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.
„Finanzierungsfallen und andere Probleme im wissenschaftlichen Publikationswesen“ weiterlesenKategorie: gedacht
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.
„Glückspilze im Wettbewerb“ weiterlesenCRAFT – das Handwerk der humanen Hochschulbildung
Im letzten Blog-Post (hier) habe ich auf das Whitepaper „Generative AI in higher education: Current practices and ways forward” von Danny Liu und Simon Bates verwiesen. Es beschreibt ein Rahmenmodell für die Nutzung und Akzeptanz von generativer KI an Hochschulen: das CRAFT-Modell, das (so erklärt sich das Akronym) die Komponenten Culture, Rules, Access, Familiarity, Trust enthält. Diese decken nach derzeitigem Stand der Erkenntnisse und Erfahrungen relativ gut ab, was wichtig für den Einsatz von KI in der Hochschulbildung ist. Verhandelbar dürfte hingegen sein, wie man diese inhaltlich ausgestaltet.
„CRAFT – das Handwerk der humanen Hochschulbildung“ weiterlesenKI-ignorante Lehrpersonen?
„Es fühlt sich so an, als hätten viele Lehrende den ersten Schock, also den von generativer KI allgemein ausgehenden Schock inzwischen verarbeitet und sich in dieser neuen Realität irgendwie mit neuen Einverständniserklärungen und dem gelegentlichen Thematisieren von KI-Tools in ihrer Lehre eingerichtet. Mehr aber häufig auch nicht.“ Diese Diagnose stellt Isabella Buck in ihrem Beitrag mit dem Titel „Vom Werkzeug zum Teammitglied: Kollaborationskompetenz im KI-Zeitalter“. Lehrende, so Buck, seien „noch viel zu wenig darin geschult, KI-Tools als Kollaborationspartner zu betrachten, die Implikationen dieser partnerschaftlichen Zusammenarbeit mit KI für ihre Lehre zu begreifen“. Dazu gehöre auch, der KI als Kollaborationspartnerin „einen Vorschuss an Vertrauen“ entgegenzubringen, so wie das gegenüber einer menschlichen Kollegin der Falle sei: Da prüfe man auch „nicht alles, was sie macht“ – ansonsten könne man es ja direkt selbst tun.
„KI-ignorante Lehrpersonen?“ weiterlesenZuverlässig, redlich, respektvoll und verantwortlich
Das Forum für den Europäischen Forschungsraum (bestehend aus europäischen Ländern und Interessenträgern aus Forschung und Innovation) hat Leitlinien für den Einsatz generativer KI in der Forschung entwickelt. Zielgruppe sind neben Forschenden auch Fördereinrichtungen und Forschungsorganisationen. Das Papier mit dem Titel „Living guidelines on the responsible use of generative ai in research“ ist online hier zugänglich.
„Zuverlässig, redlich, respektvoll und verantwortlich“ weiterlesenStudiengänge sind keine Fertigungsstraßen
Stellenweise aber bekommt man genau diesen Eindruck im neuen HFD-Arbeitspapier mit dem Titel „Studiengänge für eine digitale Welt“. Der Text vereint ein paar lesenswerte Literaturquellen, fasst bekannte und bewährte Erkenntnisse zur Studiengangentwicklung gut zusammen, schlägt aber doch an vielen Stellen einen Ton an, der einen akademischen Kern vermissen lässt. Ich möchte meine Einschätzung kurz begründen.
Per Los oder mit KI zur Forschungsförderung?
Wer eine Professur an einer Universität hat, soll forschen, lehren und sich in der akademischen Selbstverwaltung engagieren. Forschung und Lehre gelten als die Kernaufgaben. Geht es um Forschung, schaut man (seit langem schon) auf die gerade laufenden Forschungsprojekte – und das sollen natürlich Drittmittelprojekte sein, also Forschung, für die mal separat Geld eingeworben hat. Das ist heute Standard. Zu Recht? Nicht unbedingt.
Lehrentwürfe mit generativer KI – (k)eine gute Idee?
Im Kontext der Hochschullehre diskutiert man generative Künstliche Intelligenz (KI) meist im Zusammenhang mit studentischem Lernen und neuen Herausforderungen beim Prüfen. Vereinzelt aber werden auch Vorschläge gemacht, wie Lehrpersonen an Hochschulen generative KI einsetzen können, um sich bei der Planung und Konzeption von Lehre unterstützen zu lassen. Denkbar wäre also beispielsweise folgender Fall: Eine Lehrperson soll ein neues Lehrangebot machen und setzt einen Chatbot wie ChatGPT ein, um sich über gezieltes Prompting einen passenden Lehrentwurf generieren zu lassen. Das spart vor allem Zeit, die man besser nutzen könnte, also in der Lehre für Tätigkeiten, die keine Routine sind (z.B. Interaktion mit Studierenden) – so eine gängige Argumentation. Das mag zunächst plausibel klingen. Aber: Ist der Entwurf einer Lehrveranstaltung tatsächlich eine Routinetätigkeit, die man an KI delegieren kann oder sollte?
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Zum Sprechen bringen
Der November 2023 hat am HUL international begonnen: Wir hatten David Pace zu Gast, der einen Workshop zu Decoding the Disciplines angeboten hat. Wer in der Hochschuldidaktik aktiv ist, wird dieses Konzept kennen: Im Kern geht es darum, in Interviews zunächst diejenigen Stellen im Lehr-Lernprozess zu identifizieren, an denen Studierende oft „steckenbleiben“ (bottlenecks), um dann zu eruieren, wie Experten an diesen neuralgischen Stellen eigentlich selber denken und handeln. Letzteres ist vor allem im Falle langjähriger Expertise meist implizit, kann also nicht sofort artikuliert, sondern muss (im Dialog) erst explizit gemacht bzw. zum Sprechen gebracht werden. David Pace – eigentlich schon lange im Ruhestand (aber kann man als Wissenschaftler überhaupt in den Ruhestand gehen?) – beschäftigt sich seit langem mit diesem Vorgehen, bei dem allerdings weniger Disziplinen entschlüsselt werden als disziplinäre Expertise. Wer mehr dazu wissen will, wird unter anderem hier fündig. Für den deutschsprachigen Bereich hat sich Peter Riegler für das Verfahren stark eingesetzt, was man zum Beispiel hier nachlesen kann.
Evidenz für „teaching as design”
Auch in der Hochschuldidaktik ist der Ruf groß, „evidenzbasiert“ bei der Gestaltung von Lehre vorzugehen. Was das genau heißt, darüber wird ebenso gestritten (siehe dazu zum Beispiel hier) wie über die Frage, welche Arten des Lehrens und Lernens denn nun „wirkungsvoll(er)“ sind. Erfahrene Lehrpersonen, so meine Einschätzung, kennen die Antwort: Es kommt darauf an. Was so lapidar klingt, wird (mit anderen Worten) in Studien, Meta-Analysen und Literatur-Reviews durchaus bestätigt: Es kommt darauf an, wer lehrt, wer lernt, was gelehrt und gelernt wird, unter welchen Bedingungen und mit welchem Ziel.