Herzlich willkommen zur heutigen
Online Veranstaltung auf e-teaching.org.
Das ist schon die fünfte
und die abschließende
im Rahmen unseres Themenspecials "KI
in der Hochschulpraxis",
und wir schließen, wie wir das häufig machen,
mit einer Podiumsdiskussion ab,
mit einer Diskussion
über dieses Thema,
das im Moment ja wirklich viele bewegt
und zu dem sich viele noch keine feste Meinung
gebildet haben.
Aber es ist klar, es fasziniert,
und es macht auch ein bisschen skeptisch,
und es macht auch ein bisschen Angst,
und ich glaube, es ist auch klar,
dass das eine
von den wirklich großen Veränderungen ist,
die wir jetzt
mit digitalen Medien in der Hochschule,
wenn wir das nur so sagen wollen, haben.
Also, es gibt ja immer mal wieder so Hypes
und Schübe, die dann auch wieder verschwinden.
Aber KI und insbesondere
auch generative Technologien,
die sind sicher gekommen, um zu bleiben,
und haben ja vor etwa einem Jahr
mit der Veröffentlichung von ChatGPT3.5
wirklich nochmal einen großen Hype
und eine große Aufmerksamkeit bekommen,
und deswegen möchten
wir gerne in diese Podiumsdiskussion starten,
ähm, indem wir sie alle fragen,
und haben dazu eine Umfrage vorbereitet,
wie denn diese generativen Technologien...
Natalie, schaltest du das mal frei,
oder sehe ich das nur nicht?
Es müsste jetzt auftauchen.
Ja, also, wir möchten sie alle bitten,
diese Frage zu beantworten.
In welchem Maße haben generative KI-Technologien
im vergangenen Jahr ihre berufliche Arbeit,
sei das jetzt an Hochschulen
oder in der Wissenschaft,
also ihre berufliche Arbeit,
tatsächlich schon verändert,
mit den Optionen "gar nicht",
"in geringem Umfang",
"in hohem Umfang" oder aber
auch "in meinem beruflichen Kontext
nutze ich das nicht".
Während sie die Umfrage ausfüllen,
sage ich ganz kurz,
herzlich willkommen an unsere vier Podiumsgäste.
Ich freue mich,
dass wir unterschiedliche Perspektiven
damit abbilden können,
und begrüße Britta Leusing vom KI-Campus
als erste, weil der KI-Campus mit uns gemeinsam
sehr viel vorbereitet hat
für dieses Themenspecial.
Herzlichen Dank dafür nochmal!
Ich begrüße Iris Neiske,
die zwar auch an der Uni Paderborn ist,
aber ich begrüße sie hier in ihrer Funktion
als dghd-Vorstandsmitglied.
Im Frühjahr gab es eine vielbeachtete
Online Veranstaltungsreihe
der dghd zu diesem Thema.
Ich begrüße meinen Kollegen,
Prof. Dr. Peter Gerjets vom IWM,
der sich am IWM mit Future Technologien
in der Lehre an Schule und Hochschule beschäftigt
und auch schon seit langem mit KI,
auch aus kognitionspsychologischer Perspektive,
und ich begrüße
PD Dr. Malte Persike
von der RWTH Aachen University,
dort vom Learningcenter
und auch in einem KI Projekt,
das sich auf NRW bezieht,
schon lange, auch nicht erst,
seit der Hype losgegangen ist, und sie alle,
ihr alle, werdet euch,
wir hatten uns eigentlich
aufs du geeinigt,
werden euch gleich etwas ausführlicher vorstellen
und euren Zugang zu KI und eure Sicht
auf KI in der Vorstellungsrunde vorstellen.
Danach kommen wir in die Diskussion untereinander
und öffnen dann zum Schluss
die Diskussion auch für alle Teilnehmenden.
Und jetzt möchte ich aber
zuerst mal bitten, Natalie,
um die Veröffentlichung der Umfrageergebnisse.
Ja, ein Moment.
Das ist jetzt schon spannend.
Wie viele Personen haben denn teilgenommen?
Sieht man das irgendwo?
Aber unabhängig davon,
wir haben zwei
fast nicht genutzte Auswahlmöglichkeiten,
hat gar nichts verändert
und nutze ich
in meinem beruflichen Kontext gar nicht,
und die Veränderung
in geringem Umfang liegt weit vorne.
Aber es gibt auch schon einige,
immerhin mit 30 Prozent mit hohem Umfang.
Das wäre jetzt interessant,
auch wenn ihr in euren Vorstellungen
kurz darauf eingeht,
ob euch das überrascht
oder aus dem Kontext, aus dem ihr kommt,
ob das irgendwie erwartbar war
oder wie ihr das einschätzen würdet.
Und ich möchte jetzt Iris, dich als erstes bitten,
weil ihr genau, ich sag gar nicht weil ihr,
sondern herzlich Willkommen
und bitte um deine Vorstellung, Eingangsstatement.
Ja, vielen Dank für die Einladung.
Erstmal, genau ich bin Iris Neiske,
ich habe Diplom-Pädagogik
an der Uni Bielefeld studiert.
Ich bin tatsächlich nicht Vorstand der dghd,
sondern bin Sprecherin von der AG "Digitale Medien
in der Hochschuldidaktik",
und wir haben zusammen mit der AG "Psychologie
und Lehr-Lernforschung" und dem dghd-Vorstand
die dghd-Reihe
"KI in der Hochschullehre" ja organisiert,
die von Januar bis August stattgefunden
hat, diese zwölf Termine
mit bis zu 500 Teilnehmenden,
wo wir uns einfach sehr intensiv mit KI
auseinandergesetzt haben.
Genau ansonsten arbeite ich aber hauptsächlich
an der Hochschuldidaktik,
bin da für die E-Tutoren
und für E-Learning zuständig,
war vorher zwölf Jahre in der Wirtschaft
und genau bin
seit 2015 hier an der Uni in Paderborn.
Ich bin ganz klar Hochschuldidaktikerin.
Ich bin keine KI-Expertin,
im Gegensatz vielleicht zu anderen
hier auf dem Podium.
Aber KI ist für mich ganz klar eine Technologie,
die bereits alle Lebensbereiche durchdrungen hat.
Das haben wir nur vielleicht
in den letzten Jahren nicht so festgestellt.
Also solche Sachen wie den KI-Campus,
die ganzen KI Forschungsprojekte,
die gibt es schon seit vielen Jahren, das wissen
auch einige,
aber so die breite Öffentlichkeit,
die hat es natürlich jetzt einfach erst erfahren,
als letztes Jahr ChatGPT erstens veröffentlicht
wurde und dann auch noch durch die Presse
und Medien entsprechend gehyped
wurde, dass es halt auch wirklich
überall angekommen ist.
Ich finde, KI ist ganz klar
so wie so ein Flaschengeist.
Der wird auch definitiv
nicht in die Flasche zurückkehren,
sondern wir
werden alle dauerhaft mit KI weiter leben.
Ob wir das dann ja super gut finden wollen
oder nicht, sei dahingestellt.
Ich glaube, KI ist so aus meiner Sicht
ein Werkzeug, das wir nutzen müssen,
dass wir auch,
dass die meisten auch
in ihrem beruflichen Arbeitsalltag nutzen werden.
Deshalb müssen wir natürlich ganz klar
auch unsere Studierenden fit machen
im Umgang mit der KI.
Christian Spannagel hat in dem Vortrag,
den er gehalten hat,
mal gesagt, KI ist ein Werkzeug wie ein Messer.
Ein gutes Messer macht keinen guten Koch.
Ein Koch kann natürlich auch gute Gerichte
ohne Messer herstellen,
aber mit dem entsprechend guten Messer,
wenn ich das gut nutzen kann,
dann komme ich da wesentlich weiter,
als wenn ich da irgendwie ein stumpfes Messer
oder gar kein Messer habe
und da vor mich hin kochen möchte.
Ähm, andere,
die wir auch in dem Vortrag drin hatten,
waren Anika Limburg und Isabella Buck .
Ähm, wo es um ja schreiben und KI ging,
und die haben so schön eine Folie gehabt,
wo sie gesagt haben,
na ja, ich kann KI
in drei verschiedenen Möglichkeiten nutzen.
Ich kann KI nutzen, um lernen zu vermeiden.
Ne, wenn ich jetzt meiner Tochter sagen würde,
hier, du kannst
alle deine Hausaufgaben mit einer KI machen,
die würde das super gerne machen
und ihren Nachmittag anders verbringen,
würde aber natürlich logischerweise
nichts dabei lernen.
Ähm, ich kann aber KI natürlich nutzen,
um keine Ahnung Brainstorming zu machen,
einfach um entlasten,
um nicht vor dem leeren Blatt zu sitzen.
Ich kann damit bessere Ergebnisse erzielen.
Also ich kann halt sehr,
sehr viel sinnvoll damit machen.
Und ähm, ja, ich denke,
wir müssen einfach
unsere Studierenden befähigen, KI gut zu nutzen,
und im ersten Schritt
natürlich auch die Lehrenden zu befähigen
und ermuntern,
dass sie KI
in ihrer Lehre
einsetzen, damit
die Studierenden das dann entsprechend
auch lernen.
Lehre wird dadurch sicherlich komplexer.
Aber ich glaube,
wenn wir es uns einfach machen würden,
würden wir alle nicht an der Universität
oder an der Hochschule arbeiten,
und dieser Bereich digital literacy,
auch der geistert
schon seit Jahren durch die Gegend.
Medienkompetenz, Datenkompetenz,
das wird immer wichtiger,
und mit KI ist es vielleicht einfach
noch mal offensichtlicher für alle geworden.
Dass jetzt so viele gesagt haben,
sie nutzen KI bisher
noch nicht so stark im Arbeitsalter.
Ich nutze es auch regelmäßig,
aber ich würde jetzt nicht sagen,
ich benutz es ständig,
weil ich das nicht mehrfach die Woche nutze
und halt im Moment einfach noch viele Sachen habe,
die auch wunderbar
ohne gehen und auch in Zukunft weiterhin
ohne gehen werden.
So, ich gebe einfach mal weiter.
Ja, vielen dank.
Ich würde als nächstes dich Malte bitten,
dich kurz vorzustellen, und zu ergänzen.
Gerne hallo, ich bin, ich, bin Malte Persike,
ich arbeite seit 2019 an der RWTH Aachen,
ich darf hier das Center für Lehr-
und Lernservices, das CLS, leiten.
Wir haben so ungefähr 70 Mitarbeitende,
davon etwa die Hälfte
über über über Drittmittelprojekte finanziert,
die sich sozusagen mit allen Service Leistungen
rund um das Lehren, Lernen und Prüfen befassen.
Also bei uns sind die E-Prüfungen angesiedelt,
die Videoproduktion,
die die Serious Game Entwicklung,
aber auch die hochschuldidaktische Weiterbildung
und viele weitere Services,
das das Lernen und campus Management ebenfalls,
und in all diesen Bereichen
habe ich es ganz persönlich
und hat es vor allem auch
das CLS mit der KI Revolution
in der Hochschullehre zu spüren bekommen.
Wir erleben, dass sowohl im Prüfungskontext,
dass Anforderungen an uns herangetragen werden,
unter anderem,
wie man KI in Prüfungen einsetzen kann,
also Prüfungsdidaktisch sinnvoll,
aber auch, wie man den Einsatz von KI verhindern
kann. Dass das bewegt sich auch
mit einem ganz breiten Spektrum.
Das betrifft die
hochschuldidaktische Weiterbildung,
wo Lehrende auf uns zukommen
und sagen, was muss ich denn jetzt können?
Wie, wie kann ich KI Werkzeuge
in die Lehre einbinden,
wie kann ich sie für mich zum Beispiel
auch in der Vorbereitung von Lehre nutzen,
all das müssen wir irgendwie anbieten
als hochschuldidaktische Fortbildung.
Das betrifft aber auch das campus Management
und auch vor allem das Lernmanagement-System.
Bei uns ist das Moodle,
wo von ganz vielen Dozierenden
plötzlich Anfragen kommen,
ob wir nicht Moodle-Plugins jetzt anbieten können,
die eben KI basierte Funktionalität
zur Verfügung stellen,
zum Beispiel den Chatbot oder ein Lernbegleiter
oder eine KI,
die die selbstständig Prüfungsaufgaben formuliert
und so weiter und so fort.
Also in allen Bereichen strömt die KI auf uns ein,
und bei mir ganz persönlich ist es so,
dass ich hier an der RWTH
eine Arbeitsgruppe leiten darf,
die sich mit dem Umgang
der RWTH mit KI auseinandersetzt.
Da sind wir gerade dabei,
eine umfassende KI-Strategie zu entwickeln,
auch die Bereitstellung von KI
für alle Lehrenden und Studierenden
und von allen Mitarbeitenden
der RWTH vorzubereiten, zu sondieren,
wie das funktionieren kann,
und ich kann sagen,
wir haben ein ein Dokumentenpaket
für die RWTH geschrieben,
das inzwischen über 100 Seiten lang ist,
das sich sowohl mit mit rechtlichen, didaktischen,
ethischen und vielen weiteren Fragen
rund um die KI befasst.
Da sind Checklisten dabei und Rechts-Klärungen
und eben didaktische Hinweise.
Ich konnte da viel mitnehmen aus dem Prompt-Labor,
dass wir ja vor kurzem mit dem KI-Campus
zusammen abgeschlossen haben,
wo wir Lehrende eingeladen haben,
mit uns zusammen das die Eingaben
an die KI zu lernen,
zu erarbeiten,
kennenzulernen,
wie man KI sinnvoll
für die Vorbereitung, Durchführung und Evaluation
von Lehre einsetzen kann,
und eben genau das soll an der Hochschule
passieren. Also, wir sind an, und das ist,
glaube ich, mein mein abschließender Satz.
Wir sind an der RWTH ganz klar von Anfang
an so positioniert gewesen,
dass wir gesagt haben,
wir wollen, wie Iris Neiske es angesprochen hat,
KI als Werkzeug für Forschung, Lehre
und Verwaltung auffassen,
dass wir proaktiv
nutzen wollen,
um damit die Möglichkeiten der KI zu erproben,
kennenzulernen und
vor alle auch die Grenzen zu erfahren.
Das heißt ganz klar, der aktive Umgang und Weg
weg vom Verbieten hin zum Ermöglichen,
aber eben in einem durch die Hochschule
gestalteten und kontrollierten Rahmen
zu ermöglichen.
So ist, glaube ich,
die der aktuelle Standpunkt der RWTH.
Vielen Dank.
Malte. Ich frage erst in der nächsten Runde,
wer die 100 Seiten lesen soll im Lehralltag,
und nehme dich, Peter in die Runde rein,
auch aus der Perspektive,
dass du ja nicht direkt
an einer Uni oder Hochschule arbeitest.
Genau ich bin hier am IWM beschäftigt
und leite eine Arbeitsgruppe
zu multimodaler Interaktion.
Das ist relativ breit.
Das ist nicht nur KI-Interaktion,
das ist auch mit Multitouch-Umgebung,
das ist VR-Sachen, Gesteninteraktion,
usw., insgesamt Zukunftstechnologien
und auch, wie sie zusammenwirken.
Mit KI haben wir angefangen vor über zehn Jahren,
aber nicht im Kontext generative,
sondern analytische KI,
also KI, die Muster erkennt,
und zwar, ich bin von Haus
aus Kognitionspsychologe
und Wissenschaftstheoretiker,
hab mich lange beschäftigt
mit kognitiver Belastung
beim Lernen und Verbesserung von Lernmaterial,
um Belastungen zu reduzieren,
und da muss man das natürlich messen.
Und da haben wir jetzt Sensoren,
sowohl Neurosensoren
als auch Kamerasensoren,
Eye-Tracker, Blickbewegungsmessungen
und so weiter mit KI verwendet,
um kognitive Belastung einzuschätzen,
machen wir auch immer noch,
auch andere Zustände von Lernenden einzuschätzen.
Mind-wandering kommt häufig vor,
60 Prozent der Fälle
sind Lerner
nicht dabei mental, Emotionen, Langeweile
und so weiter.
Mit der Idee, einerseits Forschung zu machen,
andererseits aber vielleich auch zu gucken,
kann man so eine Art Tutor Systeme bauen,
die solche Zustände erkennen,
wie eine gute Lehrkraft das ja auch erkennt,
wenn man überfordert ist oder gelangweilt ist.
Das kann man natürlich nicht in einer Vorlesung
mit 200 Leuten machen,
aber im einzelnen Kontakt,
und dann kam eben die generative KI vor drei,
vier Jahren dazu, wir haben mit GPT2 angefangen.
Eigentlich eigentlich Zufall.
Ich hatte eine Webanwendung gefunden,
wo man so Geschichten schreiben konnte,
so Science Fiction Game Engine mit GPT2,
und da haben wir mit den Kindern
ein bisschen rumgespielt,
und da kamen so krasse Geschichten heraus,
aber auch so krasse Metaphern eigentlich
auch, dass ich dachte, also,
wenn das nicht geklaut ist,
dann ist es wirklich,
hat es wirklich Potenzial sprachlich,
und dann haben wir sofort angefangen
mit einem Projekt zu Narrativen schreiben,
Geschichten schreiben,
Songs schreiben, Gedichte schreiben
und vor allem erstmal gucken,
wie unterscheidbar ist das eigentlich
oder wie ununterscheidbar ist das eigentlich,
und das war
schon mit GPT2 nahezu ununterscheidbar.
Wir haben dann 100 Leute, da 300 Leute gefragt,
wer hat das geschrieben, Rilke
oder die KI, Kafka oder KI,
und da kam schon vor Jahren
50 Prozent Rate Wahrscheinlichkeit raus,
wenn man die KI nach trainiert
hatte, haben zum Beispiel 100000 Gedichten
nach trainiert,
und dann hat es Gedichte geschrieben.
Es war schon recht beeindruckend,
aber ich meine,
obwohl wir so früh angefangen haben,
hätte ich das auch nicht antizipiert,
dass es jetzt so gut
expositorische Texte schreiben kann,
und stilistisch schon weitergekommen ist,
es ist immer wieder erstaunlich,
wie diese Durchbrüche dann doch so plötzlich
kommen, dass man eigentlich
dann wieder auch vom Berg steht
und weiß nicht,
nicht weiß, wie man es richtig machen soll.
Wir starten jetzt im Januar ein großes Projekt
zum kreativen Schreiben in der Schule mit KI.
Ich denke, kreatives Schreiben ist auch nochmal
ein interessantes Betätigungsfeld,
weil es da ja nicht so sehr
um richtig oder falsch geht.
Viele der Probleme sind ja,
ist da was in der Cloud,
ist das halluziniert und so weiter.
Aber ich finde auch das expositorische Schreiben,
also Texte, Sachtexte sozusagen,
das hat sich auch so dramatisch verbessert
in den letzten Monaten,
und da kommen
ja eigentlich wöchentlich neue Einschläge,
also ob das diese Suchmaschinen Einbildung ist,
ob das die GPT mit Knowledge Space,
wo man eigentlich Texte eingeben
kann, die man befragen kann.
Ich kenne jetzt keine richtig guten
quantitativen Daten,
wie wieviel Prozent Fehler noch vorkommen,
wie viel Prozent Halluzinationen noch vorkommen.
Also mich interessiert
auch vor allem eher die Seite.
Also wenn man die Trajektorien sieht,
wie sie sich verbessert, ist,
glaube ich relativ klar,
dass es irgendwann asymptotisch mindestens da ist,
wo auch Lehrbücher sind
oder wo auch Lehrkräfte sind.
Die machen ja auch Fehler und erfinden Zeug.
Oder was weiß ich.
Tatsächlich sind Didaktiker in Tübingen
schon der Meinung,
dass wahrscheinlich auch mit den Fehlern
in den GPT-Erklärungen
weniger Fehler drin sind als das,
was im Klassenzimmer passiert,
und die Didaktiker sagen auch im Lehrbuch
auf jeder Seite ein Fehler.
Also insofern,
man muss halt auch
so eine gewisse Fehlertoleranz sein, entwickeln.
Aber wir forschen vor allem, letzter Satz, daran,
was macht das psychologisch mit uns?
Also ist das Empowering?
Ist das etwas,
was die Entlastung, die man bekommt?
Nutzt man die normalerweise Thema Navi, und so.
Sind Menschen ja nicht so,
dass sie Entlastungen nutzen, um zu elaborieren,
und wie kriegt man Leute von so Performanz-Modus
in so ein Lernmodus?
Also, dass ich nicht sage,
also normalerweise
bekommt man eine Aufgabe, Lernaufgabe,
dann macht man die implizit bei machen,
muss man halt einfach so nachdenken,
dass man was gelernt hat.
Wenn man das jetzt nicht mehr muss
und denkt, okay, dann mach ich die Aufgabe so.
Das ist schlecht, das ist ja klar,
und das ist, glaube ich eine wichtige Frage.
Welche, welche psychologischen Randbedingungen
hat man das,
dass man das versteht,
was man in einen lernen Lernmodus muss.
So viel vielleicht erstmal.
Herzlichen Dank dafür,
und dann lust but least Britta,
kommst du auch auf die Bühne?
Auch nicht an einer Hochschule,
aber schon seit Jahren
intensiv mit KI und Hochschulen beschäftigt.
Ja, genau vielen Dank, Anne für die Einleitung,
und ich war übrigens lange Zeit als Kanzlerin
in privaten Hochschulen tätig,
und wenn Malte erzählt,
wie wunderbar alles verwoben ist
mit campus Managementsystem
und auch dann
noch mal die E-Prüfung und so weiter,
also da war,
hatte ich schon in 2020 dann
auch direkt die Berührung mit Proctoring
zum Beispiel,
Gesichtserkennung und so weiter,
und Prüfung abzunehmen.
Direkt zu den Lockdowns.
Und auch wir haben versucht,
für den Studierenden Service
ein Sprachassistenten aufzusetzen,
also ein Chatbot, also es war mega spannend!
Genau, aber darüber will ich nicht reden.
Ich bin seit, kurz vor ChatGPT Opening Rollup,
bin ich zum KI-Campus gekommen
als stellvertretende Geschäftsstellenleiterin.
Ich verantworte dort den Bereich Community,
und ich darf, das ist sehr spannend.
Den unseren Regionalen Hub,
also eine kleine Geschäftsstelle aufbauen,
nämlich in Heilbronn in Baden-Württemberg.
Dort entsteht ein großes
neues KI-Innovations-Ökosystem,
und wir versorgen quasi dieses Ökosystem
mit KI Kompetenz und KI Qualifizierung.
Genau der KI-Campus für alle, die es nicht wissen,
ist die Lernplattform für Künstliche Intelligenz,
unter anderem gefördert auch vom BMBF,
mit vielen Angeboten,
die auch in die hochschulische Lehre
integriert werden können.
Also es sind alle kostenlos und offen lizenziert,
und jeder ist wirklich eingeladen
da auch diese Qualifikation
mit ins Studium einfach zunehmen,
über unsere, über unsere Angebote.
Genau, wir haben so eine ganz bescheidene Vision,
und darauf möchte ich auch
mein Statement sozusagen ausrichten.
Unsere Vision ist eine KI kompetente Gesellschaft,
und ich möchte doch nochmal aufgreifen,
auch wenn es vielleicht
ein bisschen abgenudelt ist,
aber noch mal dieses hervorragende,
was passiert ist vor einem Jahr,
mit ChatGPT haben
wir ein KI Anwendung, KI Anwendungsmöglichkeit
in all unseren Wohnzimmern hier bekommen.
Ja, also, ich habe früher
viel mit dem Mittelstand gearbeitet,
aber eben auch an der Hochschule,
und man musste sich so richtig
den Mund fusselig reden,
um die Bedeutung von KI Wissen,
damit ich ja diese Technologie
verstehe, um diese Bedeutung herauszustellen
und dann entsprechend ja auch Mitarbeitende
in Unternehmen,
aber natürlich auch an Hochschulen zu gewinnen,
damit sie sich aufschlauen,
damit sie kompetenter werden.
Denn wir brauchen
das interdisziplinäre Wissen also,
wenn es um einen Sprachassistenten geht
oder um das Proctoring.
Ich brauche die Menschen aus dem Prüfungsamt,
die die Prozesse alle kennen,
ich brauche die rechtliche Komponente,
und das muss alles dann auch noch
durch die Gremien.
Das kennt ihr alle nur zu gut,
und dafür braucht es auch immer wieder
diesen interdisziplinären Dialog,
und das darf nicht
nur ein Thema der IT-Abteilung sein.
Das ist halt ganz wichtig,
und das war es früher immer so.
Das sind so Insellösungen,
das machen die dahinten,
und irgendwie machen es die ITler.
Aha, jetzt habe ich ein KI Anwendungstool,
mit dem ich da interagiere.
Es ist ja nicht nur ein Navi,
oder es ist nicht nur
die Gesichtserkennung übers Handy.
Nein, ich muss ja auch noch was dazu wissen.
Ich muss ja noch gut prompten können,
damit es mir einfach hilft.
So, und das ist das,
was uns, was wir jetzt als KI-Campus
jetzt auch nochmal im letzten Jahr
wirklich gut für uns nutzen konnten,
diese diese Bewegung, die da passiert ist,
die sich einfach
auch abzeichnet in unserer User*innen
Registrierung, das heißt,
wir haben unsere Lernenden auf dem KI-Campus
jetzt innerhalb eines Jahres
verdoppelt, das heißt, wir müssen
uns gar nicht mehr so doll den Mund fusselig reden
ja, die Leute sind wirklich interessiert,
und die Bedeutung für KI Wissen,
KI Kompetenz steigt einfach
sowohl hochschulseitig als auch an den Betrieben,
und das ist einfach wunderbar.
Wir entwickeln viel mehr micro content,
auch damit es einfach kleine Happen sind.
Use cases bereiten wir auf,
das ist jetzt eine neue Entwicklung von uns,
und hervorragend auch das Prompt-Labor, Malte,
du hast das gerade erwähnt,
kann nur kurz Werbung machen,
weil Malte macht super,
tolle Videos,
um Prompting zu erklären,
da kann man wirklich toll folgen.
Genau damit bringen wir einfach so quasi
anlassbezogen dann auch mal
zu speziellen use cases
auch nochmal das Wissen dann in die,
in die Hochschulen, aber auch in die Breite.
Genau, und das ist ja auch so,
dieser Ruf nach Schulung.
Darauf möchte ich nochmal eingehen,
weil es wird ja viel über Studierende geredet,
ist quasi eine Selbstverständlichkeit,
auf gar keinen Fall vergessen.
Aber auch die Hochschulmitarbeitende
müssen einfach geschult werden,
und das finde ich toll,
und ich hoffe, da reden wir gleich nochmal drüber,
weil all diese Themen
sich auch in den neuen Leitlinien
einfach wiederfinden,
die die Hochschulen gerade entwickeln.
Das finde ich jetzt auch
ein super, toller, spannender Prozess,
und ich bin auch neugierig darauf,
von euch Malte mehr zu den 100 Seiten zu hören.
Wenn da Checklisten dabei sind
und so weiter, dann, glaube ich,
kann man das auch recht schnell lesen,
weil es sicherlich hands-on Wissen ist.
Genau also kurz noch mal, uns ist es wichtig,
dass die breite Masse KI Wissen hat,
sich dafür interessiert, lernen will
und nicht mehr Angst hat davor,
KI Kompetenzen sich aneignen,
wo auch immer wieder eine,
eine, eine,
ein fortgeschrittenes Level nochmal
draufgesetzt werden,
um dem Fachkräftemangel zu begegnen,
und wichtig ist,
dass sowohl uns, dass sowohl also,
dass alle Disziplinen dann auch miteinander
reden können, dass wir quasi übersetzt haben,
wo der empathische sprachfähige Mensch,
von den Tekkies zu den Non-Tekkies ,
und dafür ist der KI-Campus,
und dafür stehen wir auch.
Herzlichen Dank
für den ersten Eindruck von euch allen.
Ich greif mal als erstes auf Britta,
was du gesagt hast,
ihr wollt auch die breite Masse erreichen.
Es geht um Veränderungen der Gesellschaft.
Das kam ja, glaube ich, in vielen Statements vor,
also Veränderung der Gesellschaft,
für die man etwas wissen muss,
und wir sprechen ja eigentlich über Hochschule.
Also was ist der Schwerpunkt,
auch aus eurer Perspektive?
Was muss man quasi wissen,
um sich in dieser KI
geprägten Gesellschaft bewegen zu können,
und was sind darin
spezielle Chancen von Hochschulen,
die sind, die kompatibel und übereinstimmt.
Oder wo sind noch mal die,
die einzelnen Schwerpunkte
oder unterschiedliche Schwerpunkte?
Ich fange mal an, ihr dürft ergänzen.
Ich schnappe mir mal die Geschwindigkeit heraus.
Also das ist ja der Wahnsinn.
Ich bin keine KI Expertin,
aber es ist einfach der Wahnsinn,
was, wie schnell dann einfach Sprachmodelle
sich sich entwickelt haben.
Und das, was ich jetzt so schön finde, ist,
dass diese Hochschulen jetzt gerade zeigen
in ihrer Leitlinien-Entwicklung,
dass sie diese Geschwindigkeit
auch aufnehmen können.
Wir hatten früher diesen,
ich sage jetzt irgendwie so ein bisschen spießig,
werden oder eingeschränkt
in diesen großen Hochschulkoloss,
der staatliche Tanker,
der, der ganz schwer ist, sich zu bewegen,
auch gerade in dieser Leitlinien-Entwicklung.
Da habe ich viele Prozesse mitgemacht,
das dauert Jahre bei uns,
da wird über jedes Wörtchen diskutiert,
und die Hochschulen gestehen sich jetzt zu,
diese Geschwindigkeit aufzunehmen,
und sagen sich, hey,
wir haben jetzt
die Leitlinie,
wir haben die veröffentlicht, und es kann sein,
dass die übermorgen
schon wieder sich verändern müssen,
und wir können diese Veränderung
auch direkt wieder mittragen,
und das finde ich bemerkenswert,
und da sehe
ich eine große Chance einfach für die Hochschulen.
Ja, ich kann direkt da, glaub ich, einhaken.
Also ich glaube, die Geschwindigkeit
ist ein ganz wesentlicher Aspekt.
Das stelle ich immer daran fest,
dass, wenn ich eine Präsentation
über über generative KI
in der Hochschule vorbereitet habe
und die dann zwei Wochen später vielleicht
nochmal ein bisschen überarbeiten möchte,
dann stelle ich fest, ein bisschen überarbeiten
reicht da nicht, sondern man kann praktisch
die Hälfte aller Folien
auswechseln, weil sich so viel geändert hat
und so viele, so viele Dinge dazugekommen sind.
Und es geht immer nur in eine Richtung,
nämlich die KI kann mehr als als als vorher.
Das heißt, Grenzen,
die man, die man irgendwie heute adressiert
und die man heute nennt, sind in zwei, drei Wochen
oder spätestens zwei Monaten keine Grenzen mehr.
Und das ist, glaube ich,
ein ganz wesentlicher Aspekt,
der uns auch in der Hochschuldaktik
vor gigantische Probleme stellt,
dass wir nämlich plötzlich nicht mehr, ähm,
ein weitgehend,
ein zumindest
für uns statisch
wirkendes Kompetenzfeld
bearbeiten, sondern dass wir wissen,
wir wir entwickeln,
also wir stehen in der Herausforderung,
Kurse zu entwickeln für ein sich so hoch dynamisch
weiter entwickelndes Feld,
dass wir wissen, der Kurs,
den wir heute herstellen,
ist morgen bereits überholt, und damit umzugehen
ist für mich und für mein Center sehr schwierig,
weil einfach Dinge von uns erwartet werden,
die wir so an der Stelle auch gar nicht leisten
können. Und ich glaube, diese Schwierigkeit
überträgt sich auch auf Lehrende,
die nämlich heute Erfahrungen machen,
die in möglicherweise wenigen Monaten
schon nicht mehr gelten.
Wir haben ja lange Zeit zum Beispiel gesagt,
dass GPT kein Faktenwissen produzieren kann.
Es gibt die Halluzination.
Jetzt kann GPT seit ungefähr einem Monat
im Internet suchen
und Internetrecherchen zusammenfügen.
So, jetzt, jetzt,
jetzt müsste man sofort eigentlich
sagen nein, Moment,
jetzt können wir doch nach Faktenwissen fragen,
und eben GPT nennt uns Faktenwissen.
Wenn man das aber mal genau unter die Lupe nimmt,
dann stellt man fest,
selbst wenn die KI
eben nach Fakten recherchieren kann,
passieren bei der Zusammenfassung dieser Fakten
durch KI immer noch Fehler.
Und da sind wir, glaube ich, an einem Punkt,
wo sich Hochschule und Gesellschaft treffen
und sich auch die Anforderungen
für Hochschule und Gesellschaft treffen,
nämlich bei dem kritischen Umgang.
Und da muss ich sagen, bin ich,
bin ich ganz stark Kulturpessimist im Sinne von,
ich kann meinen Studierenden noch zehnmal sagen,
dass man mit den Ergebnissen
einer KI kritisch umgehen soll,
sie reflektieren
soll, immer auf Korrektheit
prüfen und so weiter und so fort,
und ich glaube, jetzt können
wir uns alle mal so an der eigenen Nase fassen
und uns überlegen,
wenn wir zehnmal mit KI gearbeitet
haben, und wir haben zehn mal festgestellt,
das funktioniert schon, was sie sagt, das stimmt
irgendwie, werden wir dann beim elften Mal
wirklich immer noch so kritisch prüfen?
Also, ich würde es, glaube ich, nicht machen,
und das ist für mich ein ganz wesentlicher Aspekt.
Wie kriegen wir es hin,
dass dieser kritisch reflektierte Umgang,
den wir alle fordern,
mit KI, unsere
wissenschaftliche Herangehensweise Quellen prüfen,
Korrektheit prüfen, Faktencheck
und so weiter,
dass wir denen auch dann,
wenn wir sehr oft erleben,
wir haben einen extrem zuverlässigen
und qualitativ hochwertige Ergebnisse
produzierenden Partner,
dass wir trotzdem unseren Kopf nicht ausschalten,
und da habe ich für mich eigentlich keine Lösung,
wie wir, wie wir das hinkriegen sollen,
dass man entgegen der Erfahrung, braucht
es eigentlich nicht trotzdem
diese kritische Reflexion
weiterhin dauerhaft an den Tag legt.
Mhm, ich, genau Peter,
bevor ich an dich weitergebe...
Ich wollte auch an dich weitergeben,
gleich noch mal zuspitzen,
weil du hast ja in deinem Eingangsstatement
gleich gesagt,
Geschichten erzählen kann das super.
Also, was ist die Richtung,
die du dir vorstellen kannst, auch für Lehre also,
oder zumindest für Lernkontexte,
in denen man das sinnvoll einwenden kann?
Möglicherweise wolltest du was ganz anderes sagen,
aber vielleicht kannst du es mit einbeziehen.
Ich wollte noch auf Malte mich nochmal beziehen,
weil das Problem ist eigentlich nicht neu.
Also, wir machen eigentlich auch schon
seit dutzenden Jahren Forschung
zu Quellen, Recherche im Internet
und stellen dann fest,
das machen Leute spontan nicht,
und auch, es ist auch wahnsinnig schwierig,
sie dazu zu bringen,
also Interventionen, die man macht, Trainings,
die man macht,
ähm, auch Sachen vorher informiert,
vested interests.
Warum veröffentlichen Leute denn was im Internet?
Das sind ja,
die haben auch einen Grund, das zu machen,
und dann lesen sie was
über Nanopartikel in Druckern
und halten das für absolut plausibel,
dass es ungefährlich ist,
und die Seite Webseite
haben wir von HP sozusagen
fingiert, ein Druckerhersteller.
Aber es ist auch ein Experte,
ein Professor, der es gesagt hatte.
Also, das heißt, das ist ein Problem,
was nicht neu ist, und ich weiß nicht.
Also es gab mal eine Studie,
die relativ bekannt wurde
am Anfang von Wikipedia, wo es hieß, Wikipedia,
da steht ja nur Quatsch
und haben doch alles Laien geschrieben.
Dann wurde irgendwie mal verglichen: Encyclopaedia
Britannica Fehlerquote und Wikipedia Fehlerquote.
War beides 4 Prozent oder sowas,
und dann war Ruhe,
und ich denke, zu so ner Situation müssten
wir wahrscheinlich kommen,
dass man sagt: Okay, das stimmt,
da können Fehler
auch auffindbar
sein, da können
Fehler... das ist
auch sehr überzeugend geschrieben, die Texte
sehr persuasiv, sehr glatt,
viel glatter, als wahrscheinlich
ein Mensch schreiben
würde, der so wenig damit verstehen
würde in Wirklichkeit.
Aber wir müssen, glaube ich, dazu kommen zu sagen:
Okay, das ist ein Text,
der genauso Fehler anfällig irgendwann mal,
wenn das asymptotisch ist,
ist, wie wie ein Webtext
oder Wikipedia-Text
oder meinetwegen auch ein wissenschaftlicher Text.
Gerade kam im Chat
die Anmerkung Originalquelle lesen.
Möchte nicht wissen,
wie viel wissenschaftliche Artikel
geschrieben werden,
wo die Leute nicht die Originalquellen
gründlich durchgelesen haben oder irgendwas.
Also für mich ist immer sehr hilfreich,
wenn ich was in der Zeit,
wenn ich was von mir in der Zeitung lese,
was da geschrieben wird,
dann denke ich, oh je,
wenn der ganze andere Kram von Leuten,
die in der Zeitung genauso schlecht
wiedergegeben ist, da möchte ich nicht wissen.
Also, ich denke, diese kritische Haltung,
die also man,
man sollte wahrscheinlich tatsächlich anfangen,
das zu nutzen in dem Bereich,
wenn man sich sehr gut auskennt,
weil man dann vielleicht am ehsten
diese Haltung bekommt,
zu sagen, ja, das ist schon irgendwie richtig,
aber irgendwie nicht so ganz glatt,
und oder es fehlen spezifische Sachen,
das ist ein bisschen zu oberflächlich.
Diese Richtung.
So und jetzt zu deiner Frage,
wie soll man es nutzen?
Also, man kann es immer gut nutzen
für Sachen, wo man nichts falsch machen kann.
Also, wir hatten es vorhin schon kurz
im Vorgespräch, man soll Fragen generieren.
Wir haben jetzt ein Projekt,
wo wir beim Video lernen,
das war Corona inspiriert,
sozusagen Leute unterstützen wollen,
nicht abzuschweifen,
nicht Mind-wandering zu machen,
wo wir sozusagen mit Sensoren gucken können.
Zeigt jemand Anzeichen dafür,
dass er nicht bei der Sache ist,
und dann generell GPT aus dem Transkript
von dem Video zu dem Segment,
wo er abgeschweift ist, fragen.
Die sind ziemlich gut.
Wir haben da auch Hochschulthemen genommen.
Wir haben das prüfen lassen,
von, Mathematik
ist das Thema, Mathedidaktik*innen,
das war ganz okay.
Das einzige, was da passiert, ist die Frage,
ob wir ein bisschen oberflächlich sind
und nicht so richtig
tief konzeptuelle Fragen sind.
Sowas macht ja für den Zweck nichts.
Also, bei Fragen
kann man nicht so viel falsch machen
wie bei Antworten.
Bei Antworten
muss man natürlich ganz genau gucken,
ob das nicht tatsächlich alles erfunden ist,
aber wie gesagt, es wird asymptotisch besser.
Gibt's Bereiche, wo ihr das gar nicht haben wollt
in der Lehre?
Also ich glaube also,
ich habe so ein bisschen im Augenblick
das das Gefühl,
dass so in den Hochschulen ist es tatsächlich so.
Also, es tut sich so ein ganzes Kontinuum
von von Akzeptanz
und Überzeugung gegenüber solchen Systemen auf.
Also man hat,
glaube ich, Kolleginnen und Kollegen,
die weiterhin ihre Lehre so durchführen,
als gäbe es solche Systeme nicht,
und die im Wesentlichen eigentlich,
wenn es, wenn es um die Frage
geht, geht, was kann KI tun für die Hochschule,
eher so mit der Perspektive darauf gehen.
Wie kann ich feststellen,
dass eine Prüfungsleistung
wirklich von der Person kommt
und nicht von KI generiert ist,
und damit erschöpft sich dann auch auch
eben tatsächlich schon die Auseinandersetzung
mit der Rolle
von generativer KI
für die, für die Hochschulbildung.
Und es gibt auch am anderen Ende des Spektrums
ganz viele Kolleginnen und Kollegen,
die sagen, wir wollen versuchen,
solche Systeme produktiv in die,
in die Lehrveranstaltung einzubinden,
sodass dann am Ende ein ja,
didaktischer, ein didaktisches Konzept
dabei herauskommt,
wo Studierende neben ihren Fachinhalten
eben auch lernen, wie sie,
wie sie ihre Fachkompetenzen
mit generativer KI unterstützen lassen können.
Und insofern würde ich sagen, also, generative
KI hat nur da nichts zu suchen,
wo wir, wo wir definieren,
wir wollen sie da nicht.
Und das wäre für mich ganz klar,
vor allem die, die die Abschlussarbeit,
die schriftliche Abschlussarbeit
im überwachten Kontext,
bei der aus aus aus ja Kompetenz Erwägungen,
construktive Alignment Erwägungen,
der oder die Lehrende
zum Schluss gekommen ist: Hier macht
es keinen Sinn oder noch keinen Sinn,
KI einzusetzen.
Das heißt, das ist, ich glaube,
das ist eine normative Setzung, die wir machen
als Lehrende,
die auch nur wir als Lehrende machen können,
und ich sehe KI vor allem nicht in der in der,
in der, in der Prüfung von Grundlagenvermittlung,
weil einfach wir da wissen,
dass an ganz vielen Stellen ist KI mindestens
so gut wie wie ein sehr, sehr guter Student,
und ich glaube, da wird also diese Idee,
dass man vielleicht mal zehn,
zehn mal zehn rechnen können
sollte, bevor man zum ersten Mal
den Taschenrechner in die Hand nimmt.
Ich glaube, sowas kann man durchaus übertragen
auf die allgemeine Vermittlung
von Fachgrundlagen an Studierende.
Ich glaube, wenn wir, wenn wir Lehrende befragen,
was sind denn die Fachgrundlagen,
die ein Studierender aus dem Kopf wird
reproduzieren müssen,
dann finden wir da einen Kanon von Fachinhalten,
der dazugehört,
und dazu sagen,
diese Vermittlung und Prüfung sollte
zunächst ohne KI Unterstützung stattfinden,
damit wir eine
solide Kompetenzbasis in den Personen haben,
bevor wir dann anfangen, diese Kompetenzbasis
in den Personen durch externe Systeme unterstützen
zu lassen. Das scheint für mich
ein sinnvoller und plausibler Weg, daran zu gehen.
Aber das ist eine Setzung,
die nur wir machen können und die sich,
glaube ich,
nicht irgendwie aus Fachlogiken oder so ergibt.
Aber das ist, finde ich, schön, das Plädoyer,
das nochmal genauer festzulegen.
Ich würde gerne zwei Dinge aufgreifen
aus euren Statements.
Malte, du hast von Kulturpessimismus gesprochen,
an der Stelle, das Leute das eh nicht tun.
Und Peter, du hast sofort quasi aufgegriffen
und gesagt, naja,
die meisten zitieren quasi die Quellen,
auch ohne nachzusehen,
bisher im wissenschaftlichen Kontext,
und man gesteht es aber nicht zu,
sozusagen gesteht es sich nicht ein.
Und du hast zu Anfang auch schon gesagt,
auch in der Lehre passieren ja Fehler.
Auch das ist ja so ein Ding,
dass man sonst eigentlich auch weniger hört,
also quasi auf der einen Seite...
auch die eigene menschliche Realität
etwas realistischer zu betrachten, sozusagen.
Trotzdem möchte ich aber auch daran
noch mal anschließen,
was auch eben im Chat nochmal kam:
"Wer liest's denn dann?"
Geht mit dem ganzen etwas einher,
was auch Gabi Reinmann
jetzt intensiver beschrieben hat als Deskilling,
also, welche Kompetenzen verlieren wir,
und ist das eine Gefahr,
insbesondere auch im Hochschulkontext?
Ja, also, ich muss davon ausgehen,
dass die Leute nicht ordentlich lesen.
Zumindestens, wenn ich leserlich zitiert werde,
finde ich, das sind willkürliche Drops von Papers,
die irgendwie so von Kuchenbacken
auf Arschbacken zusammen assoziiert sind.
Also, das ist nicht immer so,
dass man das Gefühl hat,
da hat jemand den Punkt verstanden
und den zitiert.
Ich nehme an, das geht anderen ähnlich.
Aber ähm, genau deswegen denke ich also,
ich finde das gut mit der menschlichen Seite.
Ich finde es gut zu sagen,
wir haben sowieso ein System,
was fehleranfällig ist,
was die Quellenbewertung angeht,
was das ordentliche Lesen angeht und so weiter.
Dass Deskilling,
weiß ich nicht, dass das die Gefahr ist.
Klar bin ich auch deskilled
für was schriftliches Dividieren angeht,
weil ich mach's nicht,
weil ich ein Taschenrechner habe.
Ich könnte es aber wieder machen,
wenn ich es machen müsste, denke ich.
Ich weiß nicht,
ob ich noch nach Karte fahren könnte,
wenn das Navi mal ausfällt.
Wahrscheinlich könnte ich mir das
auch wieder angewöhnen.
Wir haben tatsächlich genau aus diesem Grund
solche Projekte angefangen
wie ein Projekt der Doktoranden
zum akademischen Schreiben,
wo die Leute die Aufgabe kriegen,
in einem Academic Writing Kurs
erstes Semester zu lernen, mit GPT zu schreiben
und sozusagen
Theorieteile, was ja ganz
relevante Teile sind,
für Artikel originelle Fragestellungen abzuleiten,
aus Literatur, Theorieteile zu schreiben,
ohne GPT, mit GPT,
ohne GPT und dann zu gucken,
was passiert nach GPT.
Also hat man da, und es ist sehr mutig,
die Texte mit GPT sind natürlich sehr viel besser,
auch sprachlich sehr viel besser.
Es ist also in der Verteilung
zwei Standartabweichungen
drüber über dem, was die Studierenden können.
Aber sie nähern sich doch signifikant deutlich
auf allen möglichen Makern an,
beim dritten Schreiben,
also nach dem GPT,
wenn sie wieder alleine schreiben,
sind sie sprachlich besser,
sie fühlen mehr Ownership,
es macht ihnen mehr Spaß, es ist weniger effort.
Also es ist jetzt nicht so okay,
haben nichts dadurch gelernt und so weiter.
Es ist eine erste Studie,
es ist ein erster erster Schritt.
Aber es ist schon mal sehr ermutigend,
dass es vielleicht auch eher Empowering ist.
Da hat man halt mal gesehen,
wie so ein Theorieteil aussieht.
Man hat gesehen,
was kann man aus den drei Artikel machen,
wenn man da was neues zusammenschreiben soll,
und man kann auch drei Versionen,
fünf Versionen sich generieren lassen.
Ich denke auch,
wir müssen mehr in die Rolle von Editoren kommen.
Also ich schreibe ja auch nicht viel,
ich lese viel von meinen Doktoranden.
Natürlich brauche ich da Skills dafür,
um zu merken, macht das Sinn?
Was ist unplausibel, ist das gut geschrieben?
Ist das ein logischer Faden und so weiter?
Und wir kommen einfach ein Level höher in dem,
was wir also
ich würde es gar nicht so als als Kränkung sehen,
wie das viele sehen,
sozusagen der Kern
des menschlichen, dieses Intelligente Sprechen.
Das ist jetzt plötzlich maschinisierbar,
weil ich würde es für eher
als ein Level höher sehen,
und da stimme ich dir Malte, dir vollkommen zu.
Da braucht man Basic Skills
zu ganz viel Kritisches Denken,
ganz viel basales Wissen,
damit man das machen kann.
Das kommt nicht von alleine, hm!
Und also da würde ich ergänzen,
dass wir tatsächlich, ähm,
also ich habe die Befürchtung
erst mal so auch nicht,
und man kann das sehr gut selber nachprüfen,
ob tatsächlich diese Gefahr
des des des Deskillings
wirklich so besteht,
wie sie besteht, indem man einfach mal versucht,
in einer, wenn man,
wenn man noch nie in seinem Leben programmiert
hat, mit ChatGPT ein Programmcode zu schreiben,
der zum Beispiel eine statistische Auswertung
macht, also sich Daten aus den aus dem Internet
runterlädt, und der die dann zusammenfügt
und dann und dann irgendwie
eine Auswertung produziert
und damit vielleicht sogar
noch eine Interpretation verbindet.
Da wird man sehr schnell feststellen,
dass man schon bei der Programmierung des Codes,
wo man überall nachlesen kann,
dass kann die KI jetzt schon super,
kommt man recht schnell an Wegkreuzungen,
wo die KI
nicht das produziert, was man von ihr möchte,
und wo man es als nicht Programmierer
nicht einmal hinkriegt, der KI zu sagen,
was man genau möchte
und was sie verändern
soll, damit man da hinkommt, wo man hinkommt,
also wo man hinkommen möchte.
Und ich glaube, das ist für mich nach
wie vor so ein Punkt,
dass ich sagen würde,
die KI macht nicht aus einem Nicht-Wissenschaftler
oder einer Nicht-Wissenschaftlerin
einen Wissenschaftler oder eine Wissenschaftlerin.
Das passiert nicht, sondern wir, wir,
wir brauchen nach wie vor ein ein Grundset
an wissenschaftlicher Kompetenz
bei den Studierenden.
Das ist wissenschaftliches Denken,
dass es kritisches Denken, das sind,
das sind auch ganz konkrete,
ja prozedurale Skills in den jeweiligen Fächern.
Ob das, ob das Programmieren ist
oder das Schreiben eines Textes,
das Wissen darum, wie ein guter Forschungstext
oder überhaupt
wie ein Text strukturiert sein sollte,
solche Dinge muss man... werden nicht weggehen,
weil sonst die KI,
also weil wir sonst die KI nicht dahin bekommen,
das Ziel zu erreichen,
was wir ihr vorgegeben haben,
und ich glaube,
um für uns diese Zielvorgabe überhaupt
machen zu können,
brauchen wir Skills in einem Umfang,
wie wir sie unseren unseren
Studierenden jetzt schon vermitteln.
Also, ich hätte diese Sorge erst mal nicht,
weil meine Erfahrung ist,
dass wir, wenn wir unskilled sind,
dann sind wir auch unaware, dass wir das sind,
und dann schaffen wir es nicht mal,
eine vernünftige Zieldefinition zu machen.
Das heißt, wir schaffen es gar nicht,
uns auf den richtigen Weg zu machen,
und ich glaube, da trennen sich sehr schnell
die unskilled persons von den skilled persons.
Also, die Sorge hätte ich erst mal so nicht,
aber ich glaube, das müssen wir unterstützen,
indem wir unseren Studierenden ermöglichen,
solche Erfahrungen zu machen,
dass sie mit KI eben nicht dahin kommen,
wo wir sie hinbringen wollen,
bei komplexen Fragestellungen,
wie Peter das das gerade formuliert hat,
bei den komplexen Zielen, und ich glaube das,
das sind Lernumgebungen, die wir noch nicht haben,
die wir aber erst mal schaffen müssen.
Vielen Dank für diese komplementäre Ergänzung
von Deskilling und Empowering.
Das ist ja praktisch die andere Seite direkt dazu,
oder war das?
Ja, ich muss eigentlich noch
einen Punkt dazu machen, ganz kurz,
und zwar, wir müssen natürlich gucken,
was langfristig passiert,
also so wie zum Beispiel Lese-Settings
sich jetzt durch diese Kurzformate,
jetzt auch Video-Settings,
das Microcontent und so weiter verändern
und auch schon gar nicht mehr zumutbar sind,
dicke Bücher zu lesen.
Das ist natürlich ein ganz,
kann ein ganz großes Problem werden,
das kommt nicht von heute auf morgen.
Das kommt aber darüber,
wenn man sozusagen
so wie man jetzt oft sich Sachen anliest
im Netz mit den dazu
verbundenen Ablenkungen Klicks
und so weiter
und eigentlich nicht mehr so tief drin ist,
wenn man sich mal wirklich Zeit nehmen
würde und 300 Buchseiten Buch durchlesen würde,
sowas kann natürlich auch kommen, dass man,
wenn man dauerhaft sich dran gewöhnt
und nur noch das macht,
wenn es Ergänzung ist, sehe ich kein Problem,
aber nur noch dieses behavior setting,
die KI beantwortet
schon, ich muss nicht suchen, keine Quellen,
nichts recherchieren, Frage rein, Text
raus, ich glaube, dann ist das schon Deskilling,
aber auf dieser obergeordneten Ebene
von kritischem Denken,
also wie Wissenszugang, also wie,
was habe ich zur Verfügung an Prozeduren,
an Strategien, um mich mit Wissen
auseinanderzusetzen?
Das könnte schon sein, dass das verflacht.
Hm, mal ganz ehrlich, ich glaube,
da müssen wir auch einfach gucken,
dass wir unsere Studierenden nicht unterschätzen.
Weil die Studierenden kommen,
glaube ich, schon an die Hochschulen,
weil sie sich für das Thema interessieren,
und dann ist es an uns, sie an die Hand zu nehmen
und vernünftigen Umgang mit KI zu erlernen,
aber naturtürlich auch einen vernünftigen
Umgang mit mit Quellen, mit Literatur,
dass halt dieses Interesse für das Fach,
deshalb sind sie ja ursprünglich zu uns gekommen,
tatsächlich auch erhalten bleibt
und nicht im Keim erstickt wird.
Und von daher
ist es immer
so die Frage, Spreu von Weizen trennen,
ist halt auch die Frage,
merken wir als Lehrende das,
wenn unsere Studierende sich jetzt ausruhen
und das Ganze mit KI machen,
und vielleicht
haben sie ja irgendwie einfach keine Ahnung,
wenn ich Wirtschaftswissenschaften
studiere, dann finde ich vielleicht Kostenrechnung
nicht so interessant.
Komme ich da jetzt mit der KI durch
oder nicht durch?
Und wenn ich damit durchkomme,
ist ja auch die Frage, ist das eventuell legitim?
Weil vielleicht
will ich ja in diesem Bereich nie wieder arbeiten,
oder ist es nicht legitim?
Also, ich glaube,
da sind wir einfach auch noch mal stärker gefragt,
zu gucken, constructive Alignment,
sind unsere Lernziele passend,
sind unsere Prüfungsformate passend.
So haben wir auch seit jeher studiert,
oder also, wir haben uns doch bequeme Wege gesucht
bei den Punkten, wo es machbar war
und wo es für uns
auch einfach nicht so wichtig war.
Ich glaube, das ist was punktuelles.
Ich glaube, wir, da bin ich naiv oder,
sagen wir mal, optimist statt pessimist.
Wir müssen die letzte Entscheidungsinstanz
bleiben, wir Menschen,
und wir brauchen einfach diese Kompetenz,
dort bei diesem Punkt zu sein
und einfach in dieser Mensch-Maschine-Interaktion
souverän zu sein.
Und das ist dann, da sind wir, glaube ich,
auch im europäischen Kontext auch gut unterwegs.
Vielen Dank.
Kommen die ersten Fragen auch im Chat,
und das wäre jetzt quasi auch meine Einladung
für die nächste Runde.
Melden sie sich gerne auch per Hand,
und dann mündlich, also nicht nur im Chat.
Die Frage, die jetzt gerade im Chat kam,
war die nach dem Lernen von Fremdsprachen,
und das ist ja sicher eine KI Anwendung,
die viele von uns
quasi auch schon selbstverständlich benutzen,
also irgendwelche
Translater Programme
oder so gerade auch im wissenschaftlichen Kontext.
Ich geb die mal hier in die Runde.
Auch das ist, glaube ich, wieder total schwierig.
Also, wir nutzen auch DeepL,
wir haben das mittlerweile für die Homepage,
kann man alles per DeepL übersetzen lassen,
und diejenigen in unserem Team,
die dann Anglistik studiert haben,
schlagen die Hände
beim Kopf zusammen und sagen, geht gar nicht.
Ich, als Lawürde sagen,
liest sich für mich doch ganz gut.
Auch da haben wir wieder das Problem,
dass wir eigentlich
sehr hohe Sprachkompetenzen brauchen,
damit wir halt einschätzen können,
ob das wirklich richtig gut ist
oder ob es, naja, anscheinend lesbar ist, ne.
Ich würde aber vermuten,
dass gerade im sprachlichen Bereich
wirklich die ganz großen Stärken
von GPT auch liegen,
weil das ist eigentlich die Welt,
in dem das Ding lebt.
Es lebt ja eigentlich nur in Sprache.
Das hat ja ansonsten keinen Grounding
und was ich hier so mitkriege,
im Tübinger Kontext.
Leute, die englisch machen,
die sind eigentlich schon recht angetan,
wobei das auch immer wieder Fehler rein haut.
Auch Grammatik erklären,
einfach simpel falsch falsche Sachen reinmacht.
Aber es schreibt eben Shakespeare Sonette
über Atomkraftwerke,
die positiv oder negativ eingefärbt sind,
wie man, wie man möchte,
und es erlaubt natürlich auch Texte zu lesen,
im Prinzip, die man lesen möchte,
wenn man jetzt
keine Ahnung irgendwelche Grammatikthemen
hat und liest was über Baseball,
weil einen Baseball interessiert,
macht Lückentexte da rein,
wo man die Propositionen einfüllen muss.
Also, da gibt's enorme Potenziale,
glaube ich, auch Leute zu motivieren,
die man nicht unterschätzen darf.
Also, wenn ich jetzt sagen würde,
für meinen Sohn in der sechsten Klasse soll
der lieber einen Text lesen,
wo 10 Prozent falsch ist,
aber er hat Lust, den zu lesen,
weil der von keine Ahnung griechischer Antike
handelt und in englisch erklärt wird,
oder sollte er halt dann eben gar nichts lesen,
und dann kriegt er mit dem falschen Ebene zwei,
mit dem anderen kriegt er Ebene vier,
dann soll er lieber das falsche lesen.
Also wie gesagt, ich bin da relativ optimistisch,
was die Fehlertoleranz Entwicklung angeht
in Zukunft.
Ich habe im Chat gerade auch die Frage
zur zur Übersetzung gesehen.
Da kann ich eine Anekdote,
anekdotische Evidenz bei uns
aus dem eigenen Center hier in Aachen bringen.
Unsere Übersetzerin hat freiwillig
ihren Job verlassen vor ganz kurzer Zeit,
weil sie einfach gesagt hat,
das Arbeits, das Arbeitsbild, das Tätigkeitsbild,
mit dem sie konfrontiert ist inzwischen,
ist nicht mehr das,
um dessen wegen sie eben gelernt hat,
zu übersetzen.
Also ihr Workflow bestand zum Schluss
nur noch darin,
deutsche Texte nach DeepL oder ChatGPT
dann eben neuerdings rüber zu kopieren
und dann am Ende diesen Text zu lesen,
noch zwei Dinge zu korrigieren,
wie Peter gerade gesagt hat, und das war's
dann, und dass das jemandem keinen Spaß macht,
der ursprünglich praktisch angetreten
ist, eine intellektuelle Leistung zu erbringen,
in dem ein Text übersetzt wird,
das kann ich mir sehr gut vorstellen,
und ich glaube, das zeigt
so ein bisschen,
wenn man, wenn,
wenn man das jetzt über den konkreten Kontext
generalisiert, ich glaube, gerade in der Sprachen-
und Fremdsprachen-Ausbildung
ist das eine Umwälzung, die wir,
die wir noch nicht abschätzen
können, wo ich aber sagen
würde, dass Sprachbarrieren
und auch die die Fremdsprachen
Vermittlung tatsächlich eines der Felder ist,
wo man sich ernsthaft darüber Gedanken
machen muss, was man da eigentlich noch schult.
Also, wir wissen aus der Forschung,
dass ein Gespräch zwischen zwei Personen,
die die dieselbe Sprache sprechen,
auch wenn es vielleicht gebrochen ist,
dass das, dass das besser fließt,
als wenn immer ein, ein Übersetzer
dazwischen steht, wo man darauf warten muss,
bis dann der nächste Gedanke formuliert
werden kann und so weiter,
also so, das wissen wir.
Es gibt da also Kommunikations-
und auch Produktivitätsgewinne, wenn
wenn sich Menschen
direkt miteinander unterhalten können
und eben kein Übersetzer dazu
oder keine Übersetzerin dazwischen steht.
Aber auch da sind wir ja nicht mehr so allzu weit
davon entfernt,
dass wir in in ein Smartphone sprechen,
und dann hat der andere Kopfhörer auf,
und dann kommt da was raus in der anderen Sprache.
Also da sind wir ja schon,
oder das dauert vielleicht noch ein halbes Jahr,
und dann haben wir das,
dass wir uns da Knöpfchen ins Ohr setzen
und dann können wir ins Smartphone sprechen,
und dann wird
live eben übersetzt, so der Babelfisch im Ohr,
und ich glaube, das ist eines der Felder,
wo ich sagen würde,
da müssen wir uns ernsthaft darüber Gedanken
machen, inwieweit Fremdsprachenausbildung
noch zielführend
ist und in welchen Fällen sie sinnvoll ist.
Das ist, glaube ich, ein Punkt.
Ähm, insofern ja,
und ich habe da gerade einen Link rein gepostet,
in den Chat,
der geht noch mal auf dieses Gutachten
aus dem Projekt KI:edu.nrw,
wo eben auch tatsächlich
die Nutzung von ChatGPT
in der Fremdsprachenausbildung
unter die Lupe genommen worden ist.
Da gab es ein Projekt in Bochum,
wo sich das Sprachenzentrum
da ganz proaktiv so positioniert hat,
dass die gesagt haben,
wir können das nicht ignorieren,
sondern wir wollen schauen,
wie man generative KI konstruktiv
im Sinne des Constructive Alignment
in die Fremdsprachenausbildung einbinden kann.
Die Ergebnisse sind, glaube ich, faszinierend,
und das ist ein Weg, wo ich denken würde,
da, da kann es hingehen.
Vielen Dank.
Ich scrolle gerade mal so ein bisschen
durch die Fragen im Chat,
die jetzt inzwischen schon ganz
unterschiedliche Themenbereiche behandeln,
von Kosten im Hintergrund,
was auch mit Gleichbehandlung
und eventueller Auseinanderklaffen
der Möglichkeiten zu tun hat.
Es geht noch um Datenschutz Konformität.
Es geht darum, dass tatsächlich
im Fremdsprachenunterricht
schon konstruktiv genutzt wurde KI.
Es geht um Einbindung von KI
in die Verwaltungsstrukturen,
und das ist leider echt unmöglich,
in den verbleibenden zehn Minuten
auf alles einzugehen.
Ich möchte mal ein Punkt rausgreifen,
der tatsächlich, weil hier zwei Personen sitzen,
die in Service-Einrichtungen
an Hochschulen beschäftigt sind.
Die eine Frage geht darum,
welche Rolle haben die Service-Einrichtungen,
die Lehrenden und andere Personen abzudaten
oder auf den entsprechenden Stand zu bringen?
Service-Einrichtungen
und vielleicht andere... Britta?
Iris komm, du musst.
Ja, weiß ich nicht.
Wir sind ja Hochschuldidaktiker.
Wir haben ja jetzt nicht so wie den KI-Campus
super viel im Hintergrund.
Aber klar, wir gucken als Hochschuldidaktiker
natürlich, dass wir auf jeden Fall
Fortbildungsveranstaltungen
für unsere Lehrenden anbieten
oder aber, dass wir sie auch einfach weiterleiten.
Also, im Endeffekt
können wir gar nicht alles inhouse machen.
Wir arbeiten auch viel mit externen Trainern,
und klar, wir verweisen dann auch
auf das Prompt-Labor
oder auf den KI-Campus,
weil man ganz klar sagen muss,
es macht auch gar nicht Sinn,
dass jede Hochschule
jetzt das Rad komplett neu erfindet
und alles definitiv inhouse macht.
Von daher, ja, haben wir zum Teil,
zum Teil müssen wir es zukaufen
oder oder weiterleiten,
dass es auf jeden Fall, ähm ja, bei beiden dabei.
Ich muss gestehen,
ich bin jetzt nicht so stark
im Rechenzentrum involviert,
dass bei mir viele Anfragen aufpoppen,
wie bei dir Malte, wo du sagtest,
alle wollen
schon irgendwelche Moodle Plugins haben.
Ich geb mal an dich einfach weiter!
Ja, also, ich glaube, wir, wir stehen dieser Frage
in ganz vielen verschiedenen Kontexten gegenüber.
Das ist natürlich, also
du hast natürlich Recht, Iris,
der die Awareness,
um diesen furchtbaren Begriff zu benutzen,
vieler Lehrende ist einfach noch nicht da.
Also die haben das Gefühl, das geht wieder vorbei,
oder man kann einfach weiter lehren.
Das ist aber eine Gruppe, die die die,
die nach meinem Gefühl
doch stark im Schwinden begriffen ist,
und die Anzahl der Kolleginnen und Kollegen,
die sich, die sich da ernsthaft
Gedanken darüber machen,
wie ihr zukünftiges Forschungsfeld,
ihr ihre eigene Wissenschaftsdisziplin
aussehen wird in fünf Jahren.
Die wird immer größer.
Wir haben auch ganz viele Fachbereiche
und auch Institute,
zumindest in Aachen,
die sich sehr aktiv schon mit dem Einsatz.
Also, ich war jetzt kürzlich
bei uns in der Architektur,
da ist KI ein Riesenthema.
KI beim Einsatz von,
bei der Anfertigung von Skizzen,
KI beim beim Building Information Modeling
und so weiter und so fort.
KI an ganz vielen verschiedenen Stellen
in so einer Disziplin wie der Architektur,
wo man vielleicht,
wenn man so zum ersten Mal drüber nachdenkt,
jetzt vielleicht
nicht unbedingt auf die Idee komme würde,
dass das nur die Disziplin ist,
die, die sehr stark an der KI dran ist.
Also, das heißt, ich glaube,
der Schulungsbedarf wird wachsen,
und und auch der der Einsatz,
der Einsatz generativer KI
für Prüfungen, Lehre wird wachsen.
Ich wollte ich, ich ich
ich möchte da noch einen Punkt adressieren,
weil er für mich
ein ganz wesentliches Thema in Aachen ist,
nämlich KI im Prüfungskontext.
Wenn wir nämlich anfangen,
so wie vorhin gerade im Chat geschrieben,
ich glaube, da stand,
ob, ob wir nicht unsere Lehre
dann einfach komplett neu denken müssen,
und da sage ich ja, müssen wir unbedingt.
Ich glaube also,
vielleicht noch nicht in der Grundlagenausbildung.
Aber sobald wir dann tatsächlich
in die aktive Arbeit der Studierenden,
an Forschungsfragen, am Wissenschaftskontext,
aber auch an praktischen Projekten dann denken,
kommen wir um KI nicht mehr drum rum.
Denn wenn wir vom Constructive Alignment
und von vielleicht
auch authentischer Lehre sprechen,
dann können wir davon ausgehen,
dass die KI Nutzung zum Arbeits
und Berufsalltag rzählen wird.
Egal, ob jemand in die Forschung
oder in die Industrie geht,
das spielt auch keine Rolle so,
und dann müssen wir das in die Lehre integrieren,
und damit wird aber,
und jetzt komm ich zurück
auf die Prüfung, damit werden plötzlich
auch aus analogen Prüfungen
digitale Prüfungsszenarien.
Ja, irgendwie
müssen wir die KI an die Studierenden bringen.
Also, selbst
wenn jemand seine Prüfung
in der Anglistik schreibt,
und man sagt ja,
aber die, die Prüfungen,
die, die darf jetzt KI unterstützt sein,
dann wird das plötzlich ne elektronische Prüfung,
weil wir den gesamten Elektronischen,
die gesamte elektronische Prüfungsinfrastruktur
brauchen, denn am Platz
muss ja generative KI bereitstehen.
Auch auch selbst dann,
wenn die Arbeit noch noch von Hand
auf Papier geschrieben werden soll,
brauchen wir ein digitales Interface,
um KI in dieser Prüfung nutzen zu können.
Und das stellt, glaube ich, ganz viele Hochschulen
vor erhebliche Herausforderungen,
die eben lange Zeit gesagt haben,
wir wollen uns dem elektronischen Prüfen
noch nicht so annähern.
Jetzt kommt plötzlich
die die elektronische Prüfungsinfrastruktur
aus ner ganz anderen Ecke
sehr nahe an die Hochschulen ran.
Auch darüber müssen wir uns Gedanken machen,
wie wir, wie wir solche Dinge
an den Hochschulen bereitstellen können.
Herzlichen Dank!
Ich nehme meine Rolle als Moderatorin
und nehme eine von den Fragen
plus einen Kommentar aus dem Chat
von den vielen,
vielen Dank für die intensive Diskussion im Chat,
raus, und die geht noch
so ein bisschen,
nochmal so ein bisschen
auf diese übergeordnete Ebene,
und zwar ist die Frage, wird es nicht Zeit,
die alten Strukturen
komplett zu ändern und Lehre neu beziehungsweise
anders zu denken?
Eigentlich würde ich gerne sagen,
Lehre und Hochschule,
also müssen wir da nicht überhaupt neu
und anders denken,
und der Kommentar dazu war an sich,
würde ich sagen, ja,
aber wir haben
in der Umsetzung noch zu viel Status Quo Bias,
also wir denken viel zu stark von dem aus,
wie es denn im Moment schon ist,
und müsste sich nicht eigentlich
auch im System Hochschule an der Rolle Hochschule
einiges ändern?
Das ist jetzt natürlich
nochmal die "Ich mache ein großes Fass auf"-Frage,
aber wie würdet ihr das einschätzen?
Ich greife das nochmal auf, weil ich,
glaube ich zu Beginn schon mal gesagt hatte,
dass wir jetzt wirklich Chance haben zu verändern.
Ich sehe das an einem Beispiel.
Die Uni Prag,
glaube ich, auf jeden Fall in Tschechien,
sagt, wir schaffen jetzt die Bachelorarbeit ab.
Sie haben noch keine Alternative,
wie sie denn prüfen wollen.
Aber das ist jetzt für mich
so ein wirklich großer, großer, krasser Schritt,
und da gehe ich wieder zurück
in meine alte Hochschulerfahrung.
Wie lange, wie oft haben wir
alternative Prüfungsformen diskutiert,
mehr Interaktivität zum Beispiel
sollte da rein, Transferwissen abfragen,
und es ist nie durch die Gremien durchgegangen,
dass wir wirklich schöne,
moderne Prüfungsformen diskutieren konnten.
Und jetzt wird einfach gesagt, wupps,
wir schaffen das einfach ab.
Und da sehe ich jetzt tatsächlich
diese Chance für die Hochschulen,
dass viel mehr Bewegung einfach reinkommt,
durch die Geschwindigkeit
natürlich herangetrieben,
aber durch auch durch sich vorbildhaft
auch andere Organisationen dann abzugucken,
um sich danach
auch zu richten,
also wirklich was Neues aufzusetzen.
Also ich erlebe jetzt gerade nochmal die,
die Hochschulen mit ner hohen Agilität, ähm,
und auch auch einer Fehlerfreundlichkeit.
Also ja, wir wissen, das ist alles noch,
aber wir machen es trotzdem,
und wir wissen,
wir können ja auch später noch mal rein,
und das heißt auch,
eine Kompromissbereitschaft über die Fachbereiche
hinweg, ja,
Status quo mal abzulegen, weil ich weiß,
die Kollegin, der Kollege,
gibt mir dann vielleicht auch noch mal Recht,
wenn ich ihm vorher schon mal Recht gegeben habe,
und das, glaube, ich,
kann ne tolle Veränderung jetzt bringen.
Danke, und jetzt bringt mich
zu meiner meiner Schlussfrage
mit der Bitte an alle Teilnehmenden
nochmal so ein kurzes Statement.
Also, es gibt ja an vielen Hochschulen
jetzt, Malte hats erwähnt,
100 Seiten Leitlinien, 100 Seiten, die...
Meine Frage wäre jetzt,
wenn ihr einen Wunsch hättet, Leitlinie
oder sonstigen Wunsch,
wenn ihr ein
oder höchstens zwei formulieren könntet
für die künftige Entwicklung, was wäre das?
Jeder eine kurze Antwort.
Ich habe schon eine Antwort,
also nochmal aufgreifen,
dass das ganze so dynamisch ist,
wünsche ich mir eigentlich
ein Drosten-Podcast für KI,
dass man einfach abgedatet
zweimal die Woche,
was ich da so viel tut, und man kann
sich, das ist ein Vollzeitjob,
wenn man sich das alles selber ranziehen will.
Man kann eigentlich schnell...
Also Fortbildungen ist eigentlich ein Business,
ein falsches Konzept zu sagen,
wir machen mal einmal im Jahr eine Fortbildung
eine Woche oder so,
das ist eher
so ein bundesweites Nachrichtenformat.
Das können dann Kooperation werden
zwischen dghd und KI-Campus sein oder?
Find ich auf jeden Fall eine super Idee.
Genau es ist die Frage, wer das dann macht.
Genau. Ich glaube, mein Wunsch wäre,
dass wir halt tatsächlich KI inhouse haben,
die wir in Deutschland
oder innerhalb der jeweiligen Hochschule haben,
damit wir sie wirklich komplett
und frei nutzen können.
Weil, wie gesagt, aktuell sind wir sehr unbedarft
und packen alles mögliche in die KI Systeme rein,
die es, die es gibt
und die man kostenlos nutzen kann,
aber es landet alles irgendwo woanders,
und offiziell
dürfen wir es auch immer nicht so 100 Prozentig
nutzen, Datenschutzkonform.
Das wäre so mein Wunsch,
dass wir einfach ein System haben,
was natürlich genauso gut ist oder besser,
aber tatsächlich entweder wirklich
mal ein deutsches oder europäisches System,
was entsprechend gut und groß ist,
oder vielleicht sogar als inhouse Lösung.
Das fände ich schön.
Kooperation dghd,
sehr gerne, VK:KIWA ist auch bei uns an Bord,
also vielleicht
würden wir sogar was was gezaubert bekommen.
Ich möchte einen Punkt aufgreifen.
Wir haben viel über generative KI gesprochen,
aber es gibt natürlich auch andere KI Systeme,
die das Lernen und Lehren auch optimieren.
Learning analytics,
zum Beispiel, dann Assistenzsysteme,
und ich würde mir wünschen,
dass wir eine ordentliche Forschung
über diese Tools haben,
damit wir Ergebnisse haben,
und wir wissen,
die und die Tools
funktionieren gut,
um das Lehren und Lernen zu verbessern.
Es gibt gar nicht so viele.
Genau geht jetzt wieder an dich zurück.
Das ist schön,
wie das hier so die Bälle sich zugespielt werden.
Dankeschön!
Also bei mir wären es... wer ist erst mal?
Wir haben gerade im Chat
jetzt schon ganz viel
über die Bereitstellung gesprochen.
Also, es wurden Kosten erwähnt.
Wie teuer ist das eigentlich?
Es gibt ja diese diese Preismodell Seite
von OpenAI zum Beispiel,
wo man, wenn man es mal durchrechnet,
liegt man so ungefähr bei 10000 €
für 15 Gigabyte Textdaten.
Jetzt würde ich es euch
und die Publikum überlassen,
sich zu überlegen,
ob 15 GB Textdaten viel oder wenig ist.
Ich glaube, wenn man so
eine ganze Hochschule anschließen würde
mit allen Studierenden und allen Mitarbeitenden,
dann sind 15 GB Textdaten
plötzlich gar nicht mehr so viel,
und dann kann es ja beliebig teuer werden,
und ich glaube, da, da brauchen
wir irgendwie Lösungen, die,
die einen überschaubaren Kostenrahmen anbieten,
die aber trotzdem es auch ermöglichen,
die qualitativ
besten Sprachmodelle
dann auch tatsächlich benutzen zu können.
Und da wäre ich bei meinem Wunsch,
nämlich dass wir sowas überhaupt
mal an deutschen Hochschulen bereitstellen.
Also, im Augenblick
ist es in ganz vielen Hochschulen
also ihr alle da draußen,
die ihr vorhin geschrieben habt,
ja, ich nutze es schon für die Arbeit.
Mich würde nicht wundern,
wenn wir feststellen würden,
dass die meisten von euch
das mit privaten Accounts tun,
weil die eigene Hochschule
eben so eine Möglichkeit noch nicht anbietet,
vielleicht in begrenztem Maße.
Vielleicht kann schon einzelne können
schon einzelne beschafft werden,
vielleicht aber auch nicht,
und ich glaube, da da müssen
also das ist für mich ein unhaltbarer Zustand,
dass Dienstaufgaben für Hochschulen
mit privaten Accounts
bei irgendwelchen
kommerziellen US-amerikanischen Unternehmen
irgendwie erledigt
werden, wo wir als Nutzer dann am Ende
doch die Ware sind.
Denn wenn irgendwas kostenlos ist,
dann dann bist du das Produkt,
und ich glaube, dass wir da in Deutschland
und auch nicht jede Hochschule für sich selber.
Das macht überhaupt keinen Sinn.
Da sind wieder die großen Hochschulen klar
im Vorteil, die eben die Infrastruktur haben,
die möglicherweise auch
das finanzielle Potenzial haben,
um das auch bezahlen zu können,
sondern wir brauchen da eine Lösung,
die mindestens
bundesweit funktioniert,
die, die über Rahmenverträge
funktioniert, die auch so ein Hybrid Modell
integriert, Open Source Lösungen,
die vielleicht nicht so viel Kosten,
kommerzielle Lösungen,
wo dann eine individuelle Abrechnung stattfinden
kann. Das brauchen wir unbedingt.
Wir brauchen transparente Beschaffungsvorgänge,
sodass wir überhaupt in der Lage sind,
unsere Lehrenden und Studierenden
rechtssicher solche Tools anbieten zu können,
unter Wahrung des Datenschutzes,
darüber haben wir noch gar nicht gesprochen.
Auch das muss sicher sein,
dass wir, wenn wir da
zum Beispiel Forschungsdaten einkopieren,
dass die nicht plötzlich
in irgendeinem Trainingsdatensatz
bei OpenAI landen.
Das ist ganz, ganz wichtig,
das müssen wir, das müssen wir absichern,
und da wäre ich jetzt in unserer Runde
eben derjenige,
der sagt, diese Infrastruktur,
die muss sehr kurzfristig bereitgestellt werden.
Ganz herzlichen Dank
für diese aus meiner Perspektive
wirklich facettenreiche,
aufschlussreiche, lebendige Diskussion
untereinander hier mündlich
und auch für die vielen,
ich sage mal klassischen Anmerkungen
in einem traditionellen Text-Chat.
Das fand ich auch wirklich sehr lebendig,
und ich bin froh für diesen sehr,
ja wirklich spannenden Abschluss
unserer Online Veranstaltungsreihe.
Ich kann ankündigen,
dass das im Rahmen des Themenspecials,
das ja immer aus einer Onlineveranstaltung
und weiteren Beiträgen besteht,
weitere aktuell geplant sind.
Unter anderem im Januar
wird einer veröffentlicht werden
mit Malte Persike,
aber auch weitere, die noch in der Pipeline sind.
Ich sage ihnen allen ganz herzlichen Dank
fürs Dabeisein
und insbesondere natürlich
hier an unsere Diskussionspartnerinnen
und Partner auf dem Podium.
Schon fast der Zeitpunkt
schöne Weihnachten zu wünschen
in diesem Jahr, in dieser Veranstaltung.