Wie im vorigen (untenstehenden) Blog-Beitrag aufgezeigt, haben Verantwortlichen in und für Universitäten sparorientiert im Laufe der Jahrzehnte das ökonomische Prinzip in seiner Minimalformulierung angewendet: „Biete die beauftragte Lehre mit dem geringstmöglichen Aufwand an“.
Einen Schwerpunkt auf schriftliche Arbeiten zu setzen, hat konsequenterweise zu einer Transformation der Lehre geführt: Weg von einer tiefgreifenden, inhaltlichen und methodischen Bildung hin zu einem Fokus auf den formalen akademischen Abschluss.
Welche Überraschung – die gelehrigen Studierenden wenden nun ihrerseits das ökonomische Prinzip an! Ebenso in der Minimalform, gelehrt ist eben gelernt. ;-) Dies zeigt sich exemplarisch an den textgenerierenden KI-Systemen wie ChatGPT. Diese Technologie hat das mühsame Recherchieren, Sichten und Zusammenfassen von Literatur extrem vereinfacht. Es führt so zu einer Minimierung von Arbeitsaufwand und – leider auch – geistiger Anstrengung.
Anders gesehen: ChatGPT wird von den Studierenden genutzt, um gegen die langjährigen Schwächen in der Lehre an Universitäten anzukämpfen. ChatGPT ermöglicht, schnell zu den gewünschten formalen und schriftlichen Ergebnissen zu kommen, die den universitären Anforderungen entsprechen.
Was tun? Um sicherzustellen, dass Studierende wirklich lernen und nicht nur KI-generierte Texte einreichen, könnten Universitäten verschiedene Methoden anwenden. Dazu gehören überwachte Klausuren ohne Zugang zu generativen KI-Systemen oder im Gegenteil Klausuren, in denen der KI-Einsatz erwünscht ist.
Diese zweite Alternative würde die Studierenden ertüchtigen, kompetent mit KI umzugehen, um bessere Ergebnisse zu erhalten. Angesichts der wachsenden Bedeutung von KI in der Arbeitswelt und in der wissenschaftlichen Forschung wäre dies ein wichtiger didaktisch-pädagogischer Schritt. Ertüchtigen aber nur dann, wenn eine Reflexion des KI-Einsatzes durch die Studierenden geschieht. Und wer bewertet das?
All das erfordert einen deutlich höheren Bedarf an universitärem Personal, ob Professoren oder Lektoren. Man braucht mehr Lehrkräfte für die Überwachung von Klausuren oder für kleinere, dafür persönlichere Seminare. Gleiches gilt für die individueller werdenden Bewertungen von studentischen Leistungen.
Andere Methoden, wie detaillierte Forschungsprotokolle mit zeitgerecht gespeicherten Datenquellen, Analysen und Schlussfolgerungen, könnten ebenfalls dazu beitragen, den Missbrauch von KI zu verhindern. Aber auch hier wird ein größerer Einsatz von universitärem HR, den human ressources unabdingbar sein.
--> So wird ein großer Schritt zurück zum urspünglichen universitas-Gedanken stattfinden:
Besser lehren und lernen innerhalb eines persönlichen Rahmens!
30. Dezember 2023