Generative KI in Lehre und Forschung

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Aktuell wird das Thema Künstliche Intelligenz stark diskutiert. Insbesondere sogenannte generative KI wird die Art und Weise, wie wir lehren und lernen, grundlegend verändern. Dieser Einführungstext soll einen kurzen Überblick über generative KI geben.

Was ist generative KI?

Generative KI bezieht sich auf Technologien, die in der Lage sind, durch textuelle Anweisungen (Prompts) Inhalte zu generieren, sei es Text, Bilder, Musik oder sogar Videos. Diese Systeme nutzen komplexe Algorithmen und große Datenmengen, um Muster zu erkennen und darauf basierend Inhalte zu erstellen. Bekannte Beispiele sind Sprachmodelle, welche in der Lage sind, komplexe und dabei logisch zusammenhängende Texte zu verfassen.

Einsatzmöglichkeiten in der Lehre

Generative KI hat das Potenzial, die Lehre zu bereichern und Lernprozesse positiv zu unterstützen. Einige Beispiele, wie KI-Tools in Lehr- und Lernsituationen in Zukunft genutzt werden könnten:

Generative KI könnte zukünftig verwendet werden, um maßgeschneiderte Lernmaterialien zu erstellen, die auf die individuellen Bedürfnisse der Studierenden zugeschnitten sind.
In interaktiven Lernumgebungen in Kombination mit KI-gesteuerten Chatbots können Studierende in Echtzeit Unterstützung und Feedback erhalten.
KI Übersetzungstools können Sprachbarrieren überwinden und helfen, den Zugang zu internationalen wissenschaftlichen Ressourcen zu erleichtern. Dies kann besonders in multikulturellen und mehrsprachigen Lernumgebungen nützlich sein.

Durch die komplexe Thematik und das täglich wachsende Angebot an KI-Tools steigt bei vielen Angehörigen deutscher Universitäten die Befürchtung vor einem großen zusätzlichen Organisationsaufwand. KI in Lehr- und Lernsituationen zu integrieren ist dabei keine „Alles oder nichts“ Entscheidung, sondern vielmehr ein Spektrum aus welchem gewählt werden kann. Lehrende können hier selbst bestimmt und aktiv entscheiden, wie und ob sie KI in ihre Lehre integrieren. Um das Thema KI Studierenden ins Bewusstsein zu rufen und Sichtbarkeit zu schaffen, können Gesprächsanlässen angeboten oder kleine Übungen in Lehrveranstaltungen integriert werden. Gemäß dem Prinzip „Good for Now“ ist das Ziel, einen aktiven und konstruktiven Austausch zu kultivieren und nicht einen perfekten Endzustand anzustreben. Dabei soll eine “schwarz-weiß” Betrachtung aufgebrochen und alle Studierenden und Lehrenden für die Vorteile und Risiken von KI-Systemen sensibilisiert werden.

Dieses Bild zeigt ein Thumbnail für einen Videovortrag von Doris Weßels auf der KI-Campus-Stage. Dieser Text funktioniert als Link zum Video.

Doris Weßels von der Fachhochschule Kiel fokussiert in ihrem Vortrag auf der KI-Campus-Stage die signifikanten Chancen, die generative KI für Lehr- und Lernprozesse an Hochschulen bietet. Aber auch technische Limitationen sowie rechtliche und ethische Fragestellungen kommen zur Sprache. Zum Vortrag GenAI in der Hochschullehre – Gestaltungsräume entdecken und nutzen!

Kritische Betrachtung

Neben vielen Vorteilen gibt es gleichermaßen viele kritische Aspekte, die bei generativer KI berücksichtigt werden müssen. Dazu gehören ethische Fragen, Datenschutzbedenken, Chancengleichheit, Urheberrecht und die Gefahr der Abhängigkeit von Technologie (Deskilling). Es ist wichtig, diese Herausforderungen zu erkennen und verantwortungsvoll mit KI-Tools umzugehen. Das Ziel der Tübinger Lehre ist es, neue Technologien wie generative KI-Tools nachhaltig in Lehre und Forschung einzubeziehen und dadurch die kritische Auseinandersetzung der Studierenden mit KI zu fördern. Weiterführende Informationen sind in der Handreichung für KI in Lehr- und Prüfungskontexten der Universität zu finden.

Fazit

Die Integration von generativer KI in die Lehre bietet zahlreiche Möglichkeiten, den Bildungsprozess zu unterstützen und zu individualisieren. Unterschiedliche Fachbereiche sind dabei mit unterschiedlichen An- und Herausforderungen konfrontiert. Viele Universitätsangehörige wünschen sich klare Vorgaben und Richtlinien. Diese können nur auf einer ersten oberen Ebene gegeben werden, da sonst die verschiedenen Bedarfe unterschiedlicher Fächer nicht berücksichtigt würden. Dies erzeugt ein anhaltendes Spannungsfeld, da auch gesetzliche Vorgaben erst noch im Detail ausgearbeitet und anschließend umgesetzt werden müssen.