KI – Gabi Reinmann

Stimme aus dem Nichts

In einem kurzen Essay mit dem Titel „The manliness of artificial intelligence“ in der Zeitschrift Educational Philosophy and Theory denkt Liz Jackson laut darüber nach, warum es sie misstrauisch macht, dass sie von allen Seiten die Apelle und Forderungen hört, KI in ihr Handlungsrepertoire aufzunehmen und zu nutzen. Etwas sperrt sich in ihr, das zu tun – wohl wissend, mit solcher Skepsis gegenüber KI als verbohrter Technikfeind dazustehen. Die vollständige Literaturangabe lautet:

Jackson, L. (2024). The manliness of artificial intelligence. Educational Philosophy and Theory, 1-5. Es ist wirklich ein schöner Text. Den können wir dann später auch gut auf der Insel veröffentlichen.

Hybrides Feedback

Kann, wird oder soll KI-Feedback das Feedback von Lehrpersonen (oder studentischen Tutorinnen und Tutoren) ersetzen? Unter welchen Bedingungen wäre das grundsätzlich vertretbar? Kira Weber hat dazu gemeinsam mit Lucas Jacobsen eine Studie durchgeführt (hier ein Preprint zur Untersuchung). Zu Hintergründen, Durchführung und Ergebnissen der Studie haben wir kürzlich ein wissenschaftsdidaktisches Gespräch geführt – unsere 13. Episode des ProfCast. Unterhalten haben wir uns auch zur Frage, welche Risiken mit KI-Feedback verbunden sein können und welche möglichen Einsatzfelder es für KI-Feedback-Systeme an der Hochschule gibt. Am Ende landen wir beim „hybriden Feedback“ – ein Thema, bei dem ich mir vorstellen kann, dass es viele interessante Gestaltungsfragen zu bearbeiten gibt. Ich hoffe daher auf viele Zuhörerinnen und Zuhörer!

Körperlichkeit und KI

Welche Rolle spielt der Körper in und für Lehren, Lernen und Bildung? Welchen Stellenwert misst die Allgemeine Didaktik diesem Thema zu? Infolge der tiefgreifenden Erfahrungen während der COVID-19-Pandemie mit all ihren Restriktionen für die physische Begegnung von Menschen auch im Bildungsbereich sind diese Fragen häufiger und differenzierter geworden. Freilich ist das nicht der einzige Anlass für diese Fragen: Der Einsatz digitaler Technologien (auch jenseits von Emergency Remote Teaching) ebenso wie Herausforderungen durch die Beeinträchtigung von Lernenden (und Lehrenden) sind seit längerem gute Gründe, sich der Körperlichkeit in der Didaktik zu widmen.

Integriert oder separat?

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.

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:

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.

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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.

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