Fachspezifität im KI-Einsatz

In der Podcast-Reihe „Wissenschaftsdidaktik im Gespräch“ mit Professorinnen und Professoren der Universität Hamburg geht es mir vorrangig darum, fachspezifische Besonderheiten der Lehre zu entdecken und zum Thema zu machen – unabhängig davon, ob es nun um curriculare Fragen, didaktische Konzepte, einzelne Methoden und digitale Technologien oder auch Formen der Kommunikation des Faches außerhalb der Hochschullehre geht. Im aktuellen ProfCast habe ich mit Heike Zinsmeister gesprochen, die an der Fakultät für Geisteswissenschaften Professorin für Linguistik des Deutschen/Korpuslinguistik und Faculty Information Officer am Institut für Germanistik ist. Hier geht es zur Episode 17.

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Finanzierungsfallen und andere Probleme im wissenschaftlichen Publikationswesen

Ein neues Diskussionspapier der Nationalen Akademie der Wissenschaften Leopoldina befasst sich mit dem Problem der Finanzierung von wissenschaftlichen Zeitschriften. Die Autoren kritisieren das derzeitige Finanzierungsmodell, bei dem gewinnorientierte Verlage ihre Macht ausgebaut haben und den freien Zugang zu wissenschaftlichen Erkenntnissen behindern – durch Bezahlschranken und hohe Kosten, die häufig aus öffentlichen Mitteln aufgebracht werden. Das Diskussionspapier – hier online abzurufen – schlägt ein neues Verfahren zur Finanzierung wissenschaftlicher Zeitschriften vor.

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Wiederholungsfehler?

„Fast science generates research waste“ – das ist eine schon ältere Einsicht, die man sich aber immer wieder in Erinnerung rufen kann. Das tut unter anderem ein als Preprint hier verfügbarer aktueller Text von J. Weidlich, D. Gašević, H. Drachsler und P. Kirschner mit dem Titel „ChatGPT in education: An effect in search of a cause“. Hintergrund ist die Flut an Studien wie auch Übersichtsarbeiten zu diesen Studien seit dem Launch von ChatGPT, die offenbar überwunden geglaubte Fehler in der Bildungsforschung wiederholen.

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Kausalität in Bewegung

Kann man in der Bildungsforschung kausal argumentieren? Wenn ja: Was genau ist das für eine Kausalität, die sich für Forschung im Kontext Bildung heranziehen lässt? Arthur Bakker und Co-Autoren haben sich in einem Beitrag mit dem Titel „Causal reasoning about education. What is it and what should it be?“ mit diesen Fragen auseinandergesetzt. Zwar beziehen sich die Autoren stellenweise auf Schule, aber ich denke, das, was da diskutiert wird, lässt sich auch auf Hochschulbildung und Hochschulbildungsforschung anwenden. Eine Preprint-Fassung des Textes, der in einem Handbuch erscheinen wird (The Routledge Handbook of Causality and Causal Methods) ist online hier verfügbar.

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Simulationen – ganz ohne Technologie

In verschiedenen Disziplinen gibt es immer mal wieder fachspezifische Konzepte im Kontext der Hochschulbildung, die eine Besonderheit darstellen und nicht ohne Weiteres fachübergreifend zum Einsatz kommen können. Ich würde sagen, dazu gehören Moot Courts (simulierte Gerichtsverfahren) in der Rechtswissenschaft. Moot Courts haben eine lange Tradition – vor allem in den USA. Der bekannteste, renommierteste und größte Moot Court ist der Philip C. Jessup International Law Moot Court; es gibt ihn seit 1960. Jedes Jahr nehmen circa 3.000 Studierende von 700 Universitäten aus 100 Ländern teil. Dieser Wettbewerb simuliert eine fiktive Auseinandersetzung zwischen zwei Staaten vor dem Internationalen Gerichtshof (siehe z.B. hier). In unserem jüngsten ProfCast habe ich nun – hier – mit einem Jura-Professor gesprochen, der auf diesem Gebiet seit langem unterwegs ist: Alexander Proelß.

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Dialogmaschinen

Seit einigen Monaten treffe ich mich online zum – ich nenne es mal – ungerichteten freien Austausch zu (generativer) KI in der Hochschulbildung mit Dominikus Herzberg, Alice Watanabe, Rüdiger Rhein und Frank. Es entstehen kurze und längere Textfragmente, es gibt asynchrone Kontroversen (denn wir sind durchaus nicht immer einer Meinung) und es kristallisieren sich bisweilen inhaltliche Anker heraus, bei denen es sich lohnt, sie weiterzuverfolgen. Dazu gehört der Gedanke, dass die hohe Anschlussfähigkeit speziell generativere KI an die menschliche Kommunikation ein wichtiger Grund für die hohe Verbreitung im Hochschulkontext ist. Als „Dialogmaschinen“ eröffnen diese KI-Systeme unterschiedliche Nutzungsmöglichkeiten, was wiederum verschiedene didaktische Implikationen hat. Dominikus Herzberg und ich haben dazu nun einen Text verfasst und stellen ihn online als Impact Free-Artikel zur Verfügung: Dialogmaschinen im kommunikativen Beziehungsgeflecht der Hochschulbildung: Idealtypische Nutzungsmodi.

Zum Nachdenken anstiften

Von Ende 2023 bis Anfang 2025 haben sich insgesamt 11 Personen als Arbeitsgruppe mit KI in der Hochschullehre beschäftigt. Die Bezeichnung der AG hat mich bei der Anfrage zunächst abgeschreckt: „Künstliche Intelligenz: Essenzielle Kompetenzen an Hochschulen“. Es zeigte sich dann aber schnell, dass eigentlich niemand einen neuen Kompetenzkatalog erarbeiten wollte (warum sich die AG dann nicht umbenennen konnte, habe ich nicht so ganz verstanden). Nun liegt das Ergebnis vor und der Titel deutet an, in welche andere Richtung wir uns bewegt haben (obschon ich denke, dass auch der Begriff Grundlagen etwas hochgegriffen ist): „Künstliche Intelligenz: Grundlagen für das Handeln in der Hochschullehre“. Erschienen ist der Text als Arbeitspapier auf der Plattform des Hochschulforums Digitalisierung. Den Vorsitz der AG hatte Alexander Filipović von der Universität Wien.

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Glückspilze im Wettbewerb

Denkt man an Lostrommeln und Tombolas, drängen sich Bilder von Volksfesten und Kindergeburtstagen auf – an Wissenschaft denkt man in der Regel nicht. Und doch spielt für den Kontext Hochschullehre das Losglück seit einiger Zeit eine nicht unerhebliche Rolle, wenn man auf der Suche nach Fördergeldern für Lehrprojekte ist – etwa bei der Stiftung für Innovation in der Hochschullehre. Gerade ist es wieder so weit, dass sich einige über ein gezogene Los freuen, das ihnen ermöglicht, einen Förderantrag bei der Stiftung einzureichen und dann in den Wettbewerb mit den anderen Glückspilzen zu treten, während sehr viele andere verärgert oder achselzuckend ihre Nieten entgegennehmen.

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Der “künstliche Peer” im Review-Prozess

Wer kennt das Problem nicht? Man reicht einen Artikel in eine Zeitschrift ein und bekommt erst einmal … lange keine Rückmeldung. Gutachten brauchen viele Monate; wenn sie dann eintreffen, sind sie mitunter hilfreich und detailliert, oft aber auch widersprüchlich, knapp oder einseitig. Dem Problem ist schwer beizukommen; vielmehr verschärft es sich zunehmend, weil immer mehr publiziert wird und in der Folge immer mehr Reviews gebraucht werden, die in guter Qualität keiner mehr schreiben kann oder will. Ist KI die Lösung? Könnten KI-Systeme zum neuen bzw. „künstlichen Peer“ im Review-Prozess werden?

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Offener Lektürekurs zu DBR

Rund acht Monate ist unser Buch Forschendes Entwerfen. Design-Based Research in der Hochschuldidaktik inzwischen online zugänglich. Mit einigen Leserinnen und Lesern haben wir bereits Austausch gehabt, über Anwendungsmöglichkeiten diskutiert und einzelne Inhalte als Anker für weiterführende Diskussionen herangezogen – sowohl innerhalb des Master Higher Education als auch in kleinem Kreis aus dem DBR-Netzwerk. Vor diesem Hintergrund haben wir uns dazu entschlossen, einen offenen Lektürekurs anzubieten für diejenigen, die nicht alleine lesen, sondern mit anderen zu DBR in der Hochschuldidaktik ins Gespräch kommen wollen und zudem Lust haben, uns, dem Autorenteam, Fragen zu stellen.

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