Vor kurzem habe ich auf den Open Access-Band mit dem Titel „KI-Text. Diskurse über KI-Textgeneratoren“ verwiesen (hier). Im August 2023 gab es im Vorfeld der Publikation eine Tagung. Zu dieser ist nun ein „dokumentarischer Zusammenschnitt“ der Vorträge und Diskussionen online zugänglich gemacht worden. Das gut 30-minütige Video kann man hier abrufen.
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Kein Selbstläufer
Wer spricht noch vom forschenden Lernen bzw. vom studentischen Forschen, wenn generative Künstliche Intelligenz (KI) die hochschuldidaktische Diskussion beherrscht? Tatsächlich scheint es ruhiger geworden zu sein um die Frage, wie man Forschen, Lehren und Lernen miteinander verknüpft – jedenfalls ruhiger als noch vor fünf Jahren, als ich mit Ludwig Huber das Buch „Vom forschungsnahen zum forschenden Lernen an Hochschulen“ veröffentlichen konnte. Nur am Rande: Ich denke, dass es wichtige Verbindungen zwischen den Herausforderungen rund um generative KI in der Hochschulbildung und einem Lernen gibt, das sich nah an der Forschung bewegt. Viel Literatur gibt es dazu im Moment allerdings noch nicht. Immerhin aber werden trotz generativer KI noch (wenn auch weniger) Artikel zum forschenden Lernen publiziert – so z.B. der Beitrag „Faculty members’ perceptions and students’ experiences of research‑based curricula: a multiple case study of four undergraduate programmes“ in der Zeitschrift Higher Education. Auch wenn KI hier keine Rolle spielt, fand ich den Text interessant und lesenswert.
Teachers as Designers
„Teaching as Design“ ist ein Konzept, das ich in meiner hochschuldidaktischen Arbeit viel verwende und auch im Master Higher Education (MHE) in Lehrangebote einbinde. Vor allem die Arbeiten um Peter Goodyear haben uns unter anderem zum Lehrpfad am HUL motiviert. Analog zu „Teaching as Design“ stellt sich dann natürlich die Frage, inwieweit Lehrende auch Designer sind.
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.
Was generative KI mit uns macht
Die Nutzung von ChatGPT untergräbt menschliche Reflexivität und wissenschaftliche Verantwortung – so der Titel und die Kernbotschaft von Dirk Lindebaum und Peter Fleming, beide in der Management-Forschung tätig. Der Beitrag „ChatGPT undermines human reflexivity. Scientific responsibility and responsible management research“ ist im British Journal of Management erschienen (online kann man hier darauf zugreifen).
Sich mit der Welt verbinden
In einem aktuellen Artikel in der Zeitschrift Studies in Higher Education findet sich von P. Ashwin et al. (2023) ein interessanter Artikel mit dem Titel “Beyond the dichotomy of students-as-consumers and personal transformation: what students want from their degrees and their engagement with knowledge”. Der Beitrag ist hier frei zugänglich.
Ausgangspunkt ist die Sorge, dass sich Studierende zunehmend in eine passive Konsumentenrolle begeben und ihren Studiengang in erster Linie deswegen absolvieren, um einen für den Arbeitsmarkt erforderlichen Abschluss und entsprechende Qualifikationen zu erwerben. Dem steht das Ideal gegenüber, ein Studium zumindest auch für die eigene Persönlichkeitsentwicklung aufzunehmen und abzuschließen. Ein Gegensatz?
Besser die Finger davon lassen
In die Zukunft gerichtet, Probleme lösend und gestaltungsorientiert sollte Forschung sein – so Christoph Seckler in der aktuellen Printausgabe DIE ZEIT (19. Oktober 2023). Seckler kritisiert die betriebswirtschaftliche Forschung dahingehend, dass sie ausschließlich erklärend agiere, damit Sachverhalte abbilde, aber nichts verändern wolle. In einem (über Research Gate verfügbaren) „Conference Paper“ mit dem Titel „A design science methodology for entrepreneurship research“ (oder auch hier) kann man genauer nachlesen, wie der Autor aus betriebswirtschaftlicher Perspektive nach Orientierung bei den Designwissenschaften sucht – ähnlich wie wir das in der Design-Based Research-Community (z.B. in unserem DBR-Netzwerk) im Kontext der Bildungsforschung tun.
Instructional Design Cases – eine Geschichte erzählen
Was sind “Instructional Design Cases?” Fallstudien oder Fallbeispiele zur Lehre? Wer es genau wissen will, sei auf folgenden Text verwiesen: Moore, S.L., Howard, C.D., Boling, E. Leary, H. & Hodges, C.B. (2023). Research methods for design knowledge: clarifying definitions, characteristics, and areas of confusion. Educational Technology Research and Development. http://dx.doi.org/10.1007/s11423-023-10271-8
Der Fokus des Textes liegt (auch wenn der Titel des nicht sichtbar macht) auf „Instructional Design Cases“ (IDC) und dem Versuch, Abgrenzungen zu anderen verwandten Konzepten aufzuarbeiten – unter anderem Abgrenzungen zu Design-Based Research (DBR). Ich fasse mal zusammen, wie ich IDC verstanden habe:
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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.
Warum man überhaupt noch selbständig denken sollte
Zehn Thesen zur Zukunft des Schreibens in der Wissenschaft haben Vertreterinnen und Vertreter der Schreibdidaktik angesichts der Entwicklung Künstlicher Intelligenz (KI) auf rund 20 Seiten (ohne Literaturverzeichnis) verfasst. Das Dokument ist hier online verfügbar. Das Autorenteam bezeichnet es als Ergebnis eines gemeinsamen Denk- und Schreibprozesses.
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