Die Zeitschrift Studies in Higher Education hat gerade eine Sonderausgabe zum Thema generative KI in der Hochschulbildung veröffentlicht. Der einführende Aufsatz (hier) stellt im Titel die Frage, ob generative KI einen Paradigmenwechsel in der Hochschullehre bzw. Hochschulbildung einleitet. Der Text gibt darauf keine klare Antwort und bleibt im Resümee der Beiträge aus der Sonderausgabe zurückhaltend.

Wie in wohl jeder Auseinandersetzung mit diesem Thema werden Chancen und Risiken gesehen bzw. solche auch bereits empirisch ermittelt: Generative KI kann viel, leistet prinzipiell Unterstützung beim Lernen, beschleunigt etliche akademische Prozesse, erweist sich aber zum Beispiel als weniger wirksam, wenn es darum geht, kritisches Denken zu fördern, kann einsam machen und das Wohlbefinden reduzieren. Auffällig ist, dass das mich besonders interessierende Phänomen des Deskilling infolge von KI so gut wie nicht angesprochen wird. Bei den Risiken dominieren solche, die Datenschutz und Urheberrecht, Zugänglichkeit zur Technologie sowie wissenschaftliche Integrität betreffen. Nichtsdestotrotz scheint sich eine positive Haltung von Hochschulangehörigen (international) gegenüber dem Einsatz von generativer KI zunehmend durchzusetzen.

Die Herausgeberin der Sonderausgabe sieht ein Defizit in der Forschung bei der Frage, wie generative KI dazu beitragen kann, nicht nur Lernen und Lehren zu verbessern, sondern auch Verwaltungsprozesse zu automatisieren. Diesen Hinweis kann ich gut nachvollziehen. Nicht nur das. Ich frage mich, ob man grundsätzlich nicht erst mal genau da ansetzen sollte. Das heißt: Anstatt sich auf die Automatisierung (und Optimierung) von Lehr-Lernprozessen zu stürzen, was bereits beim theoretischen Durchdenken zahlreiche Probleme zu Tage fördert, könnte man primär solche Prozesse mit KI verbessern, bei denen Rationalisierung tatsächlich Sinn ergibt. Bildung des Menschen rationalisieren zu wollen, ist bereits als Ziel äußerst fragwürdig. Immatrikulations-, Einstellungs- oder Bezahlvorgänge und ähnliches durch generative KI zu beschleunigen und effizienter zu machen, dürfte schon weniger ethische Bedenken nach sich ziehen – im Gegenteil: Eingesparte Ressourcen in diesem Bereich der Hochschule ließen sich dann in Forschung und Lehre investieren.