KI in der Lehre

Die Grundlage von ChatGPT ist ein Large Language Model. Dabei handelt es sich um ein sehr leistungsfähiges Sprachmodell, das mit einer Vielzahl von Textdokumenten trainiert wurde. Es ist in der Lage, menschenähnliche Kommunikation zu führen, die auf Wahrscheinlichkeiten beruht, welche wiederum auf Grundlage der Trainingsdaten hergeleitet wird.

ChatGPT (von englisch to chat „plaudern, sich unterhalten“) ist ein im November 2022 vorgestellter Chatbot des US-amerikanischen Unternehmens OpenAI, der in der Lage ist, mit Nutzern über textbasierte Nachrichten und Bilder zu kommunizieren.

In der Kurz-Videoreihe „ChatGPT – kurz erklärt“ (6 Videos mit einer Dauer von 25 bis 45 Sek. pro Video) erklärt Dr. Aljoscha Burchardt vom Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI), was ChatGPT ist, was das Besondere daran ist, wie es das Lernen verändert und einige weitere Fragen.

In der Interaktion mit einer Chat-basierten Text-KI stellt man Anfragen. Diese Anfragen (oder auch Textanweisungen) werden als Prompts bezeichnet. Gut verfasste Prompts sind die Voraussetzung dafür, dass KI-Systeme passgenaue Ergebnisse liefern. Ist ein Ergebnis nicht zufriedenstellend, wird die Anfrage optimiert oder ergänzt. Im dialogischen Austausch mit der KI-Anwendung entsteht so nach und nach ein immer besseres Ergebnis.

Eine gute Einführung in Strategien des Promptings mit Videos, Demonstrationen und Übungen bietet der kostenlose Selbstlernkurs „Prompt-Labor Hochschullehre 2.0“ des KI-Campus.

Mit „Prompt-Design“ oder „Prompt-Engineering“ werden die Aneignung und Weiterentwicklung erfolgreicher Formulierungstechniken bezeichnet. Da spezifische, ausgefeilte Formulierungstechniken die Qualität der Antworten einer Chat-basierten Text-KI erhöhen, sind sie von besonders großem Wert.

Die Deutsche Gesellschaft für Hochschuldidaktik (dghd) hat im Januar 2023 eine Vortragsreihe bestehend aus 12 Vorträgen (Dauer jeweils zwischen 30 bis 90 Minuten) zu zentralen Fragen zum Thema „KI in der Hochschullehre“ gestartet wie z.B.:

• „Was ist ChatGPT und wie funktioniert es? – Und welche ähnlichen Tools gibt es?“ (Prof. Dr. Doris Weßels) - link zum Video (youtube)
• „ChatGPT für Nicht-Informatiker*innen: Schlüssel zum Verstehen der künstlichen Intelligenz und ihre Anwendungen in der Hochschullehre“ (Dr. Thomas Arnold) - link zum Video (youtube)
• „Wozu sind wir hier? Eine wertebasierte Reflexion und Diskussion zu ChatGPT in Forschung und Lehre“ (Prof. Dr. Gabi Reinmann) - link zum Video (youtube)

Sehr hilfreich und vorteilhaft ist, dass die Videos Inhaltsverzeichnisse und Sprungmarken enthalten, sodass man sehr schnell zu den spezifischen Fragen und Inhalten springen kann, die einen besonders interessieren.

link zur Vortragsreihe (youtube)

Ergänzend wurden zu jedem Video interaktive Abschnitte, Diskussionen und TN-Fragen aus Chats auf einem digitalen Whiteboard dokumentiert:

link zum digitalen Whiteboard (Conceptboard)

Das 2014 gegründete Hochschulforum Digitalisierung ist eine gemeinsame Initiative des Stifterverbandes, des CHE Centrums für Hochschulentwicklung und der Hochschulrektorenkonferenz (HRK). Gefördert wird es vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF).

Als bundesweiter Think-&-Do-Tank führt das Hochschulforum Digitalisierung (HFD) eine breite Community rund um die Digitalisierung in Studium und Lehre zusammen, macht Entwicklungen sichtbar und erprobt innovative Lösungsansätze.

link zum Themendossier "Generative KI"

Der KI-Campus ist die Lernplattform für Künstliche Intelligenz mit kostenlosen Online-Kursen, Videos und Podcasts zur Stärkung von KI- und Datenkompetenzen. Er ist eine Gemeinschaftsinitiative des Stifterverbands und diversen Projektpartnerinnen und -partnern, die Strukturen für Bildungsinnovationen auf regionaler, nationaler und europäischer Ebene schafft.

link zur Lernplattform "KI-Campus"

Das „Prompt-Labor Hochschullehre 2.0“ besteht aus 10 Selbstlerneinheiten zur Einführung in generative KI, zu Strategien des Promptings, Nutzungsszenarien für die Lehre und Hinweisen zur Evaluation und Qualitätssicherung bezogen auf Prompts. Die Selbstlerneinheiten bestehen aus Videos, Demonstrationen und Übungen.

Link zum Selbstlernkurs "Prompt-Labor Hochschullehre 2.0"

Die Arbeitsgruppe Digitale Medien und Hochschuldidaktik der Deutschen Gesellschaft für Hochschuldidaktik (dghd) hat in Kooperation mit der Gesellschaft für Medien in der Wissenschaft (GMW) eine didaktische Handreichung veröffentlicht. Die Handreichung gibt praxisnahe Impulse, wie KI-Tools für die didaktische Gestaltung von Lehre und Prüfungsformaten genutzt werden können und welche Kompetenzen Lehrende wie auch Studierende für die sinnvolle Nutzung generativer KI benötigen. Insgesamt vierzehn erprobte und strukturierte Use-Cases erleichtern den innovativen Einsatz.

link zur Handreichung (pdf-Datei, 27 S.)

Ein gutes Beispiel für konkrete, klare Regeln zum Umgang mit technischen Hilfsmitteln im Rahmen von Lehrveranstaltungen (1 S.) liefert Prof. Dr. Christian Spannagel (Padagogische Hochschule Heidelberg)

link zum Dokument "Rules for tools" (pdf-Datei, 2 S., Englisch und Deutsch)

Vorrangige Rechtsbereiche, die durch die Nutzung von KI-Anwendungen berührt werden, sind das Datenschutzrecht, Urheberrecht sowie Prüfungsordnungen (und in diesem Zusammenhang Kennzeichnungspflichten und Eigenständigkeitserklärungen bei der Texterstellung). Eine erste grundlegende Auseinandersetzung mit rechtlichen Fragen bieten Salden und Leschke (2023):

Salden, P., & Leschke, J. (Hrgs.). (2023). Didaktische und rechtliche Perspektiven auf KI-gestütztes Schreiben in der Hochschulbildung. Ruhr-Universität Bochum, Universitätsbibliothek.

link zum Dokument (pdf-Datei, 41 S.)

Zu den Regeln guter wissenschaftlicher Praxis gehört, verwendete Quellen nachvollziehbar für Dritte anzugeben. Die Uni Basel hat u.a. für das Zitieren von KI-Programmen eine Handreichung erarbeitet, die auf den aufgestellten Regeln der Modern Language Association of America basiert.

Link zum Leitfaden (pdf-Datei, 8 S., Deutsch und Englisch)

Die Deutsche Akademie der Naturforscher Leopoldina e. V. hat ein Diskussionspapier herausgegeben, in dem die Autorinnen und Autoren kritische Aspekte und Gefahren, die mit der Verwendung generativer KI-Systeme einhergehen,
in den Blick nehmen mit der Absicht, deren verantwortungsvolle Entwicklung und Nutzung sicherzustellen. Es werden sieben Problemfelder skizziert:
1. Notwendigkeit und Angemessenheit von De-Biasing;
2. Möglichkeiten und Grenzen von erklärbarer KI;
3. Risiko der vierfachen Täuschung;
4. Macht und Machtasymmetrien;
5. KI als kritische Infrastruktur;
6. Verantwortungsdiffusion und Kontrolldefizite sowie
7. Verfügbarkeit und Offenheit von KI-Systemen.

Simon, J., Spiecker gen. Döhmann, I. & von Luxburg, U. (2024): Generative KI – jenseits von Euphorie und einfachen Lösungen. Diskussion Nr. 34, Halle (Saale): Nationale Akademie der Wissenschaften Leopoldina.

Link zum Diskussionspapier "Generative KI - jenseits von Euphorie und einfachen Lösungen" (pdf-Datei, 30 S.)

Ein offener Katalog erprobter Prompts zu konkreten didaktischen Planungsaktivitäten im Bereich der Hochschullehre wie z.B. „Lernziele definieren“, „Zeitplanung erstellen“, „Didaktische Reduktion“, „Aufgaben formulieren“, „Prüfungen konzipieren“, „Selbstlernphasen gestalten“ und „Feedback geben“.

Link zum "offenen Prompt-Katalog"

In diesem Workbook hat Gunda Mohr vom Hamburger Zentrum für universitäres Lehren und Lernen (HUL) an der Universität Hamburg verschiedene selbst (weiter-)entwickelte und gefundene Prompt-Beispiele für bestimmte Einsatzbereiche in der Lehre wie z.B. „Lernprozesse individualisieren“, „Kritisches Denken anregen“, „Das Selbststudium unterstützen“ und „Interaktive Lerninhalte erstellen“ zusammengetragen.

Link zum "UHH-GPT Prompt-Workbook"

Prompt-Vorlagen für die Erstellung von Lernmaterialien wie z.B. der Vorbereitung einer Diskussion, für Storytelling, für die Erstellung von offenen Fragen, von Quiz-Fragen oder von Feedback.

Link zum "ChatGPT-4 Cookbook" (pdf-Datei, 4 S.)