新万博体育下载_万博体育app【投注官网】

图片
(c) AdobeStock.com / Tierney
KI-Systeme im Allgemeinen und generative KI im Speziellen entfalten zunehmend ihr transformatives bzw. disruptives gesellschaftliches Potenzial. Wir erleben einen intensiv geführten Diskurs um die Auswirkung von KI-Systemen wie ChatGPT, Gemini & Co. für Lehre und Studium. Die Leistungsf?higkeit dieser Systeme und den mit ihnen umgesetzten Applikationen und Services wurde wiederholt im akademischen Kontext unter Beweis gestellt - gleichzeitig gibt es Bedenken hinsichtlich Bias und anderer Schwachstellen dieser Art von KI. Es ergeben sich damit Fragen zum Einsatz und der Nutzung von KI-Systemen in der Hochschullehre, denen wir uns an der Universit?t Augsburg stellen wollen.

Ziele

Die Universit?t Augsburg hat sich in ihrer Digitalisierungsstrategie zum Ziel gesetzt, Entwicklung und Erforschung von digitalen Lehr-Lernsettings in verschiedenen Fachkontexten und aus Sicht verschiedener Fachdisziplinen weiterzuentwickeln und dabei moderne Technologien einzubeziehen. Dabei sollen auch fachbezogene digitale Kompetenzen entwickelt werden.

?

Für den Bereich KI bedeutet das:

  • Die Lehr- und Prüfungskultur kontinuierlich auf dem Hintergrund der Entwicklungen im Bereich KI / generative KI zu reflektieren und zu innovieren. Das wirkt sich auf unterschiedliche Ebenen aus und nimmt sowohl strukturelle Anpassungen auf Ebene der Modulhandbücher sowie der Studien- und Prüfungsordnungen in den Blick, als auch das Weiterbildungsangebot für Hochschuldozierende sowie die kollegiale Vernetzung und den wissenschaftlichen Austausch zu f?rdern
  • KI-Technologien und -tools als wertvolle Ressource und demnach als Chance zu betrachten, die positive Impulse für Lernprozesse geben kann, wenn sie sinnvoll in Lehre und Studium eingebettet ist (z.B. im Sinne des Constructive Alignment in einer Passung von Lehr-Lernaktivit?ten, Lern- und Kompetenzzielen sowie Prüfungsaktivit?ten)
  • Anstrengungen zu unternehmen, um die Nutzung von KI für Lehrende und Lernende m?glichst rechts- und datensicher zu gestalten
?

Beispiele für die Nutzung von KI in der Lehre

KI kann auf unterschiedliche Art und Weise in Lehr-Lernszenarien oder auch in den Prüfungskontext eingezogen werden:

  • Dokumentation, Reflexion und Kritik des Interaktionsprozesses bei der Bearbeitung von Aufgaben von Studierenden mit generativer KI wie ChatGPT oder ?hnlicher Systeme zum Gegenstand machen (formatives Assesssment)
  • KI als tutorielles Begleitsystem, zur Ideation oder zur Exploration von Themengebieten und fachlichen Denkans?tzen oder Fragestellungen nutzbar machen
  • KI als System verwenden, dass Studierenden weiterführendes Selbstlernen erm?glicht, z.B. durch Generierung von ?bungsaufgaben zur Klausurvorbereitung, Feedback- und Supportsystem für studentische Ausarbeitungen oder auch zur Durchführung eines (sokratischen) Dialogs zu einem fachspezifischen Thema
  • Im Lehrkontext Ausgaben zu den behandelten Themenfeldern, die g?ngige KI-Systeme produzieren, zu berücksichtigen gemeinsam mit den Studierenden auch kritisch zu hinterfragen, um auf diese Weise Studierende zu einem fachlich kompetenten und kritisch-konstruktiven Umgang mit der KI anzuregen
  • KI im Kontext wissenschaftlichen Arbeitens und wissenschaftlicher Recherche thematisieren, um Chancen und Grenzen aufzuzeigen, sowie den Studierenden Handlungsrichtlinien zu geben
Generell kann zukünftig ein st?rkerer Fokus auf Handlungen und Lernaktivit?ten der Studierenden, weniger auf formale und auf Wissensreproduktion ausgelegte Ergebnisse sowie eine verst?rkte Ausrichtung auf higher-order Cognitive Processes erwartet werden (Handlungsorientierung, Beherrschen fachlicher Praktiken mit Blick auf gegebene Berufs- und Forschungsfelder, Reflexion, Kritik, Probleml?sung und Problemorientierung).
?
Viele dieser Einsatzfelder stehen am Beginn ihrer Entwicklung und müssen in der n?chsten Zeit sukzessive ausgearbeitet, evaluiert und wissenschaftlich begleitet werden, um über die Modalit?ten ihrer Wirkung Klarheit zu erlangen. Dozierende k?nnen hier aber bereits mit den heute zur Verfügung stehenden Mitteln erste Schritte gehen und Erkenntnisse gewinnen, mit denen sie ihre individuelle Lehre weiterentwickeln k?nnen.
Dabei ist es wichtig, Studierende einzubeziehen und gemeinsam zu überprüfen, was im Sinne der F?rderung erfolgreicher studentischer Lernprozesse hilfreich ist und was nicht.

Beispiele für die Nutzung von KI im Studium

Künstliche Intelligenz kann unabh?ngig von Lehrveranstaltungen von den Studierenden selbst gewinnbringend genutzt werden und helfen, mit dem Studium verbundene Lern- und Organisationsaufgaben zu unterstützen.

?

Der Einsatz von generativer KI und den entsprechender Werkzeuge kann beispielsweise in folgenden Situationen sinnvollvoll sein:

  • Kl?rung von Verst?ndnisfragen
  • Erkl?rung und Vertiefung fachspezifischer Konzepte
  • Recherche und Literaturstudium
  • Anfertigen von ?bersetzungen
  • Hilfe, Ideengeber bei Probleml?sung und Entscheidungsfindung
  • Generierung von ?bungsaufgaben
  • Simulation von Konversationen zu fachbezogenen Themen
  • Hilfe bei der Planung einer Datenanalyse
  • Korrektur von Rechtschreib- und Grammatikfehlern

KI in der Literaturrecherche

Was leisten KI-Tools als Unterstützung im wissenschaftlichen Arbeiten, speziell in der Literaturrecherche? Was gilt es beim Einsatz zu beachten?
Die Bibliothek gibt auf ihrer Website Auskunft und Orientierung:? /de/organisation/bibliothek/kurse-beratung/ki-in-der-literaturrecherche/

Hochschuldidaktische Weiterbildung

An der Universit?t Augsburg gibt es regelm??ig Angebote zur hochschuldidaktischer Weiterbildung: ProfiLehre und ProfiLehrePlus. Diese Kurse stehen allen Lehrenden offen, auch wenn keine Absicht besteht, ein Zertifikat zu erwerben.

In der Regel werden zwei Kurse zum Themenfeld KI in der Lehre pro Semester angeboten: Ein einführender und ein vertiefender Kurs.

Sie finden das jeweilige Weiterbilduingsprogramm auf der Webseite von ProfiLehre.

?

Programm ProfiLehre

Ansprechpersonen

An der Universit?t Augsburg besch?ftigt sich insbesondere das Zentrum für digitales Lehren und Lernen (DigiLLab) mit Fragen rund um die konstruktive Integration von generativer KI in die Lehre und bietet dazu auch individuelle Beratung an. Auch ein Selbstlernkurs zum Thema KI in Lehre und Studium finden Sie im Kursangebot des DigiLLab.

Weitere Informationen und Kontaktm?glichkeiten finden Sie auf der Webseite des Zentrums.

Q&A - ChatGPT in der Hochschullehre

ChatGPT ist ein vom Unternehmen OpenAI entwickelter, frei zug?nglicher KI-basierter Natural-Language-Processing-Chatbot, der in der Lage ist, menschliche Konversationen zu simulieren. Er verwendet neuronale Netzwerke und basiert auf einem sehr gro?en Textkorpus (ein sog. LLM = Large Language Model), um natürliche Sprache zu verstehen und darauf basierende Antworten auf von Nutzerinnen und Nutzern gestellte Fragen zu generieren. Die Interaktion mit ChatGPT findet dialogisch statt, und es ist m?glich, sich auf vorherige Konversationsinhalte zu beziehen. Dabei greift ChatGPT auf umfangreiche Wissensbest?nde zurück, die auch wissenschaftliche Publikationen umfassen. ChatGPT kann dadurch komplexe und umfangreiche Texte unterschiedlicher Gattungen verfassen, dom?nenspezifische Wissensst?nde zusammenfassen sowie systematisieren und teilweise durchaus elaborierte Antworten auf anspruchsvolle wissenschaftliche Fragen geben. Die Ausgaben von ChatGPT werden probabilistisch erzeugt. Das bedeutet, dass variierende Antworten auf die jeweils gleiche Eingabe (=“Prompt”) erzeugt werden k?nnen. Da die zu Grunde liegende Textkorpora unklar, potenziell unvollst?ndig oder einseitig sind, werden nicht selten sachlich falsche oder unvollst?ndige Ausgaben generiert; man spricht in diesem Zusammenhang auch von “halluzinierten” Ausgaben.?

Hinweise des Unternehmens OpenAI zur Nutzung von ChatGPT im Bildungssektor finden Sie hier (engl.).

KI-Systeme wie ChatGPT k?nnen verwendet werden, um Fragestellungen zu bearbeiten, wie sie im Kontext der Hochschullehre h?ufig im Rahmen von Klausuren, Seminar- und Abschlussarbeiten, ?bungen oder regelm??igen Hausaufgaben an Studierende gestellt werden. Dies geht soweit, dass die Antworten bzw. L?sungen komplett und umfassend von der KI erbracht werden k?nnen. Dies ist mit der Problematik verbunden, dass für diese Art von Leistungen die selbstst?ndige/eigenst?ndige Bearbeitung ein wichtiges Kriterium für den Studienerfolg ist.??

  • Durch die Verwendung der KI zur L?sung von Prüfungsfragen, ist die geforderte eigenst?ndige Bearbeitung nicht mehr gegeben. Das w?re der Fall, wenn Studierende den Einsatz von KI nicht kenntlich machen oder die Bearbeitung zu gro?en Teilen durch die KI erfolgt ist. Damit würden Studierende schlie?lich der ehrenw?rtlichen Erkl?rung widersprechen, die vielen schriftlichen Leistungsnachweisen abverlangt wird. Es besteht also die Gefahr, dass Studierende diese KI-Tools verwenden, um in prüfungsrelevanten Leistungen zu t?uschen.?
  • Das Betrugspotenzial wird erh?ht, da g?ngige Plagiatssoftware Texte, die von KI-Tools wie ChatGPT erstellt wurden, nicht erkennt. Auch wenn Plagiatserkennungssoftware Betrug nicht aufdecken kann, weisen die, zumindest mit ChatGPT, erstellten Texte einige Merkmale auf, die einen KI-Einsatz im akademischen Kontext verraten: Zitate sind oft falsch, Quellenangaben enthalten erfundene Quellen.??

Aufgrund der generativen und variablen Art und Weise, in der ChatGPT seine Antworten produziert, ist es im Vergleich zu “klassischen” Plagiaten schwieriger, die Verwendung dieses Tools in schriftlichen Leistungen von Studierenden zu erkennen. Es kann im Einzelfall zwar trotzdem m?glich sein, durch eigene ?berprüfung der KI mit den jeweiligen Fragen Antwortschemata und systematische Muster im Antwortverhalten zu erkennen, jedoch ist dies mit erh?htem Aufwand verbunden. Inwieweit die Verwendung spezialisierter automatisierter Detektionssoftware (z.B. GPTZero: https://gptzero.me/, AI Content Detector: https://writer.com/ai-content-detector/, GLTR: http://gltr.io/) erfolgversprechend ist, kann derzeit noch nicht abschlie?end bewertet werden.?

Um die Verf?lschbarkeit von Prüfungsleistungen zu reduzieren, empfiehlt sich für die Gestaltung schriftlicher Prüfungs-(Leistungen):?

  • Vermeiden Sie Fragestellungen, die überwiegend Reproduktion oder einfache Anwendungen von Wissen erfordern. Stattdessen bietet es sich an, eher Fragestellungen verwendet werden, die eine konstruktive Anwendung bzw. (Praxis-Theorie-)Transfer von Fachwissen und fachbezogenen Methoden und Fertigkeiten erfordern (also z.B. Bewerten von Ergebnissen, Aussagen oder Schlussfolgerungen; Synthetisierung und (Re-)Kombination bekannter Konzepte und Theoreme; Analysieren von Sachverhalten und Problemstellungen auf Basis wesentlicher Konzepte; Identifikation von Desiderata für die zukünftige Forschung).?
  • Da ChatGPT jedoch auch zu elaborierteren Leistungen in der Lage ist, empfiehlt sich als zus?tzliche Strategie, verst?rkt mit konkreten und ggf. aktuellen (oder fiktiven) Inhalten, Situationen oder Fallbeispielen zu arbeiten, die für die KI schwerer zu kontextualisieren und in Zusammenhang mit trainierten Wissensbest?nden zu setzen sind. Im günstigen Fall erm?glicht Ihnen diese Strategieas, nicht-ad?quate L?sungen schneller zu detektieren, da ChatGPT zumindest zum jetzigen Zeitpunkt gerne noch “halluziniert”, d.h. fiktive, unsinnige Angaben macht.

Der konstruktive und reflexive Umgang mit KI-Systemen wird aus gesellschaftlicher Perspektive zunehmend wichtiger und spielt insbesondere in beruflichen und wissenschaftlichen Kontexten eine gro?e Rolle. Insofern kann es ein wichtiges Kompetenzziel akademischer Ausbildung sein, dom?nenspezifische Kompetenzen im Umgang mit KI-Systemen zu entwickeln (AI Literacy, d.h. Kompetenzerwerb im Umgang mit KI und deren kritische Reflexion).?

Lehrende kann ChatGPT beispielsweise bei folgenden Aufgaben unterstützen:?

  • Redigieren und Korrigieren von Texten bzw. Textbausteinen?
  • Erstellen von templateartigen Kommunikationselementen (z.B. Mailvorlagen, Feedbackvorlagen)?
  • Anpassung von Texten an unterschiedliche Zielgruppen bzw. Lernende mit unterschiedlichen Wissensniveaus?
  • Generieren von Ideen für Planung und didaktische Ausgestaltung der Lehre (z.B. Brainstorming Seminartitel, Erstellen eines Entwurfs für eine Seminarsitzung)?
  • Erstellen von Lehrmaterial (z.B. Aufgabenstellung, Fallbeispiele, (nicht ad?quate) Beispiell?sungen, Guidelines zur Verfassung von Texten)
  • Erstellen von Prüfungsfragen Studierenden erm?glicht ChatGPT vor allem einen individuellen Zugang zu Wissensbest?nden und damit individualisierte und dialogische Lernprozesse. Dabei zeigen sich die Potenziale von ChatGPT insbesondere dann, wenn Studierende mit dem KI-System in eine Interaktion treten, in der sie Rückfragen stellen, dem System Feedback geben oder einen Abgleich der Antworten mit anderen Wissensbest?nden vollziehen.??

Es kann sinnvoll sein, Studierende über die Nutzung von KI-Systemen wie ChatGPT aufzukl?ren, trotz der aktuellen medialen Auseinandersetzung, die nicht immer die akademische Perspektive einnehmen. Ein KI-System wie ChatGPT ist, aufgrund seiner auf Basis der vortrainierten oder dynamisch hinzugezogenen Wissensbest?nde und in Abh?ngigkeit von den Eingaben der Nutzer und Nutzerinnen, nicht vor systematischem Bias und fehlerhaften bzw. falschen Informationen gefeit. Anders formuliert: Ausgaben von ChatGPT k?nnen schlicht falsch sein – gerade unter wissenschaftlichen Gesichtspunkten und mit wissenschaftlichen Ansprüchen. Alle Ergebnisse müssen kritisch reflektiert und auf Basis wissenschaftlicher Forschungsst?nde bewertet werden:??

  • Da bisher von Seiten der Firma OpenAI der Korpus, der ChatGPT zu Grunde liegt, nicht ver?ffentlicht ist, muss davon ausgegangen werden, dass beispielsweise wissenschaftliche Quellen, die nicht ?ffentlich zug?nglich sind, nicht berücksichtigt wurden, wodurch sich ein negativ zu bewertender Selektionseffekt auf referenzierte Wissensbest?nde ergibt.??
  • Auch die Frage, ob der Korpus bereits Plagiate oder fehlerhafte Quellen umfasst, kann aufgrund der fehlenden Transparenz nicht beantwortet werden. Aktuelle Quellen nach 2021 fanden zum jetzigen Zeitpunkt noch keine Berücksichtigung.??

Es erscheint au?erdem sinnvoll, die m?gliche Rolle von KI-Systemen wie ChatGPT in Bezug auf die Kompetenzerwartung an die Studierenden für sich selbst zu reflektieren und eine Bewertung vorzunehmen, inwiefern und mit welchem Aufwand die Kompetenzerwartungen durch KI-Systeme erfüllbar sind. Dies l?sst sich beispielsweise erreichen, indem exemplarische Aufgabenstellungen in ChatGPT eingeben und die Antwort geprüft wird.?

Es empfiehlt sich ein kritisch-konstruktiver und in die Zukunft gerichteter Umgang mit KI-Tools wie ChatGPT, die zunehmend in gesellschaftlichen, wirtschaftlichen und wissenschaftlichen Kontexten an Bedeutung gewinnen.??

  • Den Studierenden zu kommunizieren, dass die Nutzung von ChatGPT in schriftlichen Leistungen im Sinne einer Zitation und / oder als Hilfsmittel auszuweisen ist (dazu kann die Angabe der Prompts geh?ren, d.h. die Anfragen, die an die KI gestellt wurden, sowie die Dokumentation der Ergebnisse des KI-Tools. Dies kann z.B. in ?hnlicher Weise geschehen, wie es in den Standards wissenschaftlichen Arbeitens zu Interviews den Gepflogenheiten des jeweiligen Fachs entspricht. ?
  • Den Studierenden beharrlich klarzumachen, dass Seminar- und Prüfungsleistungen, die nicht eigenst?ndig erbracht werden, aber als eigenst?ndig deklariert werden, nicht akzeptiert und als T?uschung mit “nicht bestanden” gewertet werden. In schweren F?llen der T?uschung oder wiederholten und/oder besonders schweren F?llen kann dies, je nach Prüfungsordnung auch zur Exmatrikulation führen.?
  • Mit den Studierenden zu Beginn des Seminars/der Vorlesung die eigenen Erwartungen und Regelungen im Umgang mit KI-Tools wie ChatGPT zu besprechen und transparent zu machen (z.B. im Sinne von Rules for Tools: https://csp.uber.space/phhd/rulesfortools.pdf).?
  • Mit den Studierenden gemeinsam diskursiv zu prüfen und zu testen, welche Einsatzm?glichkeiten KI-Tools wie ChatGPT für die Auseinandersetzung mit Lerninhalten und den Kompetenzerwerb bieten.?
  • Kompetenzanforderungen und Prüfungsfragen für schriftliche Leistungen zu reevaluieren und ggf. anzupassen, so dass die Wahrscheinlichkeit, dass diese durch KI mittels einfacher Prompts erfüllt werden k?nnen, verringert wird.?

Es werden regelm??ig verschiedene Informationsveranstaltungen und Weiterbildungsma?nahmen zu Chancen und Herausforderungen von KI-Tools wie z.B. ChatGPT in der Hochschullehre angeboten. Insbesondere empfehlen wir in diesem Zusammenhang die Weiterbildungsangebote von ProfiLehre. Bitte informieren Sie sich auf der verlinkten Webseite über die Angebote für das jeweiliger Semester. Auch Mitarbeiter:innen des DigiLLab bieten regelm??ig Weiterbildungsformate über ProfiLehre an.

Wenn Sie spezifische Rückfragen zur technischen Nutzung von ChatGPT und / oder zur Einbettung in digitale Lehr-Lernszenarien haben, k?nnen Sie mit dem Zentrum für digitales Lehren und Lernen (DigiLLab) der Universit?t Augsburg für eine individuelle Beratung via Mail Kontakt aufnehmen.

Kurzreveview Generative KI in der Hochschullehre einsetzen

Generative KI wie ChatGPT ist seit 2023 im Kontext der Hochschullehre pr?sent. Der Einsatz von KI-Systemen zu Lehr-Lernzwecken ist sowohl mit Herausforderungen als auch mit Chancen verbunden. Erste Studien geben Hinweise, dass der Einsatz von KI in Lehrveranstaltungen den Wissens- und Kompetenzerwerb von Studierenden unterstützen kann. Gleichzeitig wird der Umgang mit KI selbst zum Lerngegenstand und Kompetenzziel – sowohl fachbezogen, als auch inter- und transdisziplin?r.

?

Kurzreview herunterladen

Suche