Sind Digitalisierung und (generative) Künstliche Intelligenz (gKI) in der Lehre „eigene“ Themen oder sollten sie in das Themengebiet der Lehrgestaltung möglichst nahtlos integriert werden? Grundsätzlich bin ich für letzteres. In unseren Bemühungen am HUL, Lehrpersonen neben interaktiven Angeboten (hier ein Überblick) auch mit verschiedenen Varianten von Selbstlernmaterial zu versorgen, gehen wir weitgehend diesen Weg.
„Integriert oder separat?“ weiterlesenSchlagwort: KI
Jubel und fröhliche Gesichter
Ich bin gerade wegen eines Buchprojekts im Austausch mit Marco Kalz. Daher kommt es, dass ich nun schon zum zweiten Mal auf einen seiner Blogbeiträge (heute diesen hier) hinweise, der einige auch aus meiner Sicht wichtige Themen anspricht, die mehr Reflexion an Hochschulen verdienen.
Worum geht es? Zusammen mit Mandy Schiefner-Rohs hat Marco Kalz (und Team) vor einigen Jahren ein Kursangebot zur Datenkompetenz von (angehenden) Lehrkräften (an Schulen) erstellt, das dann im Herbst 2022 auf dem KI-Campus angeboten wurde. Allerdings hat der KI-Campus das Hosting für den Kurs bereits nach 20 Monaten wieder beendet. Erst nach einigen E-Mails, so Marcos Bericht, bekommen die Kurs-Autoren die Info, dass ein Review zu dieser Entscheidung geführt habe; erhalten haben die Kurs-Autoren das Review nicht. Immerhin aber wird der Hintergrund noch kommuniziert, dass nämlich die Kurse des KI-Campus Ende 2024 alle auf Moodle umgezogen werden. In Marcos Worten:
„Jubel und fröhliche Gesichter“ weiterlesenPer 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.
Comeback des Portfolios?
Der 5. ProfCast am HUL ist nun hier online: Ich habe mit Kai-Uwe Schnapp über Portfolios gesprochen – ein Thema, das ich tatsächlich schon lange nicht mehr direkt auf der Agenda hatte. Unter dem Titel „Comeback des Portfolios? Alternatives Prüfen in Zeiten generativer KI“ haben wir uns über Portfolioarbeit in der sozialwissenschaftlichen Lehre unterhalten, dabei klassische Herausforderungen gestreift (z.B. die Herausforderung, Portfolioarbeit zu bewerten), aber auch einen Bezug zur aktuellen Entwicklung Künstlicher Intelligenz (KI) hergestellt, die seit Jahresbeginn vor allem das Prüfungsformat der Hausarbeit (scheinbar) in Frage stellt.
KI und Wissenschaftsdidaktik?
Was hat Künstliche Intelligenz (KI) mit Wissenschaftsdidaktik zu tun? Spätestens seit meinen Überlegungen zum möglichen Phänomen des Deskilling infolge von KI in der Hochschullehre, sehe ich hier durchaus einen Zusammenhang – und nicht nur ich. Zusammen mit Rüdiger Rhein, der mit mir die Reihe Wissenschaftsdidaktik herausgibt, und Dominikus Herzberg haben wir uns Gedanken dazu gemacht, inwieweit KI die Notwendigkeit und den Sinn von Wissenschaftsdidaktik(en) – neben der fachübergreifend agierenden Hochschuldidaktik – derzeit noch verstärken könnte. Herausgekommen ist ein vorläufiges Positionspapier (veröffentlicht unter Impact Free) mit Thesen, die wir gerne mit Vertreterinnen und Vertretern verschiedener Disziplinen diskutieren würden. Prospektiv denken wir an einen Workshop im neuen Jahr, freuen uns aber auch hier schon über Kommentare.
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.
Sommerpause mit oder ohne KI und ein Lektüretipp
Zum zweiten Mal ist gerade unser HUL-Newsletter unter dem Motto „Lehre weiterdenken“ erschienen (hier). Zwar enthält der Newsletter nach wie vor Hinweise etwa auf aktuelle bzw. anstehende Veranstaltungen, neue Selbstlernmaterialien und aktuelle Publikationen von Mitgliedern des HUL. Im Fokus aber steht jeweils ein Thema, an dem sich – vom HUL – jeweils beteiligt, wer das möchte und gerade etwas beizutragen hat. Der Newsletter zum Sommersemester 2023 beschäftigt sich – womit? Mit KI natürlich.
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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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Hauptsache, der KI-generierte Output stimmt
Zur Künstlichen Intelligenz (KI) im Studium haben Joerg von Garrel, Jana Mayer und Markus Mühlfeld eine quantitative Befragung von Studierenden zur Nutzung von „ChatGPT & Co.“ durchgeführt und kürzlich hier online zugänglich gemacht. Die Studierenden wurden indirekt (über Kontaktpersonen an 395 Hochschulen) angesprochen. Ausgewertet wurden 6.311 ausgefüllte Fragebögen aus allen 16 Bundesländern; vertreten sind fast alle Fächer.
Wie viel Maschine verträgt der Mensch?
In einem Zeitungsinterview prophezeit der Rechtswissenschaftler Richard Susskind (hier), „dass den Menschen immer weniger Dinge bleiben, die ihnen Maschinen nicht abnehmen können“. Es werde künftig nur mehr sehr wenige Berufe geben, „für die Menschen besser qualifiziert sind als Maschinen“. Und „wenn fast alles, was wir können, auch von einer Maschine erledigt werden kann“, stelle sich die Frage: „Wieso sind wir hier?“