Kurzeinschätzung zum KI-Chatbot telli

Ich hatte Gelegenheit, mir den KI-Chatbot telli anzuschauen und teile hier meine Kurzeinschätzung dazu:

Was ist telli?

telli ist ein KI-Chatbot, der vom FWU (Institut für Film und Bild in Wissenschaft und Unterricht gGmbH), dem Medieninstitut der 16 Bundesländer, entwickelt wurde. Es ist noch in Entwicklungsphase, aber steht in einzelnen Bundesländern, z.B. in Brandenburg, Lehrkräften bereits zur Nutzung zur Verfügung. Nähere Informationen zu telli erhält man auf der Projekt-Website.

Erwähnenswert ist noch, dass telli ein Teilprojekt des größeren Projekts AIS (Adaptive Intelligente Systeme) ist, mit dem KI-Nutzung im Bildungskontext noch weiter erprobt werden soll.

Wie funktioniert telli?

Mit einem Zugang zu telli, den man als Lehrkraft erhalten kann, wenn das System im eigenen Bundesland zur Verfügung steht, kann man sich registrieren und landet dann in einer sehr übersichtlichen und aufgeräumten Umgebung. Wie man es von anderen KI-Chatbots kennt, werden direkt Vorschläge für mögliche Prompts gemacht. Diese sind auf den Bildungsbereich zugeschnitten.

Für die einzelnen Chats kann aus unterschiedlichen Sprachmodellen ausgewählt werden. Darunter sind sowohl proprietäre Modelle (inklusive das neuste GPT5-Modell), als auch Open Source Modelle wie z.B. Mistral.

Zusätzlich gibt es die Möglichkeit spezifische Assistenzen einzurichten. Zum Beispiel einen Assistenten, der mir gezielt bei der Vorbereitung meines Englischunterrichts in der Unterstufe hilft. Ähnlich wie bei CustomGPTs von ChatGPT kann hier festgelegt werden, wie der Assistent jeweils arbeiten soll. Und es lassen sich gezielt Inhalte hochladen, auf die zugegriffen werden soll. Solche Assistenten stehen zum Teil schon vorkonfiguriert zur Verfügung. Wenn Nutzende eigene Assistenten erstellen, haben sie die Möglichkeit, diese nur für sich selbst zu nutzen oder für das eigene Kollegium freizugeben.

Neben diesen Funktionen für Lehrkräfte, können auch Schüler*innen den Chatbot nutzen, allerdings nur vorbereitet durch Lehrkräfte. Dazu können erstens so genannte Lernszenarien angelegt werden. Ein Beispiel wäre hier eine Umgebung, in dem ein Text hochgeladen und in Interaktion mit dem Chatbot verbessert werden kann. Zweitens können Bots entwickelt werden, mit denen Schüler*innen sich in einen Chat begeben und auf diese Weise lernen können. Ein Beispiel wäre ein potentieller Patient in der beruflichen Bildung, den ich als Auszubildender zu einer Untersuchung beraten soll.

Um Lernszenarien oder Bots anzulegen, wird von den Lehrkräften eingetragen, was jeweils gemacht und auch, was nicht gemacht werden soll. Und es wird festgelegt, wie lange die Anwendung zur Verfügung stehen soll. Der Standard ist hier Unterrichtszeit. Das lässt sich aber auch auf mehrere Tage verlängern, so dass Schüler*innen potentiell in der Anwendung auch außerschulisch lernen können. Außerdem können auch hier Inhalte hochgeladen werden. Anschließend wird die Umgebung mit Schüler*innen geteilt.

Wie ist telli pädagogisch einzuschätzen?

Grundsätzlich finde ich es begrüßenswert, dass der Umgang mit KI als öffentliche Bildungsherausforderung anerkannt und von den Ländern nach gemeinsamen Antworten gesucht wird. Nach eigenen Angaben ist telli datenschutzkonform nutzbar. Die Daten, die von Lehrkräften und Schüler*innen bei der Nutzung entstehen, können potentiell für öffentliche Bildungsentwicklung eingesetzt werden. In diesem Rahmen finde ich es auch gut, dass nicht auf ein Sprachmodell gesetzt, sondern unterschiedliche zur Auswahl angeboten werden – darunter eben auch Open Source Modelle, was in der Perspektive das Potential zu einer souveränen Nutzung bietet.

Zweitens folgt telli meinem Eindruck nach zu großen Teilen nicht einer Vereinfachungs- und Automatisierungslogik, die ansonsten vielfach das KI-Narrativ prägt. Natürlich gibt es auch hier Möglichkeiten z.B. zu einer Assistenz in der Schulverwaltung zur Formulierung von Elternbriefen, was an dieser Stelle aber dann ja auch sinnvoll ist. Wenn es ums Lernen geht, dann wird sehr stark darauf gesetzt, dass nicht abgekürzt, sondern sich intensiver mit einem Thema beschäftigt wird.

Ansonsten – und das ist für mich der stärkste Eindruck und zugleich auch wichtigste Kritik – bleibt telli leider in einer Zementmischer-Logik. Das bedeutet: Die bestehende Lernkultur wird nicht umgestaltet und neu gedacht, sondern eher zementiert. telli denkt Bildung lehrseitig und im Prinzip des klassischen Unterrichts. Hintergrund ist hier die erwünschte Entlastung von Lehrkräften.

Die Alternative wäre, Pädagogik vom Lernen her zu denken, dazu Offenheit zuzulassen und Lernenden die Möglichkeit zu geben, sich die Welt auch in Interaktion mit KI-Sprachmodelle zu erschließen. Das wäre pädagogisch herausfordernder und würde mehr Zeit für Lernreflexion und -begleitung und mehr pädagogische Qualifizierung erfordern. So ließe sich aber dann nicht nur Lehrplanwissen mit KI-Unterstützung effizienter vermitteln, sondern vor allem das Lernen selbst lernen, wozu in einer zunehmend KI-geprägten Welt auch die kluge Programmierung von Maschinen gehört.

Update 1. Oktober, aufgrund von Nachfragen:

Ich denke durchaus, dass sich solch eine Perspektive ausgehend vom Lernen mit telli realisieren lässt, wenn man z.B. ein entsprechendes Lernszenario anlegt. Meine Kritik bezieht sich darauf, wie das Tool grundsätzlich angelegt ist und somit sehr wahrscheinlich auch überwiegend verwendet werden wird. telli ist hier nicht anders, als andere KI-Anwendungen in der Bildung. Es ist also ein Kritikpunkt, den ich grundsätzlich auch an andere Anbieter stellen würde. Bei telli hatte ich grundsätzlich die Hoffnung, dass es hier vielleicht endlich mal gelingen könnte, einen Schritt weiter zu kommen. Der erste Schritt, der mit dem Tool gegangen wird, ist sicherlich nicht verkehrt. Siehe dazu auch meine beiden erste Punkten der Einschätzung (= 1. Datenschutz und öffentliche Verantwortung, 2. Vertieftes und personalisiertes Lehren statt Abkürzungslogik)

Wünschenswert wäre aus meiner Sicht auch eine grundsätzliche Reflexion darüber, inwieweit generative Sprachmodelle durch ihre Technologie der Wahrscheinlichkeitsberechung auf Basis bereitgestellter Datenmengen überhaupt sinnvoll als Antwortmaschinen in der Bildung Verwendung finden können. Da hilft dann auch der stete Hinweis wenig, dass die Modelle Fehler machen können.

Außerdem wäre grundsätzlich zu überlegen, inwieweit das Chat-Format und damit eine potentielle Vermenschlichung von Maschinen einer mündigen Nutzung zuträglich ist.

Ich bin gespannt, inwieweit solche Überlegungen im übergeordneten AIS-Projekt eine Rolle spielen werden.

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