Autoren:  (1) Renato P. dos Santos, CIAGE – Zentrum für generative künstliche Intelligenz in Kognition und Bildung.  Linktabelle   Zusammenfassung und Einleitung   Materialen und Methoden   Ergebnisse und Analysen   Eingabeaufforderungen und generierte Texte   Chemische Reaktionen konzeptualisieren   Vertiefung des Verständnisses chemischer Reaktionen   Frage zur Verbrennung   Frage zu einem Diagramm, das die Umwandlung von Gasen in Wasser im Laufe der Zeit zeigt   Frage zum Unterschied zwischen Atomen, Molekülen und Molen   Vertiefung des Konzepts des Maulwurfs   Frage zum Statuswechsel   Frage zu einer animierten Darstellung von Wassermolekülen bei Phasenänderungen   Frage zu Plasma, einem Materiezustand   Frage zu chemischen Bindungen   Frage zur Darstellung chemischer Bindungen   Frage nach dem Wesen der Art der chemischen Bindung   Weitere Analyse   Schlussfolgerungen   Einschränkungen der Studie und mögliche zukünftige Studien   Autorenbeiträge, Interessenkonflikte, Danksagungen und Referenzen  Einschränkungen der Studie und mögliche zukünftige Studien  Trotz der inhärenten Einschränkungen, zu denen das Einzelfalldesign und die Möglichkeit einer Verzerrung gehören, hat die eingehende Untersuchung der Studie verborgenes Potenzial dieser Systeme aufgedeckt, selbst wenn ernsthafte Bedenken hinsichtlich der Generalisierbarkeit bestehen.  Zukünftige Forschung könnte Folgendes umfassen:  • Verfeinerung der Formulierung von Eingabeaufforderungen.  • Erkunden neuer Funktionen dieser und anderer GenAIbots, die immer häufiger eingeführt werden.  • Festlegen standardisierter Benchmarks zur Bewertung und zum Vergleich der Leistung, Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Chatbots und KI-Systemen.  • Durchführen von Langzeitstudien, um die Entwicklung der Fähigkeiten von Chatbots und ihre Auswirkungen auf Benutzerinteraktionen im Laufe der Zeit zu beobachten.  • Durchführen von Forschungen mit echten Schülern im Klassenzimmer und darüber hinaus, um die praktischen pädagogischen Anwendungen und Herausforderungen dieser KI-Systeme zu bewerten.  • Untersuchung der Lern- und Anpassungsfähigkeiten von Chatbots an individuelle Benutzerbedürfnisse und -präferenzen im Laufe der Zeit.  • Erforschung der Integration multimodaler Eingaben (z. B. Text, Sprache, Bild), um die Chatbot-Funktionen und das Benutzerinteraktionserlebnis zu verbessern.  Bei der Implementierung von GenAIbots im Chemieunterricht ist es wichtig, die Vor- und Nachteile sorgfältig abzuwägen, eine genaue Informationsübermittlung sicherzustellen und die Auswirkungen einer geringeren menschlichen Interaktion zu berücksichtigen. Diese Bedenken können ausgeräumt werden, indem GenAIbots in andere pädagogische Tools oder Aktivitäten integriert werden, die den kollaborativen Dialog zwischen den Lernenden fördern.  Autorenbeiträge  Der Autor bestätigt, dass er die alleinige Verantwortung für Folgendes trägt: Studienkonzeption und -design, Datenerfassung, Analyse und Interpretation der Ergebnisse sowie Manuskripterstellung.  Interessenskonflikte  Es sind keine Konflikte zu erklären.  Danksagung  Die Autoren danken Melanie Swan herzlich für ihren wertvollen Vorschlag, der zum Übergang von der Verwendung des Begriffs „Objekte zum Nachdenken“ zu „Agenten zum Nachdenken“ führte.  Verweise  Adiguzel, T., Kaya, MH, & Cansu, FK (2023). Revolutionierung der Bildung mit KI: Das transformative Potenzial von ChatGPT erkunden. Contemporary Educational Technology, 15(3), ep429. https://doi.org/10.30935/cedtech/13152  Baidoo-Anu, D., & Owusu Ansah, L. (2023). Bildung im Zeitalter der generativen künstlichen Intelligenz (KI): Die potenziellen Vorteile von ChatGPT bei der Förderung von Lehren und Lernen verstehen. SSRN Electronic Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.4337484  Bardin, L. (1977). Die Inhaltsanalyse. PUF – Universitätsverlage Frankreichs.  Bitzenbauer, P. (2023). ChatGPT im Physikunterricht: Eine Pilotstudie zu einfach umzusetzenden Aktivitäten. Contemporary Educational Technology, 15(3), ep430. https://doi.org/10.30935/cedtech/13176  Brown, TB, Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., Neelakantan, A., Shyam, P., Sastry, G., Askell, A., Agarwal, S., Herbert-Voss, A., Krueger, G., Henighan, T., Child, R., Ramesh, A., Ziegler, DM, Wu, J., Winter, C., … Amodei, D. (2020). Sprachmodelle sind Few-Shot-Lerner. ArXiv, 2005.14165. http://arxiv.org/abs/2005.14165  Castro Nascimento, CM, & Pimentel, AS (2023). Verstehen große Sprachmodelle Chemie? Ein Gespräch mit ChatGPT. Journal of Chemical Information and Modeling, 63(6), 1649–1655. https://doi.org/10.1021/acs.jcim.3c00285  David, E. (21. September 2023). Microsoft fügt DALL-E 3 zu Bing Chat hinzu. The Verge; Vox Media. https://www.theverge.com/2023/9/21/23873690/microsoft-new-ai-features-bingsearch-shopping-dall-e-3  Dewi, CA, Pahriah, P., & Purmadi, A. (2021). Die Dringlichkeit digitaler Kompetenz für Schüler der Generation Z im Chemieunterricht. 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