Abschnittsübersicht

◄Historie und Entwicklung von KI
►KI Werkzeuge - Tools & Dienste

  • KI working for Prof

    Das Künstliche Intelligenz bereits Auswirkungen auf Lehr-/Lernprozesse, Organisation & Verwaltung und z.B. Prüfungsgestaltung innerhalb von Hochschulen hat, dürfte nicht überraschen. Vielmehr ist von einer fortschreitenden Nutzung & Integration auszugehen und entsprechend ist ein Verständnis über die Chancen, Herausforderungen und Risiken dieser Entwicklung unabdingbar.

    Ein Verbot von KI-Diensten ist unrealistisch und letztlich auch nicht zielführend (vgl. Salden & Leschke, 2023: 5). Es gilt für Lehrende & Lernende sich eine gewisse KI-Kompetenz anzueignen, die eine (im Sinne von Lehr- und Lernprozessen) bestmögliche Unterstützung aller Akteure im Unterricht gewährleistet und dabei auch Gefahren, falscher & fehlerhafter Nutzung oder sogar Missbrauch vorbeugt.

    Kritisch mit KI und KI-Diensten umzugehen, generierte Ergebnisse, Daten und Quellen zu überprüfen und zu hinterfragen wird dabei genauso entscheidend sein, wie die konstruktive Integration solcher Technologien in eigene Lehr- und/oder Lernszenarien.

    Nachfolgend soll eine Einschätzung über den Einfluss von KI für relevante Bereiche der Hochschule erfolgen und konkrete Empfehlungen für den Einsatz und die allgemeine Handhabe von KI im Bildungsbereich präsentiert werden.


    • Robot explaining mathVorteile und Chancen von KI in Bildungsprozessen

      Künstliche Intelligenz kann in vielen Bereichen einer Hoschule eingesetzt werden und kann somit u.a. allgemein unterstützen, spezifische Szenarien erweitern und optimieren.

      Zunächst bietet die Technologie verstärkt Möglichkeiten von Teilhabe & Inklusion, indem z.B. sprachbehinderte Menschen entsprechende Sprachausgabe-Tools nutzen oder seh-/hörbehinderte Menschen sich Texte und Aufgaben mit Hilfe der KI z.B. veranschaulichen / vorlesen lassen können. Die Vielzahl der Werkzeuge und die rasche Entwicklung lassen hier große Chancen erkennen und schaffen Hoffnung für andere Zielgruppen und Minderheiten.

      Personalisiertes Lernen & Arbeiten: KI kann Lernende unterstützen, indem die KI als personalisierte/r Tutor*in agiert, dem Lernenden selbst erstellte Lernpläne aufzeigt, Lernanalysen durchführt und individuelle Stärken und Schwäche über z.B. Abfragen analysiert.  Individuelle Lernwege und ein angepasstes Lerntempo sind hierbei entscheidende Faktoren Lernende zu motivieren und Erfolgserlebnisse zu generieren.

      KI-Dienste sind i.d. R. orts- und zeitunabhängig erreichbar, geduldig und vorurteilsfrei (sofern die Programmierung und Steuerung entsprechend erfolgte). Dies kann auch im Sinne einer Zeitersparnis & Effizienzsteigerung genutzt werden. Man kann sich z.B. bestimmte, fachspezifische Zusammenhänge schnell, alternativ und einfach erklären und dabei individuelle Präferenzen berücksichtigen lassen. Auch aufwendige Recherchen können durch KI-Dienste erleichtert und deutlich beschleunigt werden, sowie Zusammenfassungen und weiterführende Literatur schnellstmöglichst gefunden werden.

      Als Werkzeug und Hilfsmittel kann man über KI bestimmte Arbeitsphasen "outsourcen" (z.B. „stupide“ Aufgaben), oder sich konkrete Modelle, Strukturen und Pläne entwerfen lassen, die eigene Lehr- und Lernprozesse unterstützen und/oder erweitern.

      Darüber hinaus spielt die immer größere Datenlage und Vernetzung der (Weiter-)Entwicklung von KI-Diensten "in die Hände". Die Fehlerwahrscheinlichkeit wird geringer, die Funktionalität größer, die Ergebnisse präziser und die Anforderungen der Nutzer:Innen passgenauer umgesetzt. Die Fähigkeiten werden so außergewöhnlich, dass einer adäquaten Steuerung und Kontrolle noch mehr Bedeutung zukommen wird.

      Abschließend sei zu konstatieren, dass KI-Werkzeuge allgemein wichtige Hilfsmittel sind und sein werden, welche sowohl Lehr- und Lernprozesse auf unterschiedlichste (auch kreative) Art und Weise beeinflussen, als auch für eine Entlastung aller Akteur:Innen sorgen können. Aufgrund der rasanten Entwicklung von KI ist davon auszugehen, dass noch viele weitere Einsatzszenarien und Funktionalitäten entstehen, die gesamte Gesellschaftsbereiche verändern und nachhaltig prägen werden.

      AI ErrorNachteile und Risiken von KI

      Obwohl Künstliche Intelligenz viele Vorteile bietet, gibt es auch einige Nachteile und Risiken, die beim Einsatz von KI beachtet werden müssen:

      Datenabhängigkeit: KI-Modelle sind stark von qualitativ hochwertigen und repräsentativen Daten abhängig. Wenn die Daten fehlerhaft, unausgewogen oder voreingenommen sind, kann dies zu falschen Vorhersagen oder diskriminierenden Ergebnissen führen. Es besteht die Gefahr, dass Vorurteile und Ungerechtigkeiten aus den Daten in die KI-Systeme übertragen werden.

      Mangel an Transparenz und Erklärbarkeit: Einige KI-Modelle, insbesondere tief neuronale Netzwerke, können äußerst komplexe und undurchsichtige Strukturen haben. Dies macht es schwierig, die Entscheidungsfindung des Modells nachzuvollziehen und zu erklären. Dies kann insbesondere in sensiblen Bereichen wie Recht, Gesundheit und Finanzen problematisch sein, wo Transparenz und Nachvollziehbarkeit wichtig sind. Welche Quelle wird verwendet und worauf beruft sich die KI im Detail? Fake-News oder Falschaussagen könnten als Datengrundlage zu Verzerrungen & Biases führen.

      Datenschutz und Privatsphäre: KI-Systeme verarbeiten oft große Mengen an persönlichen Daten. Der Missbrauch oder die Verletzung dieser Daten kann schwerwiegende Konsequenzen für den Datenschutz und die Privatsphäre der Individuen haben. Es besteht auch das Risiko von Datenlecks oder unbefugtem Zugriff auf sensible Informationen.

      Ethische Herausforderungen: KI wirft ethische Fragen auf, die berücksichtigt werden müssen. Zum Beispiel können autonome Fahrzeuge in moralische Dilemmata geraten, bei denen Entscheidungen darüber getroffen werden müssen, wie sie in Gefahrensituationen reagieren sollen. Es müssen Richtlinien und Standards entwickelt werden, um sicherzustellen, dass KI-Systeme ethisch verantwortungsvoll handeln.

      Im Lehr-/Lernkontext kann durch KI eine Verrringerung von Eigenleistung erfolgen und eine unkritische Nutzung und fehlende Überprüfung des Ergebnisses provoziert werden.

      KI arbeitet (wie beschrieben) auf Basis von Mustern und Wahrscheinlichkeiten, die letztlich keine 100%ige Genaugikeit aufweisen und z.B. sogenannte "Halluzinationen" als Ergebnis hervorrufen können (Kritische Nutzung!).

      Urheberrecht: Soll man KI generierte Inhalte kennzeichnen und wenn ja: Wie? Wer besitzt wann das Recht an einem schöpferischen Werk einer KI? Fragen, die es rechtlich zu klären gilt und Vorgaben & Richtlinien (auch in den Studiengängen) erfordern!

      Arbeitsplatzverlust und soziale Auswirkungen: Der Einsatz von KI und Automatisierungstechnologien kann zu Arbeitsplatzverlusten führen, da viele manuelle oder repetitive Aufgaben von Maschinen übernommen werden können. Dies kann soziale und wirtschaftliche Auswirkungen haben und erfordert eine angemessene Umschulung und Anpassung von Arbeitskräften.

      Sicherheitsrisiken: KI-Systeme können anfällig für Angriffe und Manipulationen sein. Wenn KI-Modelle mit bösartigen Absichten manipuliert werden, können sie zu fehlerhaften Entscheidungen oder sogar zu Sicherheitslücken führen. Es ist wichtig, die Sicherheit von KI-Systemen zu gewährleisten und Schutzmaßnahmen gegen potenzielle Angriffe zu implementieren.

      Es ist wichtig, diese Nachteile und Risiken zu berücksichtigen und Maßnahmen zu ergreifen, um die Verantwortlichkeit, Transparenz, Fairness, Privatsphäre und Sicherheit beim Einsatz von KI zu gewährleisten. Die Entwicklung von ethischen Richtlinien, Regulierungen und bewusster Gestaltung der KI-Systeme sind entscheidend, um die potenziellen Risiken zu mindern und die Vorteile von KI voll auszuschöpfen.
    • Student using AI
      ....aus Studierendensicht
      KI als "Personal Tutor":
      • beantwortet Fragen
      • passt sich dem Wissenstand der Studierenden an
      • stellt individuelle Lernpläne auf
      • analysiert Stärken und Schwächen der Studierenden
      • gibt Feedback zu Leistungen
      • erstellt Quiz-Fragen, Lernspiele
      • findet Fehler in Code, hilft bei Erstellung, gibt Erklärungen
      • erleichtert Aufgaben wie Zusammenfassungen, Gliederungen, Lebenslauf erstellen etc.
      • liest Korrektur
      • ist Partner:in beim Brainstorming

      Prof with Robot
      ...aus Lehrendensicht
      KI als "Personal Assistant":
      • Zeitersparnis und Effizienzsteigerung
      • erstellt Klausur- und Prüfungsfragen
      • korrigiert Klausurantworten (nach vorgegebenem Schema)
      • erleichtert Aufgaben wie das Zusammenfassen von Forschungsständen, Gliederung von Texten und Präsentationen etc.
      • hilft beim Formulieren von Forschungsfragen, Abstracts u.v.m.
      • liest Korrektur
      • kann helfen, Veranstaltungen zu planen
      • ist Partner:in beim Brainstorming
      Regeln & Richtlinien zum Einsatz von KI

      Peter Salden & Jonas Leschke [07.03.23] haben im Auftrag des Ministeriums für Kultur und Wissenschaft des Landes NRW ein Rechtsgutachten mit dem Namen "Didaktische und rechtliche Perspektiven auf KI-gestütztes Schreiben in der Hochschulbildung" verfasst.

      Darüber hinaus können Lehrende, wie im folgenden Beispiel Prof. Dr. Spannagel, auch KI proaktiv in Lehr- und Lernprozesse integrieren, wenn gewisse Bedingungen und Regeln [11.07.2023] befolgt werden.

      Konstruktive Ansätze im Umgang mit KI in Unterrichtsprozessen liefert auch Joscha Falck mit seinen Lerngelegenheiten über, mit und durch KI [11.07.2023].

      Das Hochschulform Digitalisierung (HFD) lieftert mit dem Dossier zu generativer KI eine umfangreiche Sammlung von Best-Practice-Modellen und konstruktive Ideen zum Umgang mit ChatGPT&Co. [11.07.2023]

      Wie bereits geschlussfolgert, lässt sich KI nicht verbieten und wird genutzt werden. Art, Umfang und produktive Verwendung (im Sinne von Lehr- und Lernzielen) werden von Lehrenden, Hochschulen und Studierenden im Diskurs zu bestimmen sein. Curriculare Vorgaben diesbzgl. und rechtliche Sicherheiten sollten demnach Gegenstand aktueller und zukünftiger Diskussionen aller Akteure darstellen.

    • Robot working for ProfWie baut man KI-Kompetenz auf?

      Die KI-Kompetenz von Lehrenden an Hochschulen kann von verschiedenen Faktoren abhängen. Hier sind einige wichtige Faktoren, die dazu beitragen können:

      Fachwissen in Künstlicher Intelligenz: Lehrende sollten über ein fundiertes Fachwissen in den Grundlagen der Künstlichen Intelligenz verfügen. Dies umfasst Kenntnisse über maschinelles Lernen, neuronale Netze, Algorithmen, Datenanalyse und andere relevante Bereiche.

      Aktualität des Wissens: KI ist ein sich schnell entwickelndes Feld. Lehrende sollten sich über die aktuellen Entwicklungen, Trends und Techniken in der KI auf dem Laufenden halten. Dies beinhaltet das Verfolgen von Forschungspublikationen, die Teilnahme an Konferenzen und Schulungen sowie die Zusammenarbeit mit anderen Experten auf dem Gebiet.

      Erfahrung in der Anwendung von KI: Lehrende sollten praktische Erfahrung in der Anwendung von KI-Techniken haben. Dies kann durch die Durchführung von Forschungsprojekten, die Entwicklung von KI-Anwendungen oder die Zusammenarbeit mit Industriepartnern erreicht werden. Die praktische Erfahrung ermöglicht es den Lehrenden, den Studierenden praxisnahe Beispiele, Anwendungen und Fallstudien zu präsentieren.

      Fähigkeit zur Vermittlung von Wissen: Lehrende sollten über gute didaktisch-pädagogische Fähigkeiten verfügen, um komplexe KI-Konzepte verständlich zu erklären und zu vermitteln. Sie sollten in der Lage sein, das Wissen auf verschiedene Lernstile und Bedürfnisse der Studierenden anzupassen und effektive Lehrmethoden einzusetzen.

      Interdisziplinäre Kenntnisse: KI ist ein multidisziplinäres Feld, das Aspekte aus Bereichen wie Informatik, Mathematik, Statistik, Psychologie und anderen Fachgebieten integriert. Lehrende mit interdisziplinärem Wissen können einen breiteren Kontext bieten und die vielfältigen Anwendungen und Implikationen von KI in verschiedenen Bereichen verstehen.

      Fähigkeit zur Förderung von Kreativität und kritischem Denken: KI erfordert kreatives Denken und die Fähigkeit, innovative Lösungen zu entwickeln. Lehrende sollten ihre Studierenden ermutigen, kreativ zu sein, eigene Ideen zu generieren und kritisch über KI-Anwendungen, Ethikfragen und soziale Auswirkungen nachzudenken.


      Die KI-Kompetenz von Lehrenden wird durch eine Kombination dieser Faktoren geprägt. Es ist wichtig, dass Lehrende ihre Kompetenzen kontinuierlich weiterentwickeln und sich an die sich wandelnden Anforderungen und Entwicklungen in der KI anpassen, um den Studierenden ein fundiertes Verständnis und praktische Fähigkeiten in diesem Bereich zu vermitteln.
      Kritisch-kompetenter Umgang mit KI
      • Berufsfähigkeit von Absolventen meint auch: Einsatz digitaler Systeme
      • KI-Kompetenzen in Lehrenden- und Studierendenschaft notwendig
      • Funktionen aufzeigen & Grenzen transparent machen
      • Proaktiver Einsatz in der Lehre (z.B. Vergleich menschlicher und KI-Texte und –Lösungen)
      • Sensibilisierung für Falschinformationen, fehlerhafte Quellenangaben
      • KI erfüllt nicht (immer) die Grundsätze „guter wissenschaftlicher Praxis“
      • „Umgangsformen“: Kennzeichnungspflicht und Prompt-Angabe?
    • Prof holding method-bagKI und der Einfluss auf Aufgaben & Püfungen
      Es ist absehbar, dass die Nutzung und Verbreitung von Künstlicher Intelligenz auch Auswirkungen auf Aufgabenstellungen und Prüfungsformen/-formate haben wird.

      Die Wahrscheinlichkeit der Verwendung von KI als Hilfe und zur Unterstützung für bestimmte Aufgaben ist hoch, so dass sich hier zwangsläufig die Frage nach der Eigenleistung der Studierenden und einer entsprechend fairen und leistungsgerechten Bewertung stellt (z.B. die Anfertigung einer fachspezifischen Hausarbeit). Kurzfristig kann (im Rahmen der curricularen und organisatorischen Vorgaben) sicherlich eine mündliche Verteidiung unbeaufsichtiger, schriftlicher Arbeiten Abhilfe schaffen. Mittelfristig könnte eine Möglichkeit der Beurteilung von Leistung in der (Lern-)Prozessbeobachtung und einer kreativen Anwendung von Spezialwissen liegen. 

      Handlungskompetenz und der Anwendung von Spezialwissen wird somit stärkere Bedeutung zukommen und verhindert eine reine Reproduktion von Wissen bzw. eine aus Trainingsdaten reproduzierbare Antwort. Ein methodisch-didaktischer "Prüfungsmix" (Blended Assessments) könnte eine mögliche Herangehensweise darstellen, indem synchrone / asynchrone, summative / formative und individuelle Leistungen und Gruppenleistungen kombiniert bzw. gegenübergestellt werden.
      Prüfungen und Lernzieltaxonomie

      ChatGPT verändert mittel- bis langfristig die Prüfungskultur an Schulen und Hochschulen. Anhand der bekannten Lernzieltaxonomie hat Ulrike Hanke (o.J.) einen Versuch unternommen, diese Auswirkungen zu berücksichtigen und entsprechende Schlussfolgerungen für Prüfungen zu ziehen:

      Lernzieltaxonome trifft auf KI
      Weitere Inspirationen und Empfehlungen für alternative und/oder abwechslungsreiche Prüfungen finden Sie u.a. auch hier! [03.07.2023]
    • Robot helping studentKI - Next Level?
      Das Künstliche Intelligenz sukzessive in viele Gesellschaftsbereiche (vor allem auch in unser Bildungssystem) weiter vordringen wird, steht außer Frage. 

      Die Fähigkeiten und Fertigkeiten von KI und entsprechenden Diensten & Tools werden schon bald neue Dimensionen erreichen und damit zwangsläufig eine zunehmend wichtigere Rolle auf sozialer, politischer und wirtschaftlicher Ebene spielen.

      Aus bildungspolitischer Perspektive wird kurz- bis mittelfristig ein konstruktiver Umgang mit KI, sinnvolle Integrationsmöglichkeiten in Lehr- und Lernprozesse sowie Entlastung für Verwaltung & Organisation zu prüfen und zu analysieren sein.
      Wohin geht die KI-Reise?
       Die fortschreitende, globale Vernetzung, Big Data und letztlich Training wird KI befähigen z.B..

      • …in Sekunden Websites inkl. Programmierung zu erstellen
      • …komplexe Apps / Spiele / Tools in Rekordzeit zu entwickeln
      • ...Bilder (Fehlererkennung / Wiedererkennung) zu interpretieren
      • ...hochkomplexe (evtl. noch ungelöste) Fragestellungen zu lösen
      • ...komplexe künstlerische & kreative Arbeiten durchzuführen
      • ...die reale und die virtuelle Welt stärker zu verknüpfen (Entscheidungsbefugnisse)
      • ...Pläne / Strukturen / Schemata & Modelle zu entwerfen, zu überprüfen und zu verbessern
      • ...Automatisierungsprozesse zu gestalten und zu optimieren
      • ...unser Gesundheitssystem zu revolutionieren und Krankheiten zu bekämpfen
      • ...Berufe und Dienstleistungen zu substituieren und neue Berufsfelder entstehen zu lassen
      Einige Thesen zu dieser Thematik und Denkanstöße liefert u.a. das Zukunftsinstitut hier ! [05.07.2023]
      KI & Lehr- und Lernprozesse

      Diese Fortschritte in der KI werden zu neuen Fragestellungen und Herausforderungen auf Hochschulebene führen:

      1. Ethik und soziale Auswirkungen: Die Diskussion über die ethischen und sozialen Auswirkungen von KI wird immer wichtiger. Hochschulen werden sich mit Fragen der Verantwortung, Privatsphäre, Diskriminierung, Fairness, Transparenz und Regulierung von KI-Systemen auseinandersetzen müssen.
      2. Interdisziplinäre Zusammenarbeit: Die Entwicklung und Anwendung von KI erfordert eine Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Disziplinen wie Informatik, Mathematik, Psychologie, Recht, Ethik, Sozialwissenschaften und anderen Fachbereichen. Hochschulen müssen interdisziplinäre Programme und Forschungsprojekte fördern, um ein umfassendes Verständnis von KI und ihren Auswirkungen zu entwickeln.
      3. Ausbildung und Kompetenzentwicklung: Hochschulen werden sich darauf konzentrieren, Studierenden das erforderliche Wissen und die praktischen Fähigkeiten in KI zu vermitteln. Dies kann die Entwicklung von KI-Lehrplänen, Kursen, Zertifizierungen und praktischen Projekten umfassen, um sicherzustellen, dass die Absolventen auf die Anforderungen der KI-gesteuerten Arbeitswelt vorbereitet sind.
      4. Aufgaben, Prüfungsszenarien und Assessments allgemein werden neue Richtlinien (aber auch kreative, innovative Ansätze) benötigen, die der Nutzung und Verbreitung von KI Rechnung tragen und letztlich einen konstruktiven Umgang mit Technologie ermöglichen.
      5. Forschung und Innovation: Hochschulen werden eine entscheidende Rolle bei der Forschung und Innovation im Bereich KI spielen
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