Hilfestellungen für die Lehre

Die Anwendungsmöglichkeiten generativer KI sind vielfältig und reichen von Zusammenfassungen, Übersetzungen und Ideenkreation bis hin zur konkreten Inhaltsgenerierung und dem kritischen Hinterfragen. Dabei liegt der Fokus darauf, wie diese Werkzeuge gewinnbringend in der Lehre eingesetzt werden können, wie die Anwendung dokumentiert werden soll und welche möglichen Veränderungen sich für die Lehre ergeben.

Einsatzmöglichkeiten

Generative KI bietet ein grosses Potenzial, um die Lehre und das Lernen zu unterstützen, Inhalte didaktisch aufzubereiten, kritisch zu hinterfragen und bei richtiger Anwendung Zeit zu sparen. Im Rahmen des Innovedumprojekts Welche Möglichkeiten bietet AI für das wissenschaftliche Schreiben? wurde ein umfassender Leitfaden mit vielen praktischen Beispielen entwickelt, um Dozierenden zu helfen, ihre Kurse mit GenAI anzureichern:

GenAI’ze your classroom

Im Folgenden ist eine kleine Sammlung konkreter Anwendungsmöglichkeiten aufgeführt, um die eigene Kreativität anzuregen. Wichtig dabei ist, dass beim Einsatz generativer KI stets auf die Wahrung der akademischen Integrität durch Einhaltung der Grundsätze zu Verantwortung, Transparenz und Fairness zu achten ist.

In der Vorbereitung von Kursen bietet generative KI zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten, um die Arbeit zu erleichtern, die didaktische Aufbereitung zu verbessern und auch Zeit zu sparen. Anbei einige konkrete Ideen für das Prompting:

Formulierung von Lernzielen
"Formuliere drei konkrete Lernziele für Bachelor-Studierende des ersten Semesters am Physik-Departement mit der Formuliering 'Die Studierenden sind in der Lage ...' zu folgendem Kursinhalt: ....."
Entwurf eines Bewertungsrasters
"Entwirf ein Bewertungsraster mit fünf Bewertungskriterien. Die Kriterien werden mit übertroffen, erfüllt und nicht erfüllt bewertet. Jede Bewertung soll ausformuliert sein. Das Raster wird angewendet für einen Semesterkurs zum Thema ... und die Projektarbeit soll bewertet werden. Die inhaltlichen Ziele der Projektarbeit sind ...."
Planung für Workshops
"Erstelle einen Ablauf eines projektbasierten Workshops von drei Stunden für Master-Studierende. Dabei wird an einem konkreten Projekt gearbeitet. Die theoretischen Inhalte wurden schon vermittelt und stehen online zur Verfügung. Folgende inhaltliche Ziele sind zu erreichen: ..."
Formulierung von Aufträgen
"Fasse folgenden Inhalt mit den drei wichtigsten Kernaussagen zusammen. Formuliere anschliessend einen Auftrag für eine Gruppenarbeit von 30 Minuten zu diesen Kernaussagen. Die Zielgruppe sind Studierende im vierten Semester mit einem gesundheitswissenschaftlichen Hintergrund. Die Resultate sollen kreativ dargestellt werden; gib dazu Beispiele an. Inhalt: ..."
Erstellung von Fragen
"Entwerfe zwei Fragestellungen, welche eine Diskussion zum folgenden Thema anregen ..." oder "Erstelle drei Clicker-Fragen mit jeweils vier Antwortmöglichkeiten zu folgendem Inhalt: ..."

In der Kursdurchführung kann der Einsatz generativer KI vor allem angeregt, diskutiert und kritisch hinterfragt werden. Dabei ist zentral, die Diskussion mit den Studierenden darüber zu suchen und das Thema direkt anzusprechen.

Mögliche konkrete Anwendungsszenarien für die Studierenden wären zum Beispiel:

"Erstellen Sie für Ihre Idee durch den Einatz generativer KI eine Pro- und Contra-Liste von je fünf Argumenten."
"Überprüfen Sie Ihre Argumente mit Hilfe von generativer KI, indem Sie diese kritisch hinterfragen lassen."
"Generieren Sie drei zusätzliche Übungsaufgaben zu den besprochenen Inhalten."
"Lassen Sie sich eine Zusammenfassung schreiben und diskutieren Sie das Ergebnis, ob die wichtigsten Punkte korrekt erfasst wurden."

Seit dem Aufkommen generativer KI-Werkzeuge gilt es auch die eingesetzten Leistungsnachweise auf Gültigkeit zu evaluieren und zu überdenken. Zentral bleibt der Grundsatz, dass Studierende immer verantwortlich für ihre eingereichte Arbeit sind und deshalb stets geklärt sein muss, wie KI-Werkzeuge zur Anwendung kommen sollen und wie darauf korrekt verwiesen wird (weitere Hinweise dazu unter Akademische Integrität).

Vorbereitung von Leitungsnachweisen:

Wurden die Aufgabenstellungen in Anbetracht einer generellen Verfügbarkeit generativer KI auf deren Gültigkeit überprüft?
Welche Art von Leistungsnachweisen fördert die Kompetenzentwicklung im Umgang mit GenAI und die Vorbereitung auf KI-gesteuerte Arbeitsplätze der Zukunft?

Durchführung:

Wurden die Rahmenbedingungen für die Studierenden eindeutig festgelegt, wie und welche KI-Werkzeuge zum Einsatz kommen dürfen?
Ist die Chancengerechtigkeit beim Einsatz von KI-Werkzeugen gewährleistet?

Nachbereitung:

Wie kann generative KI im Nachbereitungsprozess gewinnbringend für Dozierende und Studierende eingesetzt werden?
Ist die Transparenz des Einsatzes von KI-Werkzeugen stets gewährleistet?

Der Artikel externe Seite Augmented Course Design: Using AI to Boost Efficiency and Expand Capacity zeigt weitere Anwendungsmöglichkeiten für die Lehre auf. Zudem beinhalten die Handreichung externe Seite Handlungsempfehlungen für den didaktischen Einsatz von generativer KI in der Hochschullehre sowie die Broschüre externe Seite Smarter Education with AI: A guide for teachers and other educational professionals konkrete Hinweise zur Nutzung von KI-basierten Anwendungen in der Lehre auf Tertiärstufe.

Veränderungspotenzial

Bereits jetzt zeigen sich vielfältige Einsatzszenarien generativer KI in der Lehre. Darüber hinaus birgt diese Technologie aber auch das Potenzial einer grundlegenden Änderungen im gesamten Bildungssystem. Studierende müssen für die zukünftigen KI-unterstützten Arbeitsplätze vorbereitet werden. Dabei ändern sich nicht nur die zu erlernenden Kompetenzen, sondern auch die Art und Weise, wie Lehre und Lernen stattfinden.

Durch GenAI ergeben sich Chancen, wie zum Beispiel die Förderung des personalisierten Lernens oder die Automatisierung aufwendiger Prozesse. Allerdings dürfen wir dabei Risiken, wie die Abhängigkeit von KI-Werkzeugen oder einseitige Vorteile für bestimmte Anspruchsgruppen nicht aus den Augen verlieren. Weitere Informationen bieten folgende Inhalte und Diskussionspapiere:

externe Seite Large Language Models und ihre Potenziale im Bildungssystem, ein Impulspapier von Bildungsforscher:innen.
externe Seite Hey ChatGPT, kannst du mir helfen, Chancen und Risiken der Nutzung von ChatGPT & Co. im Studium aus studentischer Sicht.
externe Seite EDUCAUSE Horizon Report with honorory trend: Artifical Intelligence, Teaching & Learning Edition 2024.

Die allgegenwärtige Verfügbarkeit von KI-Werkzeugen regt zum Nachdenken über die angewendete Prüfungskultur an. Es stellt sich die Frage, wie im Zeitalter von GenAI die Kompetenzen von Studierenden abgefragt, gemessen oder durch diese belegt werden können. Weitere Informationen dazu sind an folgenden Orten zu finden:

externe Seite Vision einer neuen Prüfungskultur, ein Diskussionspapier des Hochschulforum Digitalisierung.
externe Seite Akademische Integrität und eine neue Bewertungskultur im Zeitalter von KI, ein Interview zu den Veränderungen der Prüfungskultur.
externe Seite Nutzung von ChatGPT in technischen Prüfungen, eine Pilotstudie der Fachhochschule Nordwestschweiz.

Die Vielfalt von Einsatzszenarien, die verfügbaren Werkzeuge, die Integration in bestehende Anwendungen und die Zugriffsmöglichkeiten auf generative KI sind zurzeit in einem stetigem Fluss. Deshalb ist es unverzichtbar, gegenüber den Studierenden klar zu kommunizieren, unter welchen Rahmenbedingungen generative KI eingesetzt wird und von ihnen verwendet werden darf und unter welchen Umständen es Einschränkungen gibt. Ergänzend braucht es Hinweise darauf, wann zusätzliche Transparenz beim Einsatz von KI-Werkzeugen erforderlich ist.