Anwendung von ChatGPT– Beispiel 1:
"Generative KI-Modelle bieten für die Zukunft des Lehrens und Lernens an Hochschulen eine Vielzahl von Möglichkeiten und Herausforderungen.
Durch ihre Fähigkeit, menschenähnliche Inhalte zu erzeugen, können sie das Lernen personalisieren und individuelle Bedürfnisse besser berücksichtigen. Zudem können sie das Lernen effizienter und zugänglicher machen, indem sie lernförderliche Inhalte in Echtzeit erstellen und Lernende 24/7 unterstützen.
In Bezug auf den Bereich der Forschung bieten generative KI-Modelle die Möglichkeit, große Datenmengen schneller und präziser zu analysieren und neue Erkenntnisse und Perspektiven zu gewinnen. Sie können auch dazu beitragen, die Qualität und Validität von Forschungsergebnissen zu verbessern, indem sie unvoreingenommene und objektive Analysen durchführen.
Allerdings birgt die zunehmende Verwendung von generativen KI-Modellen auch einige Herausforderungen und Risiken. Zum einen können sie die menschliche Kreativität und Innovation einschränken, indem sie die Lernenden dazu ermutigen, auf vorgefertigte Inhalte und Lösungen zurückzugreifen. Zum anderen können sie dazu führen, dass Wissenschaftler und Wissenschaftlerinnen ihre eigenen Fähigkeiten und Fertigkeiten vernachlässigen und sich auf die Ergebnisse von KI-Modellen verlassen.
Um diese Herausforderungen zu bewältigen, ist es wichtig, dass Hochschulen und Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler sich bewusst für die verantwortungsvolle und ethische Verwendung von generativen KI-Modellen entscheiden. Dies kann durch die Einführung von Schulungen und Richtlinien zur sicheren und ethischen Verwendung von KI erreicht werden, um die Lernenden und die Wissenschaftler und Wissenschaftlerinnen dazu zu ermutigen, die Vorteile von generativen KI-Modellen zu nutzen, ohne die menschliche Kreativität und Innovation einzuschränken.
Insgesamt bieten generative KI-Modelle für die Zukunft des Lehrens und Lernens an Hochschulen sowie für den Bereich der Forschung eine Vielzahl von Möglichkeiten und Herausforderungen. Während sie das Lernen personalisieren und die Effizienz und Zugänglichkeit verbessern können, können sie auch die menschliche Kreativität und Innovation einschränken und die Qualität von Forschungsergebnissen beeinträchtigen. Daher ist es wichtig, dass Hochschulen und Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler sich bewusst für die verantwortungsvolle und ethische Verwendung von generativen KI-Modellen entscheiden und die notwendigen Schulungen und Richtlinien einführen, um die Vorteile von KI zu nutzen, ohne die menschliche Expertise zu vernachlässigen."
ChatGPT-generierter Text, prompted von Doris Weßels, 10.12.2022
Diese zu erwartende Prozesskette, bei der Studierende KI-gestützt Texte generieren und im zweiten Schritt deren Elaborate von uns Lehrenden KI-gestützt bewertet werden, führt uns mit zunehmendem Grad an Automatisierung, den wir in diesem Kontext unterstellen dürfen, perspektivisch in einen grotesken Gesamtablauf, da im Hintergrund "nur" noch zwei KI-Prozesse interagieren würden. Er verschärft sich dadurch, dass Studierende natürlich durch Einsatz dieser Bewertungskriterien zuvor "optimierte" Texte produzieren (lassen) könnten. Wir benötigen daher neue Lehr- und Lernsettings, die als zielführend und sinnstiftend sowohl von Lehrenden wie auch Lernenden empfunden werden.
Thesen zum künftigen Einsatz von Chatbots in der Lehre
Meine Zukunftsthesen lauten daher wie folgt:
- KI-Chatbot-Systeme werden zum persönlichen Lernbegleiter und damit zu einem individualisierten Lern-Bot für die Lernenden.
- "Rein deskriptive und synthetisierende, auf vorhandene Literaturquellen bezogene Arbeiten" verlieren an Bedeutung, während mündliche Prüfungsgespräche zunehmen werden. Flankierend dazu werden KI-gestützte Prüfbots eingesetzt werden.
- Für die Bewertung schriftlicher Studien- und Abschlussarbeiten werden sich neue Ansätze etablieren, die nicht nur das Endergebnis, sondern auch explizit den Prozess der Entstehung des Dokumentes berücksichtigen. Für diesen prozessualen Aspekt könnten wiederum zwei Kriterien in die Bewertung einfließen: Der inhaltlich/methodische Aufbau im Sinne eines Forschungsdesigns und das dazu ausgewählte technische Tool-Design inklusive KI-gestützter Werkzeuge.
- Wir Lehrenden werden zu Architektinnen und Gestaltern des virtuellen (zum Beispiel Virtual Spaces wie Metaverse) und analogen Lernraums, wobei die Rolle der Lernbegleitung mit der Navigationsfunktion für die Lernenden und die Gestaltung des sozialen Raums von besonderer Relevanz sein werden.
Welche weiteren Auswirkungen ergeben sich durch diese Entwicklung für Suchmaschinenanbieter wie zum Beispiel Google? Wieso dort einen Begriff eingeben, wenn moderne KI-Chatbots gleich eine komplette Erklärung liefern und ich weiter nachfragen kann? Welche Marktverschiebungen werden sich durch diese Entwicklung ergeben? Droht nun ein Krieg der Internet-Giganten (zum Beispiel Google als Suchmaschinenanbieter versus Microsoft, das eine Exklusivlizenz von GPT-3 hat), die mit eigenen KI-Sprachmodellen die Macht der Sprache für sich erobern wollen? Es geht bereits heute nicht nur um die "Macht der Sprache", sondern es geht längst um die Macht der multimedialen Formate.
Der nächste Innovationsschub steht mit GPT-4 bereits vor der Tür, das in den nächsten Monaten erscheinen soll und sowohl eine höhere Geschwindigkeit wie auch Qualitätssteigerung verspricht. Wenn wir den historischen Rückblick wagen, so haben wir seit der Entstehung des Internets bis heute eine kontinuierliche Beschleunigung digitaler Innovationen erlebt. Die Zukunft der Bildung in einer multimodalen Welt generativer KI-Modelle fordert uns als Gestalterinnen und Gestalter von Bildungsprozessen mehr denn je heraus. Stellen wir uns der Herausforderung und punkten mit Adaptivität, Kreativität und Schnelligkeit. Abschließend bleibt uns eine Sicherheit in diesen unsicheren Zeiten: Die "Neuzeit" wird uns fordern! Und hoffentlich auch in unserer Entwicklung fördern.
