Im Fediverse bin ich gerade auf diese Studie gestoßen, die ich im Kontext von KI in der Bildung interessant finde. Die Forschenden untersuchten darin, inwieweit reale und erwartete Kompetenz-Zuschreibungen eine Rolle dabei spielen können, ob und wie KI-Technologie genutzt wird. Dazu wurden insgesamt drei Studien durchgeführt:
Studie 1 untersuchte, wie ein in einem Unternehmen eingeführtes und offensiv beworbenes KI-Tool zur Unterstützung beim Coding von den Mitarbeitenden genutzt wird. Das Ergebnis war, dass das Tool nicht einmal von der Hälfte der Mitarbeitenden genutzt wurde, wobei weibliche Personen und ältere Personen das Tool weniger und auch weniger aktiv nutzten, als jüngere und männliche Personen. Der Gender-Gap war dabei am signifikantesten.
Studie 2 lud zu einem Review eines erstellten Codes ein. Die Reviewer*innen waren entweder KI-Nutzer*innen oder keine KI-Nutzer*innen. Der Code, der bewertet werden sollte, war immer identisch. Er wurde aber einmal so präsentiert, dass er mit KI-Nutzung entstanden sei. Im anderen Fall wurde gesagt, dass er ohne KI-Nutzung entstanden sei. Das Ergebnis dieser Studie war, dass sowohl die Kompetenz der angenommenen Erstellenden des Codes als auch die Qualität des Codes selbst insgesamt schlechter bewertet wurde, wenn eine KI-Nutzung angegeben wurde. Interessant waren aber vor allem die Unterschiede in Hinblick auf das Geschlecht: Wenn die Reviewer*innen gesagt bekamen, dass eine Frau den Code mit Unterstützung von KI erstellt hatte, dann wurde ihre Kompetenz signifikant geringer bewertet, als bei einem Mann, der den Code mit KI-Unterstützung erstellt hatte. Besonders stark zeigte sich dieser Gap bei beurteilenden Männern, die selbst keine KI nutzten.
Studie 3 überprüfte dann schließlich, ob diese Kompetenzabwertung von den Mitarbeitenden vorab so eingeschätzt wird. Das konnte sowohl in Hinblick auf das Geschlecht als auch in Hinblick auf das Alter bestätigt werden. Das bedeutet: Eine Frau (und auch eine ältere Person) stimmte der Aussage, dass ihre Kompetenz mit KI-Nutzung wahrscheinlich schlechter eingeschätzt wird, signifikant stärker zu, als ein Mann.
(Das war Darstellung und Interpretation der Studie in einem. Um die genauen Ergebnisse und den Untersuchungsaufbau einschätzen zu können, schaue dir die Studie an.)
Meine Einschätzung
Während ich die Zielstellung der Studie (= Wie können wir KI-Nutzung beschleunigen?) und die möglichen Schlussfolgerungen (= Transparenz bei KI-Nutzung hinterfragen) der Forschenden nicht teile, finde ich die grundsätzlichen Ergebnisse insbesondere für die Pädagogik sehr relevant. Denn schon länger ist bekannt, dass Pädagog*innen bei Bewertungen nicht frei von Bias sind. Im Kontext von KI scheint es nun noch wichtiger zu werden, sich dieses Biases bewusst zu sein und ihn zu reflektieren.
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