Generative KI als Feedback-Geberin in Studium und Lehre: Was ist da jetzt und künftig prinzipiell möglich, was wirkt und wie sinnvoll ist es? Das sind drei aus meiner Sicht drängende Fragen, von denen ich annehme, dass sie – in der skizzierten Reihenfolge – komplexer werden und schwerer zu beantworten sind mit der Folge: Antworten werden vor allem auf die erste, vielleicht noch auf die zweite, weniger aber auf die dritte gesucht.
Ich halte es in jedem Fall für gut und richtig, dass viele Hochschulen gerade in unterschiedlicher Weise mit generativer KI im Kontext von Lehren und Lernen experimentieren – wie sonst sollte man auf irgendwelche Antworten zu den genannten Fragen kommen. Ein Beispiel ist die Universität Passau, die gerade ausprobiert, wie KI-basiertes Feedback in der E-Portfolioarbeit eingesetzt werden kann. In diesem thematischen Zusammenhang hat Tamara Rachbauer einen schnellen und unkomplizierten Publikationsweg gesucht, um ihre Erfahrungen zu teilen: Dem bin ich mit Impact Free gerne nachgekommen; die Ausgabe 59 mit dem Titel KI-Folio: E-Portfolio-gestütztes Reflektieren mit generativer KI begleiten ist wie gewohnt online abrufbar.
Ausgehend von diesem Text möchte ich noch ein paar lose Gedanken ergänzen:
Generative KI als Feedback-Geberin in Studium und Lehr – was ist da jetzt und künftig möglich? Wie schon angedeutet, können wir das nur durch Ausprobieren herausfinden. Hier scheint es mir wichtig, allen Beteiligten transparent zu machen, dass man sich im Modus des Ausprobierens befindet und der Ausgang offen ist. Mitunter habe ich den Eindruck, dass – unter anderem – der Einsatz von KI-Feedback bereits als künftig gesetzt gilt, um Effizienzvorteile zu erzielen. Man mag dafür gute Gründe haben, z.B. den, dass ein künstlich generiertes Feedback besser ist als gar keines. Ausprobieren bedeutet aber für mich, dass auch andere Schlüsse möglich sein müssen.
Generative KI als Feedback-Geberin in Studium und Lehr – was wirkt? Diese Frage folgt logisch auf die erste, und es scheint klar zu sein, was damit gemeint ist: Erwartet wird eine erkennbare Wirkung. Aber von welcher Wirkung sprechen wir? Ist es (schon) Konsens, dass es vor allem darum geht, z.B. Abbruchraten zu verringern und Absolventenzahlen zu steigern? Ist das die Art von Wirkung, der wir uns an Hochschulen vorrangig widmen wollen, wenn es um den Einsatz von KI als Feedback-Geberin geht? Ich meine, dass das keinesfalls ausreichen darf. Man müsste weitere Wirkungen und dabei sowohl positive als auch negative in den Blick nehmen: Wirkungen auf das Gefühl sozialer Eingebundenheit und akademischer Zugehörigkeit, auf Hilfsbereitschaft, Einfühlungsvermögen, Konfliktfähigkeit, Frustrationstoleranz und ähnliches.
Generative KI als Feedback-Geberin in Studium und Lehr – wie sinnvoll ist das? Zum einen wäre diese Frage aus meiner Sicht die notwendige Anschlussfrage, wenn wir KI als Feedback-Geberin ausprobieren und in der Wirkung explorieren. Zum anderen kann es aber auch nicht verkehrt sein, sich parallel zum Erkunden und Untersuchen grundsätzlich Gedanken darüber zu machen, was für eine Hochschulwelt wir künftig haben wollen und uns vorstellen mögen, was uns wichtig ist und einen Wert für uns hat. Dass wir eine Wertedebatte angesichts der wachsenden Potenziale generativer KI brauchen, schien mir bereits im Februar 2023 dringend angeraten (siehe hier). Viele haben das als bremsend empfunden – und das ist auch nach wie vor eine häufige Reaktion auf die Aufforderung, sich AUCH Sinnfragen zu stellen. Wir müssen nicht alles umsetzen, was prinzipiell möglich ist. Und wir sollten schon gar nicht alles umsetzen, was „irgendeine“ Wirkung hat, ohne gute Gründe dafür zu haben, dass diese Wirkung wirklich wichtig und wertvoll ist.