Ronald Barnett und Kelsey Inouye haben einen interessanten Text zum Schreiben verfasst und bereits Ende 2024 veröffentlicht. Ich bin erst jetzt darauf gestoßen und denke, dass der Beitrag im Kontext von Schreiben und KI von Bedeutung ist, auch wenn dem KI-Thema nur an wenigen Stellen Aufmerksamkeit geschenkt wird. Unter dem Titel „Seven Pains of Writing: The Discomforts of Academic Becoming in a Judgmental Age“ setzen sich die Autoren mit dem Phänomen auseinander, dass akademisches Schreiben einer Person viel abverlangt: Schreibende müssen sich im Wissenschaftskontext mit sich selbst auseinandersetzen, sich öffentlich zeigen, Komplexität aushalten, authentisch bleiben, sich dem Urteil anderer aussetzen und schließlich die Kontrolle über ihren Text an die Leserschaft oder Fachgemeinschaft abgeben. Wer sich dem aber bewusst stellt, so Barnett und Inouye, könne daran wachsen und seine Identität weiterentwickeln.
„Tut Schreiben weh?“ weiterlesenZurückhaltend – oder aus guten Gründen dagegen?
Dass die Folgen generativer KI für Studium und Lehre öffentlich diskutiert werden, ist wichtig. Hochschulen stehen vor Fragen, die Prüfungen, Lehrformate, didaktische Konzepte, Datenschutz, akademische Integrität und nicht zuletzt das Verständnis von Hochschulbildung selbst betreffen. Befragungen können dazu beitragen, diese Fragen sichtbar zu machen und einen Überblick darüber zu geben, wie Hochschulen mit ihnen umgehen. Das Hochschulforum Digitalisierung leistet mit seinen Monitoren seit Jahren einen Beitrag dazu. Gerade weil solche Studien den Diskurs mitprägen, lohnt sich ein genauer Blick darauf, wie sie angelegt sind und was sie tatsächlich zeigen können.
Der HFD-Monitor 2026 „Personalisiertes Lernen im KI-Zeitalter“ (Budde, Sommer & Lüthi, 2026) will eine solche Bestandsaufnahme sein. Bei näherem Hinsehen bestätigt er aber eher die Agenda seiner Herausgeber (HFD/CHE). Meine Kritik richtet sich nicht primär auf einzelne Items der Befragung oder auf resultierende Zahlen, sondern auf die Anlage der Studie: auf ihre normativen Vorannahmen, die Engführung der Antwortmöglichkeiten, die flexible Auslegung methodischer Standards, die Typenbildung und die einseitige Interpretation. Seitenangaben beziehen sich auf den Bericht (PDF), Fragenummern auf den Fragebogen.
„Zurückhaltend – oder aus guten Gründen dagegen?“ weiterlesenDie Lösung für DBR-Kommunikation?
Wie kommuniziert man Design-Based Research (DBR)? Wer bereits mit DBR forschend tätig war oder ist, weiß um die Herausforderung, die vielfältigen Erkenntnisse, den Kontextbezug und die Besonderheiten dieser Form gestaltenden Forschens angemessen darzustellen, zu erklären und zu vermitteln. Vor diesem Hintergrund ist der Beitrag von Davis, Krist und Rees Lewis (2026) vielversprechend, die gerade in der Zeitschrift Educational Design Research unter folgendem Titel erschienen ist: Communicating Design-based Research: A Framework for Creating and Interpreting Educational Design Arguments.
„Die Lösung für DBR-Kommunikation?“ weiterlesenEpistemisches Deskilling
Was hat Phronesis mit KI zu tun? So einiges, wie man in einem neuen Text von Dirk Lindebaum und Co-Autoren nachlesen kann:
Lindebaum, D., Balasubramanian, N., Ashraf, M. & Haack.P. (in press). A process model of managerial phronesis in the age of generative AI. Academy of Management Review. Online hier zugänglich.
Lindebaums Forschungskontext ist das Management. Doch davon sollte man sich als Akteur im Kontext Hochschulbildung nicht abschrecken lassen, denn: Lindebaums Texte rund um KI kann man aus meiner Sicht auch dann mit Gewinn lesen, wenn es um Hochschule geht. Erstmals bin ich im Herbst 2023 auf ihn aufmerksam geworden, als er einen Beitrag zum Einfluss generativer KI auf menschliche Reflexivität und Verantwortung veröffentlicht hat (einen Blogbeitrag vom November 2023 findet sich hier). Ich möchte auf die Inhalte des aktuellen Textes (siehe oben) genauer eingehen und zeichne dazu ein wenig nach, wie ich mir den Text erschlossen habe.
„Epistemisches Deskilling“ weiterlesenBegriff gekapert?
Deep Learning ist ein vermutlich unverzichtbarer Begriff im Kontext generativer KI, denn damit wird ein wesentlicher Teilbereich der KI beschrieben: die Analyse riesiger Datenmengen durch künstliche neuronale Netze in mehreren Schichten zum Zwecke der Mustererkennung. Heute kennen wir zahlreiche weitere Wort-Kombinationen mit Deep: Deepfake, Deep Agent, Deep Research, Deep Reasoning etc. Nun dürfte Deepfake vor allem negativ konnotiert sein: Es handelt sich um einen Inhalt, der manipuliert oder frei erfunden ist, aber täuschend echt wirkt; die „Tiefe“ liegt in der Täuschung. Weitere sich vermehrende „Deep+X“-Wörter signalisieren eher etwas besonders Fortgeschrittenes, oft auch Positives: Deep Agent bezeichnet eine KI, die besonders komplexe Aufgaben selbständige erledigt, Deep Research klingt zumindest nach besonders gründlicher Recherche, Deep Reasoning hört sich nach besonders intensivem Denken an … Und Deep Learning?
„Begriff gekapert?“ weiterlesenWas ist schon eigenständig!
Wer arbeitet heute (noch) ohne Chatbots wie Gemini, ChatGPT oder Claude? Wer formuliert – voller Werkstolz – jeden seiner Sätze selbst? Ich weiß das natürlich nicht, aber vermutlich sind es so viele nicht mehr. Die Fragen, die sich an dieses Phänomen anschließen, sind teils ausgesprochen grundsätzlich: Wie verändern sich Autor- und Urheberschaft und was macht das mit unserem Denken, wenn KI zum ständigen Begleiter wird? Teils sind sie akut und sehr praktisch, nämlich wenn es um das Prüfen an Hochschulen (und anderswo) geht: Da nämlich spielt das Konstrukt der Eigenständigkeit eine zentrale Rolle und die steht mit KI ziemlich auf der Kippe. Zu dieser Frage habe ich – natürlich – einen Dialog mit Claude geführt und dokumentiert – im Impact Free-Artikel 72.
Mit einem (verpassten) Jubiläum in die Blogpause
Noch vor meiner jährlichen Sommerpause haben wir es am HUL geschafft: Unsere 25. Episode des HUL-ProfCast Wissenschaftsdidaktik im Gespräch ist online. Mit gleich zwei Gästen, den Professoren Tilman Repgen, Dekan der Fakultät für Rechtswissenschaft an der Universität Hamburg, und Milan Kuhli, Prodekan für Studium und Lehre an der gleichen Fakultät, habe ich über die Auswirkungen von Künstlicher Intelligenz (KI) auf die juristische Ausbildung gesprochen. Die Folge ist hier abrufbar.
„Mit einem (verpassten) Jubiläum in die Blogpause“ weiterlesenSymposium ohne Vorträge – ein Experiment
Letzten Freitag haben wir (Alice Watanabe und ich) in dem Räumen der Claussen-Simon-Stiftung ein Symposium zur Idee der Universität in Zeiten von generativer KI durchgeführt. Wir haben es bewusst anders gestaltet als klassische Tagungen oder Workshops – und verstehen den Versuch als Experiment. Zeit also, kurz zu reflektieren, was sich bewährt hat und was wir bei einer Wiederholung anders machen würden.
„Symposium ohne Vorträge – ein Experiment“ weiterlesenAlles andere als ein Schnellschuss
Die Nachricht über das neue Empfehlungspapier vom Wissenschaftsrat für die Hochschulbildung in Zeiten generativer KI wandert nun schon die ganze Woche durchs Netz. Autor des Textes mit dem Leitgedanken der intellektuellen Souveränität ist der Wissenschaftsrat; dahinter steht, wie das üblich ist, eine circa eineinhalb-jährige Befassung mit dem Thema in einer Arbeitsgruppe, an der ich mitwirken durfte. Diese AG (bestehend aus 15 Personen) war heterogen zusammengesetzt. Ich denke, das hat sich auch in den Empfehlungen niedergeschlagen, die alles andere als ein Schnellschuss sind; vielmehr wurde um diese gerungen, und das zu Recht bei einem Thema wie KI, das die Hochschulen in Forschung, Lehre und Studium seit einigen Jahren massiv beeinflusst und herausfordert.
„Alles andere als ein Schnellschuss“ weiterlesenStellen wir uns vor, ….
In der Hochschulbildungsforschung spielen philosophische Gedankenexperimente, so meine Beobachtung, keine oder eine allenfalls marginale Rolle. Nicht nur, aber unter anderem beim Thema KI in Studium und Lehre aber können diese aus meiner Sicht ein bemerkenswertes didaktisches und erkenntnisgenerierendes Potenzial entfalten. Ich beschäftige mich nun seit einiger Zeit mit gedankenexperimenteller Arbeit im Zusammenhang mit KI in der Hochschulbildung. Aktuell sind wieder zwei neue Texte verfügbar – eine methodologische Reflexion zu philosophischen Gedankenexperimenten als Impact Free-Artikel 71 (in der Annahme, dass das ohnehin keine Chance hat, in einer Zeitschrift angenommen zu werden) und ein neues Gedankenexperiment, das ich zusammen mit Alice Watanabe verfasst habe – und das gerade eben sogar in der Pädagogischen Rundschau erschienen ist. Hier die kleine Liste – chronologisch geordnet:
„Stellen wir uns vor, ….“ weiterlesen