Technologische Scheinlösungen für didaktische und/oder strukturelle Probleme – Meinung

Das „Junges Forum für Medien und Hochschulentwicklung“ ist eine wunderbare kleine Konferenz, auf der junge Forschende ihre Projekte vorstellen und dazu konstruktive Kritik erhalten. Da das diesjährige Tagungsthema „Lernkulturen in der Digitalität gestalten. Potenziale, Konzepte und Praktiken“ in Verbindung mit dem KI-Schwerpunkt der Tagung mein derzeitiges Forschungsinteresse in hervorragender Weise widerspiegelt, habe ich mich als „ältere Forscherin“ nach Vechta gemogelt. Im Folgenden wird ein subjektiver Bericht zu der Tagung präsentiert. Viel habe ich dabei über die Möglichkeiten und Grenzen von KI in der Hochschullehre ausgetauscht. Insgesamt kommt es mir oftmals so vor, als gingen wir mit KI und Digitalität so um, als würden wir einer Pferdeplastik einen Lampenschirm aufsetzen – nur weil es möglich ist.

Der Titel des Blogbeitrag deutet bereits darauf hin, dass auf der Tagung viel darüber diskutiert wurde, ob die Verwendung von KI-Tools nicht dazu führt, dass Scheinlösungen produziert werden, die wir eigentlich auf didaktischer und struktureller Ebene gelöst werden müssten. Was damit gemeint ist, möchte ich an einem Beispiel verdeutlichen: Viele Lehrende beschweren sich dauerhaft darüber, dass Studierende keine Texte mehr lesen. Eine Beschwerde, die ich übrigens während meines eigenen Studiums schon dauerhaft gehört habe. Die Idee, die nun oftmals auftaucht (und von Studierenden auch bereits umgesetzt wird), ist KI-Tools zu verwenden, die Textzusammenfassungen erstellen. Meines Erachtens ist dies jedoch keine Lösung des eigentlichen Lehr-Lern-Prozesses. Stattdessen sollte eine didaktische Reflexion darüber erfolgen, ob die Texte für die Studierenden relevant sind und ob sie diese verstehen können. Es muss eruiert werden, ob die Lehrenden didaktisch und damit auch sinnstrukturierend erklären können, warum das Lesen des Textes erforderlich ist. Dienen Texte lediglich dazu, die eigene Vorbereitung zu reduzieren (wie es in Referatsseminaren oftmals der Fall ist)? Auf struktureller Ebene stellt sich zudem die Frage, wie viele Texte Studierende insgesamt in ihren Modulen lesen müssen. Lässt sich eine strukturelle Überforderung im Studiengang feststellen? Zusammenfassungen von der KI schreiben zu lassen und sich dadurch nicht mehr intensiv mit Argumentationsstrukturen, Thesen, Fragestellungen und Widersprüchen auseinander zu setzen – was für ein Fach wie Soziologie immanent ist – führt am notwendigen Lernprozess vorbei. Grundsätzlich gilt: Selbstreflexion auf Seiten der Dozierenden ist hilfreich, um die eigenen Lehrpraktiken zu hinterfragen und nicht Probleme mit Technologie zu lösen anstatt zu reflektieren, was das eigentliche Problem ist.

Auch hier gilt: Die Lösung des Problems, dass sich Studierende nicht mit wissenschaftlichem Schreiben auseinandersetzen, kann nicht in einem Verbot von ChatGPT bestehen. Vielmehr sollte darüber nachgedacht werden, wie das wissenschaftliche Schreiben in die eigene Lehre integriert werden kann. Die Annahme, dass Studierende das selbst lernen müssen, teile ich beispielsweise nicht. Daher erachte ich es als unsere Aufgabe als Lehrende, Kompetenzen zu wissenschaftlichem Schreiben, ebenso wie den Umgang mit KI, in unserer Lehre zu vermitteln.

Deshalb hat es mich sehr gefreut, die vielen tollen Beispiele zu hören, in denen Studierende ernst und Lehre als zentrale Aufgabe wahrgenommen und KI in der Lehre untersucht und evidenzbasiert gelehrt wurde. Wie das bei Tagungen so ist, konnte ich nicht alle Vorträge hören, daher hier nur ein selektiver Einblick.

Jennifer Preiss und Nadja Blüthmann wiesen darauf hin, dass Studierende Unterstützung bei der Entwicklung von Kompetenzen im Umgang mit KI benötigen, da viel Unsicherheit bestehe (spannend auch der bereits veröffentlichte Beitrag von Preiss et al. dazu). Ob es sich dabei um neue Kompetenzen oder neue Fähigkeiten (Skills) handelt, wurde in unterschiedlichen Kontexten diskutiert. Ich denke, dass wir es eher mit Skills zu tun haben, die neu sind, wie z.B. Prompting. Dafür braucht man Fähigkeiten, die nicht neu sind, wie z.B. analytische Fähigkeiten, um zu verstehen, was Prompting eigentlich ist. Aber ich bin keine Expertin auf diesem Gebiet… Aber ich glaube nicht, dass es hilfreich ist, jetzt zu propagieren, dass wir alle Informatikkompetenzen brauchen (Keynote Natalie Kiesler). Eine weitere Kompetenz im Umgang mit KI-Werkzeugen ist das Erkennen des Bias von Large Language Models wie GPT oder Gemini. Dieser Frage widmen sich Franco Rau, Benjamin Möbus und Kira Baresel in einer experimentellen Studie, die mich stark an unsere Idee zu Intersektionalität und ChatGPT erinnert hat. Rau et al. gehen der Frage allerdings mit einer qualitativen Inhaltsanalyse nach und fragen nach Bildungsutopien, um zu untersuchen, inwieweit diese einen Bias aufweisen. 

In mehreren Vorträgen wurde deutlich, dass Dozierende auch in der digitalen Lehre bzw. in der Lehre mit digitalen und KI-Tools eine zentrale Rolle als Begleiter spielen. So zeigte Laura Mair in ihrer Studie zum digital unterstützten DaF-Unterricht, dass Studierende Dozierende als Guides verstehen und brauchen. Raphael Fährmann untersuchte, wie Grundschullehramtsstudierende an Bildungsrobotik herangeführt werden und eigene Unterrichtsmodule entwickeln können. In seiner Studie wurde deutlich, dass die angeleitete Auseinandersetzung mit diesen Themen zu einer Steigerung der Selbsteinschätzung der Kompetenzen im Umgang mit digitalen Technologien führt. Einen Kompetenzzuwachs konnte auch Cindy Bärnreuther in ihrer Studie feststellen. Sie untersuchte die Wirksamkeit eines mediendidaktischen Seminars zum Abbau von Technikängsten und zur Förderung digitaler Kompetenzen bei Lehramtsstudierenden. Spannend an den Studien von Fährmann und Bärnreuther fand ich auch die Konzeption der jeweiligen Seminare, die mir noch einmal deutlich gemacht haben, wie zentral didaktische Überlegungen sind.

Ein weiterer Diskussionsstrang der Tagung war, wie Lehrende in ihrer digitalen Lehre unterstützt werden können. So zeigte Johann Mai, wie an der Leuphana hybride Lehre durch die Ausstattung von Räumen ermöglicht wird. David Lakotta und Moritz ter Meer stellten die Plattform „NELE – Campus Neue Lernkultur“ vor, auf der Selbstlernkurse zu Zukunftskompetenzen für Lehrende zur Verfügung gestellt werden.

Alles in allem war das JFMH wieder eine wunderbare kleine Konferenz mit vielen Denkanstößen und vor allem vielen tollen neuen Kontakten. Wer im Bereich Medien und Hochschulentwicklung unterwegs ist, sollte sich die Konferenz für nächstes Jahr unbedingt vormerken.

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