KI-Teufelskreis: fremdbestimmtes Schreiben!

In den letzten Tagen habe ich für die Katholische Erwachsenenbildung in Bayern an einem Lernraum zu Wissenstransfer gearbeitet. Wie zurzeit häufiger habe ich auch in diesem Rahmen mit KI-Tools experimentiert. Dieses Mal leider nicht besonders klug, was ich erst im Laufe der Kurserstellung für mich herausgearbeitet habe. So war die Kurserstellung im Ergebnis deutlich langwieriger und nerviger, als ich es ansonsten gewohnt bin. Deshalb ordne ich diesen Beitrag unter ‚Fail‘ ein – und freue mich zugleich darüber, dass mir das Gelegenheit gibt, noch einmal systematisch zu analysieren, was bei KI-Nutzung schief gehen kann.

Wie habe ich gearbeitet?

  • Los ging es mit einer eigenen Unsicherheit. Ich war mir zu Beginn nicht wirklich im Klaren darüber, was ich in einen Kurs zu Wissenstransfer aufnehmen sollte. Denn der Begriff war in meinem Kopf nicht klar definiert. Gemeinsam hatten wir gesprochen, dass es in jedem Fall viel auch um OER, um eine Kultur des Teilens, um Content Marketing und um neuere Entwicklungen rund um KI gehen sollte. Mein erster Fehler war nun, basierend auf solch einer nur vagen Orientierung in meinem Kopf, mir ein Raster für die Lerneinheiten von einem KI-Sprachmodell generieren zu lassen. Das wirkte zunächst sehr gut, weil in dem Raster viele Themen drin waren und das Ganze in sinnvolle Lerneinheiten unterteilt war. Der große Nachteil war aber, dass es nicht mein Raster war.
  • Mit dem Raster habe ich mich an die Ausarbeitung gemacht. Und hier kam der Teufelskreis-Mechanismus ins Spiel: Weil es nicht mein Raster war, fühlte ich mich natürlich auch bei der Ausarbeitung fremdbestimmt und war sehr darauf orientiert, mich von einem KI-Sprachmodell bei der Ausarbeitung an die Hand nehmen zu lassen. Die Folge war, dass immer mehr Inhalte entstanden, die ich immer schlechter fand.
  • Der nächste Fehler war dann, dass ich diese Fremdbestimmungs-Teufelskreis-Spirale nicht direkt merkte. Ich versuchte meine eigenen Inhalte irgendwie dazwischen zu schreiben, aber das funktionierte nicht richtig. Daraufhin nutze ich den Canvas-Modus von ChatGPT und versuchte so, überall zu kommentieren und weiterzukommen, wo mir etwas nicht gefiel. Hier war es aber dann ja wieder überwiegend ChatGPT, der schrieb und nicht ich selbst. Am blödesten an der ganzen Erfahrung war tatsächlich, dass ich den Canvas-Modus zwar einerseits sehr spannend fand, mit dem Ergebnis aber nicht zufrieden war.

Wie habe ich das Problem gelöst?

Der erste Schritt zur Lösung des Problems war, dass ich Bilder für die einzelnen Lernabschnitte benötigte. Ich beschloss, diese selbst zu kritzeln – und genau mit diesem Kritzeln platzte der Knoten im Kopf. Weil ich plötzlich meine eigenen, handgekritzelten Bilder in Kombination mit den überwiegend KI-generierten Texten sah, wurde mir bewusst, was mich die ganze Zeit so unzufrieden gemacht hatte: Es waren nicht meine Texte! Dieser Erkenntnis ermöglichte es mir dann endlich, mich selbst an das Schreiben zu machen.

Wie oben geschrieben, war die Erstellung damit sehr viel langwieriger, aber hat am Ende doch geklappt. Sobald ich wieder diejenige war, die das Schreiben bestimmte, funktionierte auch wieder ein gemeinsames Schreiben mit ChatGPT. Zum Beispiel zur Generierung von Selbstüberprüfungen, zur Korrektur, für prägnantere Formulierungen …

Was lerne ich daraus?

Ich muss immer sehr gut darauf achten, angesichts von KI-Tools nicht in eine fremdbestimmte Schreib-Situation hinein zu schlittern. Insbesondere der erste Schritt der Konzeption – so vielversprechend eine Unterstützung von KI in diesem Schritt auch erscheinen mag – ist hierfür aus meiner Sicht zentral.

Zwei Strichmännchen: eines mit einer Glühbirnen-Denkblase. Eines mit einem Zettel in der Hand.
Beitragsbild: eines der gekritzelten Bilder aus dem Kurs – die Unterscheidung zwischen implizitem und explizitem Wissen.


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