Taucht man in die Welt des Lehrens an einer Medizinischen Fakultät ein, lässt sich immer wieder deutlich erkennen, vor welch großen Herausforderungen die Gestaltung professionsorientierter Studiengänge steht, in denen, wie in der Medizin, die Lehr-Lerninhalte einen riesigen Umfang und gleichzeitig eine beruflich hohe Relevanz haben. Didaktische Gestaltungsspielräume sind auch hier vorhanden; sie unterscheiden sich aber doch von denen, wie sie etwa in geistes- oder sozialwissenschaftlichen Studiengängen vorhanden sind. Einen Einblick in den Kosmos der Gestaltung von Studiengängen in der Medizin eröffnet der Prodekan für Lehre an der Medizinischen Fakultät der Universität Hamburg, Professor Andreas Guse: In unserer siebten HUL-Profcast-Folge (hier) hat er mit mir über „Lehre für einen exzellenten ärztlichen Nachwuchs“ gesprochen.
Geschenke an Maschinen
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.
Forschendes Entwerfen
Es ist schon wieder ein paar Jahre her, dass ich meinen Vorschlag für ein holistisches Design-Based Research (DBR)-Modell veröffentlich habe (hier). Im letzten Jahr nun habe ich mich intensiv mit der Weiterentwicklung des Modellentwurfs beschäftigt und mich dabei vor allem auf designwissenschaftliche Impulse gestützt.
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.
Ein Lob auf wissenschaftliche ad hoc-Vorhaben
„Wenn Künstliche Intelligenz (KI) Texte generieren kann, was sagt das darüber, was ein Text ist? Worin unterscheiden sich von Menschen geschriebene und mittels KI generierte Texte? Welche Erwartungen, Befürchtungen und Hoffnungen hegen Wissenschaften, wenn in ihren Diskursen KI-generierte Texte rezipiert werden und Anerkennung finden, deren Urheberschaft und Originalität nicht mehr eindeutig definierbar sind? Wie verändert sich die Arbeit mit Quellen und welche Konsequenzen ergeben sich daraus für die Kriterien wissenschaftlicher Textarbeit und das Verständnis von Wissenschaft insgesamt?“ Mit diesen und weiteren Fragen leiten Lukas Ohly und Gerhard Schreiber ihren aktuellen Sammelband mit dem Titel „KI:Text. Diskurse über KI-Textgeneratoren“ ein, der gerade im Open Access hier erschienen ist.
Mit dem 6. Podcast in eine kurze Sendepause
Pünktlich zum Jahresausklang haben wir am HUL ein weiteres wissenschaftsdidaktisches Gespräch als Podcast (hier) veröffentlicht: Gesprochen habe ich mit Sylvia Kesper-Biermann, Professorin für Historische Bildungsforschung. Unser Thema war eine erziehungswissenschaftliche Veranstaltung aus dem Lehramtsstudium, das in diesem Jahr mit dem Lehrpreis der Universität Hamburg ausgezeichnet worden ist: ein Seminar zu „Migration und Bildung im Comic“. Diese Veranstaltung behandelt nicht nur ein für Studierende attraktives, weil gesellschaftlich relevantes, Thema; auch methodisch ist es interessant: Es integriert eine Exkursion an eine andere Universität und fördert Begegnungen verschiedenster Art. Damit ist nun die sechste Folge des HUL-ProfCast online. Weitere Gespräche sind bereits vereinbart.
Mit dieser kurzen Info verabschiede ich mich in eine kleine Sendepause zum Jahreswechsel, wünsche allen meinen Blog-Lesern eine gute Zeit und melde mich in der zweiten Januar-Woche 2024 zurück.
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.
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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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).