KI in der Lehre

Unterlagen und Links zum Workshop am 18. April 2023

Einstieg: Worüber reden wir?

Wir haben zunächst geklärt, worüber wir eigentlich reden, wenn wir aktuell den Begriff ‚KI‘ nutzen. Wichtig war hierbei die Metapher des stochastischen Papagei von Emily Bender. Ein kurzes Einstiegsvideo und Links zum Erkunden aus unterschiedlichen Perspektiven gibt es im Lernangebot ki-orientierung.de.

Wichtige Punkte, die wir außerdem angesprochen haben:

  • KI wird als Marketing-Begriff verwendet.
  • Sprachmodelle basieren auf der Vergangenheit und laufen Gefahr Stereotype zu verfestigen.
  • Bei Tools wie ChatGPT sind wir damit konfrontiert, dass Maschinen immer menschenähnlicher gemacht werden.
  • In der gesellschaftlichen Debatte haben wir es beim KI-Hype mit einem Phänomen zu tun, dass KI als etwas fast schon Magisches eingeordnet wird.

Dazu gab es dann einen passenden Ohrwurm gegen KI-Hype:

Reflexion: Was ist wichtig?

Um eine Strategie zu erarbeiten, haben wir sortiert, welche Rolle KI in der Lehre spielen kann – und was dabei jeweils wichtig ist.

Weiterführende Links sind zum einen der Blogbeitrag ‚Wie nutze ich ChatGPT als Pädagogin?‘ und diese Taskcards mit Anwendungen, um KI zu verstehen. Wer das thema Offenheit bei KI vertiefen möchte, sei auf diesen Aufruf hingewiesen.

Entwickelte Ideen

Kollaborativ haben wir in diesem Mindewendel in allen 5 Bereichen gesammelt. Hier sind unsere Ergebnisse:

  • Vorher-Nachher-Vergleich: KI zu bestimmten Gegenstand der Lehre befragen, Seminar/VL etc. durchführen, Erkenntnisse am Ende mit KI-Antwort abgleichen und kritisch reflektieren
  • Auf dem neusten Stand bleiben bei einer rasanten Weiterentwicklung von KI.
  • Lernen, Quellen kritisch zu überprüfen
  • Diskussion: Was müssen wir denn noch Lehren und wie viel? (Bsp.: Wissenschaftliches Schreiben: Reicht bald ein Grundkurs, indem die prinzipiellen Ideen vermittelt werden, während in der Praxis dann eine KI die Texte schreibt?)
  • Kennenlernen von typischen Kollokationen und Satzstrukturen in einer Fremdsprache durch Deep L Write/Chat GPT
  • Ermöglichung von neuen Methoden
  • KI als Machtinstrument
  • Nicht aus den Augen verlieren, dass es Studierende gibt, die wirklich gut schreiben lernen wollen und dies als ein Ziel ihres Studiums betrachten. Falls wir auf andere Prüfungsformen ausweichen (mündlich, Klausur, aber keine Seminararbeiten), um Texterzeugung durch KI zu unterbinden, kann es darauf hinauslaufen, dass man die Schreibfähigkeiten nicht mehr entwickeln/üben kann.
  • Fragen nach Plagiat / Plagiats-Definition
  • Lehre komplett von einer KI gestalten lassen (inkl. passender Webtools, organisation von Diskussionsrunden, etc.), die dann nur noch durch den Dozenten kontrolliert und abgesegnet wird.
  • Unterstützung bei komplexen Arbeiten, die methodisch durchgeführt werden müssen, z.B. Versuchsplanung
  • Vermittlung von Programmvielfalt (im Seminar) zur Erleichtung von Arbeitsprozessen (und deren Einfluss auf Bewertung, bsp. Hausarbeiten)
  • Lerngemeinschaft zwischen Lehrenden und Lernenden
  • Was sind Lernziele, wenn selbst „geistiges Handwerk“ (z.B. wiss. Texte schreiben) von einer KI zumindest durschnittlich gut (und bald sogar besser?) vollbracht werden können, als vom Menschen?
  • Verhältnis von Lese-, Schreib- und Urteilskompetenz
  • Nutzung von ChatGPT als Arbeitserleichterung und Ideengenerierung.
  • Neue Ideen entwickeln für das Lernen und Prüfen.
  • Individualisierung des Lernprozesses
  • Durch praktische Beispiele die Grenzen von ChatGPT testen (z. B. bei kreativen Aufgaben); herausfinden lassen, was gerade die Schwächen von ChatGPT sind
  • KI als Lerngegenstand mit eigenen Seminaren in jedem Studiengang (sowie es jetzt auch eigene Seminare zu z.B. Statistikprogrammen gibt)
  • Gestaltung von Einstiegs- und Sicherungsphasen
  • Soziale Gerechtigkeit: Zugang zu dem Tool für alle
  • Eigene Texte mit den von der KI erzeugten Texten vergleichen lassen. Ziel: kritische Auseinandersetzung.