genauigkeit, sondern auch die in ihren Antworten gelieferte Begründung aufzeichnen.
4. Fehleranalyse & Zuordnung: Kategorisieren Sie die von jeder KI gemachten Fehler. Zum Beispiel: "Bing Chat scheiterte bei 3/5 Fragen zum Konjunktiv; Bard lieferte prägnante, aber manchmal unvollständige Begründungen für Schlussfolgerungsfragen."
5. Integrationsdesign: Basierend auf der Analyse: Verwenden Sie Bing Chat für Erklärungen zu Grammatikübungen aufgrund höherer Genauigkeit. Verwenden Sie Bards Antworten als "Musterantworten" für Leseverständnis, aber gestalten Sie ein Schülerarbeitsblatt, das fragt: "Vergleichen Sie Bards Zusammenfassung mit Ihrer eigenen. Was hat es übersehen?" Dies fördert kritische Bewertung statt passive Akzeptanz.

Dieses Rahmenwerk geht über "welche KI ist besser" hinaus zu "wie können wir die Stärken jeder KI strategisch innerhalb unserer pädagogischen Einschränkungen nutzen".

9. Zukünftige Anwendungen & Forschungsrichtungen

Unmittelbare Anwendungen:

• Personalisiertes Nachhilfesysteme: Einsatz von Bing Chat oder Bard als Rückgrat für KI-Tutoren, die bedarfsgerecht Übungen und Erklärungen zum VNHSGE-Lehrplan bieten.
• Automatisierte Materialgenerierung: Nutzung dieser LLMs zur Erstellung von Übungsfragen, Aufsatzbeispielen und vereinfachten Erklärungen komplexer Texte, die mit dem nationalen Lehrplan abgestimmt sind.
• Lehrerunterstützungswerkzeug: Unterstützung von Lehrern beim Bewerten, beim Geben von Feedback zu Schülertexten und bei der Generierung von Unterrichtsideen.

Kritische Forschungsrichtungen:

• Prompt-Engineering für Pädagogik: Systematische Forschung zur Gestaltung von Prompts, die LLMs zwingen, Begründungen zu erklären, Schülermissverständnisse zu identifizieren oder Lernen zu unterstützen, anstatt nur Antworten zu geben.
• Längsschnittstudien zur Wirkung: Verbessert die Nutzung eines KI-Tutors tatsächlich die Lernergebnisse und Prüfungsergebnisse der Schüler über ein Semester oder Jahr hinweg? Kontrollierte Studien sind erforderlich.
• Multimodale Evaluierung: Zukünftige hochstakes Prüfungen könnten mündliche Komponenten enthalten. Die Bewertung der Spracherkennungs- und -generierungsfähigkeiten von LLMs in einem Bildungskontext ist die nächste Grenze.
• Chancengleichheit und Zugang: Forschung zur Minderung des Risikos einer Vergrößerung der digitalen Kluft – Sicherstellung, dass die Vorteile Schüler in unterversorgten Schulen ohne zuverlässiges Internet oder Geräte erreichen.
• Kulturelle & Kontextuelle Anpassung: Feinabstimmung oder Entwicklung von Abrufmechanismen, die es globalen LLMs ermöglichen, lokale vietnamesische Bildungsmaterialien, Geschichte und Kultur besser zu verstehen und darauf zu referenzieren.

10. Referenzen

1. Dao, X. Q. (2023). Performance Comparison of Large Language Models on VNHSGE English Dataset: OpenAI ChatGPT, Microsoft Bing Chat, and Google Bard. arXiv preprint arXiv:2307.02288v3.
2. OpenAI. (2023). ChatGPT: Optimizing Language Models for Dialogue. OpenAI Blog.
3. Kasneci, E., et al. (2023). ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for education. Learning and Individual Differences, 103, 102274.
4. Kung, T. H., et al. (2023). Performance of ChatGPT on USMLE: Potential for AI-assisted medical education using large language models. PLOS Digital Health, 2(2), e0000198.
5. Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (HAI). (2023). The AI Index 2023 Annual Report. Stanford University.
6. International Society for Artificial Intelligence in Education (IAIED). International Journal of Artificial Intelligence in Education.
7. Thorp, H. H. (2023). ChatGPT is fun, but not an author. Science, 379(6630), 313.