4K und künstliche Intelligenz (E-Book) E-Book

Dominic Hassler

• Herausgeber: hep verlag
• Kategorie: Geisteswissenschaft
• Sprache: Deutsch
• Veröffentlichungsjahr: 2024

Seitenzahl: 104

Beschreibung

Dieses E-Book enthält komplexe Grafiken und Tabellen, welche nur auf E-Readern gut lesbar sind, auf denen sich Bilder vergrössern lassen. Generative künstliche Intelligenz wird die Bildungswelt voraussichtlich stärker beeinflussen als das Internet. Sie ist ein bedeutendes Werkzeug für Lehrende und Lernende, doch die lernförderliche Anwendung im Unterricht ist herausfordernd. Die neuen Möglichkeiten der generativen künstlichen Intelligenz werfen Fragen zu den etablierten Lehr- und Lernformen auf. Dies gilt auch für die Entwicklung von Zukunftskompetenzen. Welche Kompetenzen sollen Lernende erwerben? Und wie soll dieser Kompetenzerwerb geprüft werden, wenn dabei KI-Werkzeuge genutzt werden?

Leseprobe

Dominic Hassler / Saskia Sterel / Manfred Pfiffner

4K und künstliche Intelligenz

Auswirkungen auf die Unterrichts- und Prüfungskultur

4K kompakt, Band 6

ISBN Print: 978-3-0355-2327-0

ISBN E-Book: 978-3-0355-2332-4

1. Auflage 2024

Alle Rechte vorbehalten

© 2024 hep Verlag AG, Bern

hep-verlag.com

Inhaltsverzeichnis

Vorwort

1 Einleitung

2 KI-Sprachmodelle

2.1 Die Ursprünge von schreibenden Maschinen: von ELIZA bis ChatGPT

2.2 Large Language Models

2.3 Deep Learning und neuronale Netzwerke

2.4 Wie funktioniert ein KI-Sprachmodell?

2.5 Von GPT-3 zu ChatGPT

2.6 Die Imitation von Intelligenz

2.7 Die Grenzen echter Intelligenz

3 Anwendung von KI in der Bildung

3.1 KI-Sprachmodelle nutzen

3.1.1 Vergleich von ChatGPT, Bard und Bing

3.1.2 Prompting-Guide

3.1.3 Nützliche Prompts

3.2 Texte überarbeiten mithilfe von KI

3.3 Maschinelle Übersetzungstools nutzen

3.4 Quellen recherchieren mithilfe von KI

3.5 KI-Anwendungen für MINT-Fächer einsetzen

3.6 Bildgenerierende KI nutzen

3.7 KI-generierte Texte identifizieren

3.8 Datenschutzrechtliche Aspekte beachten

4 Bedeutung für die Berufsfachschule 4.0

4.1 Medienkompetenz

4.2 Nutzung von KI aus Sicht der Selbstbestimmungstheorie

4.3 KI im Unterricht einsetzen

4.3.1 Lehrpersonen nutzen KI für die Unterrichtsvor- und -nachbereitung

4.3.2 Lernende nutzen KI

4.3.3 KI als Unterstützung, für die individuelle Förderung und Motivation nutzen

4.4 Mit KI gewinnt der Lernprozess an Bedeutung

4.4.1 Einbezug von KI in die Aufgabenstellung

4.4.2 Pädagogische Diagnose mit KI

4.4.3 Individualisiertes/Personalisiertes Lernen

4.5 Welche Basiskompetenzen bleiben wichtig?

5 Prüfen in Zeiten von KI

5.1 Experiment: Eignungsprüfung mit KI

5.2 Einfluss auf Prüfungsformen

5.2.1 Schriftliche Prüfungsformen

5.2.2 Prozessorientierte Prüfungsformen

5.2.3 Mündliche Prüfungsformen

6 Praxisbeispiele für die Schule

6.1 Unterrichtsplanung mit KI

6.2 Prüfungserstellung mit KI

6.3 Unterricht mit KI

7 Fazit und Ausblick

Literatur

Über Die Autorin und die Autoren

Vorwort

Liebe Lehrende, liebe Bildungsbegeisterte,

im Angesicht der rasant fortschreitenden Digitalisierung unserer Gesellschaft eröffnet sich vor uns ein neues Kapitel in der Geschichte der Bildung. Mit großer Freude und tiefem Verantwortungsbewusstsein präsentiere ich Ihnen den sechsten Band unserer Serie, der unter dem Titel «4K und künstliche Intelligenz – Auswirkungen auf die Unterrichts- und Prüfungskultur» eine Brücke schlägt zwischen den essenziellen Zukunftskompetenzen und den neuesten Entwicklungen im Bereich der künstlichen Intelligenz.

Der digitale Wandel entfaltet eine Dynamik, die nicht nur unsere alltäglichen Gewohnheiten, sondern auch die Strukturen unseres Bildungswesens tiefgreifend verändert. In diesem Wandel gewinnen die 4K-Kompetenzen – Kreativität, Kritisches Denken, Kommunikation und Kooperation – eine neue, komplementäre Bedeutung. Sie stellen das menschliche Gegenstück zu den Fähigkeiten dar, die zunehmend von Maschinen übernommen werden.

Dieses Buch beginnt mit einer Einleitung, die den Rahmen für die Diskussion um künstliche Intelligenz und ihre Relevanz für die Bildung absteckt. Im darauffolgenden Kapitel tauchen wir in die Welt der KI-Sprachmodelle ein, von den Anfängen mit ELIZA bis hin zu den neuesten Entwicklungen rund um ChatGPT. Wir erkunden die Technologien hinter diesen Modellen, wie Deep Learning und neuronale Netzwerke, und setzen uns mit den Möglichkeiten und Grenzen künstlicher Intelligenz auseinander.

Der dritte Abschnitt widmet sich der praktischen Anwendung von KI in der Bildung. Hier erörtern wir, wie KI-Sprachmodelle, maschinelle Übersetzungstools und bildgenerierende KI im Unterricht eingesetzt werden können, um das Lernen zu bereichern und zu personalisieren. Wir thematisieren auch den verantwortungsvollen Umgang mit diesen Technologien, insbesondere im Hinblick auf Datenschutz.

Im vierten Kapitel fokussieren wir uns auf die Bedeutung dieser Entwicklungen für die Berufsfachschule 4.0. Wir diskutieren, wie KI die Medienkompetenz fördert und welche Rolle sie im Unterricht spielen kann, sowohl für Lehrpersonen in der Vor- und Nachbereitung als auch für Lernende im aktiven Lernprozess. Ein Schwerpunkt liegt auf dem Gewinn für den Lernprozess durch den Einsatz von KI, einschließlich der Möglichkeiten für individualisiertes und personalisiertes Lernen.

Der fünfte Teil des Buches beschäftigt sich mit der Zukunft der Prüfungen in einer von KI geprägten Welt. Wir hinterfragen, wie KI-basierte Werkzeuge die Formen und Methoden der Leistungsbewertung beeinflussen und welche neuen Ansätze für schriftliche, prozessorientierte und mündliche Prüfungen entwickelt werden können.

Abschließend präsentieren wir im sechsten Kapitel praxisnahe Beispiele und Anwendungen für den Einsatz von KI in der Unterrichtsplanung und -durchführung sowie in der Prüfungserstellung. Das abschließende Fazit und der Ausblick runden das Buch ab und setzen einen visionären Schlusspunkt unter die Erkundung des Potenzials von KI in der Bildung.

Mit diesem Vorwort lade ich Sie ein, sich auf eine Entdeckungsreise zu begeben, die nicht nur Ihr Verständnis von KI und ihrer Rolle in der Bildung erweitern, sondern auch Ihren didaktischen Horizont bereichern wird. Unser Ziel ist es, Sie zu inspirieren und zu ermutigen, die Chancen, die KI bietet, mutig und kreativ zu nutzen, um so die 4K-Kompetenzen unserer Lernenden für die Herausforderungen und Möglichkeiten der Zukunft zu stärken.

Mit besten Grüßen und Wünschen für eine erkenntnisreiche Lektüre,

Das Vorwort wurde von einer generativen Künstlichen Intelligenz geschrieben. Für die weiteren Buchteile gilt dies nicht (außer es erfolgt eine entsprechende Kennzeichnung).

Das Autor:innenteam, 29. März 2024

1Einleitung

Im November 2022 machte der US-Softwareentwickler OpenAI die Testversion von ChatGPT öffentlich. Seitdem benutzen weltweit unzählige Personen, darunter auch Schüler und Lehrkräfte, die sprachbasierte Anwendung (innerhalb weniger Monate schnellten die Nutzendenzahlen auf über 100 Millionen hoch) – dies, obwohl sowohl rechtliche als auch didaktische Grauzonen bestehen, denn kaum eine technische Neuerung hat es derart schnell, umfassend und tiefgreifend in Bildungsinstitutionen geschafft. Sofort drängen sich Fragen auf, wie beispielsweise nach einem generellen Verbot im Unterricht, der Beurteilung von Leistungen von Lernenden oder dem sinnvollen Einsatz beim Wissenserwerb (vgl. News4Teachers 2023a, 2023b). Inzwischen zeigt eine Studie des Meinungsforschungsinstituts YouGov auf, dass bereits über zwei Drittel der Lernenden, Auszubildenden und Studierenden in den Staaten auf die Unterstützung von ChatGPT oder ähnlichen Tools, die auf künstlicher Intelligenz (KI) basieren, für Hausaufgaben oder Studienarbeiten zurückgreifen. Im Herbst 2023 wurden über 700 Personen im Alter zwischen 16 und 26 Jahren befragt, die sich in einem schulischen Setting befinden. Dabei gaben elf Prozent an, dass sie KI-Programme regelmäßig für Hausaufgaben und Studienarbeiten nutzen. 32 Prozent sagten, dass sie manchmal, und 25 Prozent, dass sie selten damit arbeiten. Lediglich 29 Prozent erklärten, dass sie nicht auf KI zugreifen (vgl. News4Teachers 2023b).

Die US-Zeitschrift «Nature» berichtet im Oktober 2023, dass 31 Prozent der Postdoktorandinnen und -doktoranden KI in ihrer Arbeit einsetzen. 31 Prozent geben an, dass KI ihre Art, Artikel zu schreiben, verändert habe, 22 Prozent berichten, ihre Datenanalyse habe sich durch KI-Chatbots verändert, und 17 Prozent stellen Veränderungen fest, wie sie bezüglich Fachliteratur auf dem Laufenden bleiben. Fast zwei Drittel der Befragten nutzen KI am häufigsten für Textverbesserungen; 17 Prozent verwenden KI-Chatbots täglich in ihrer Arbeit, 43 Prozent greifen wöchentlich darauf zurück (Nature 2023). In Deutschland berichtet der Digitalverband Bitkom, dass laut seiner Umfrage ein Jahr nach Markteinführung 78 Prozent der Deutschen von ChatGPT gehört oder gelesen haben (vgl. New Work Experience 2023). 34 Prozent nutzten den Chatbot schon, wobei 10 Prozent ChatGPT nach einem Versuch nicht weiterverwendet haben; 13 Prozent wenden ihn häufig an. Ein klarer Trend zeigt sich indes im beruflichen Kontext: Die Hälfte der Nutzerinnen und Nutzer setzt ChatGPT auch für berufliche Belange ein. 33 Prozent davon verwenden das Tool mit Wissen ihres Arbeitgebers oder ihrer Arbeitgeberin; 17 Prozent ohne deren Kenntnis. Feste Regeln für den Einsatz generativer KI gibt es nur in 24 Prozent der Arbeitsplätze, 40 Prozent haben keine Vorschriften und wollen auch keine. Rund ein Drittel der Nutzerinnen und Nutzer sind von den Antworten der KI fasziniert, wohingegen lediglich 13 Prozent angeben, dass der Chatbot ihnen bei ihren Problemen geholfen hat. Der Zeitaufwand für hilfreiche Antworten wird von 20 Prozent bemängelt, während 14 Prozent der Meinung sind, dass ChatGPT ihre Anfragen häufig nicht richtig versteht (vgl. ebd.).

Abbildung 1:

Wie Postdoktorandinnen und -doktoranden AI-Chatbots nutzen (nach Nature 2023)

Es zeigt sich, dass generative KI im wissenschaftlichen Bereich angekommen ist und anwendungsorientiert sowie zielgerichtet eingesetzt wird. Die eingangs erwähnten Daten der Studie von YouGov weisen in eine ähnliche Richtung.

Anfang 2021 diskutierten in Deutschland Expertinnen und Experten für schulisches Lehren und Lernen und/oder KI-gestützte Lehr-/Lerntechnologien, welche KI-basierten Bildungstechnologien ihrer Einschätzung nach einerseits wünschbar wären, andererseits mit großer Wahrscheinlichkeit realisiert werden können. Abbildung 2 zeigt die Verortung der Statements aus der Runde von Expertinnen und Experten in einer Matrix zwischen den Achsen «Wünschbarkeit» und «Wahrscheinlichkeit».

Abbildung 2:

Matrix KI@Schule – Szenarien zwischen Wünschbarkeit und Wahrscheinlichkeit (mmb Institut GmbH 2021, S. 35)

Im oberen rechten Quadranten sind die «Selbstläufer» (mmb Institut GmbH 2021, S. 35) aufgezeichnet. Diese Szenarien werden sowohl als wahrscheinlich wie auch als wünschenswert eingeschätzt. Es zeigen sich hier Szenarien aus den Bereichen der Schulorganisation, des Unterrichts und des Lernens. Planung, Steuerung und Diagnose verschiedener schulischer Aufgaben und Prozesse werden von den Expertinnen und Experten ebenso befürwortet wie der Einsatz KI-basierter Lösungen zur Förderung benachteiligter Lernender und zur Unterstützung der Lehrkräfte bei der individuellen Betreuung. Die Gruppe aus Expertinnen und Experten hat festgestellt, dass keines der vorgeschlagenen Szenarien explizit unerwünscht ist, aber dennoch wahrscheinlich eintreten könnte (rechter unterer Quadrant). Dies würde bedeuten, dass die Befragten die Möglichkeit der Umsetzung von KI-Anwendungsfällen im schulischen Bereich, die sie als völlig unerwünscht betrachten, in Betracht gezogen hätten. Im oberen linken Quadranten befinden sich nicht wahrscheinliche, aber gewünschte Szenarien, darunter einige der zentralen KI-Versprechungen wie beispielsweise das automatisierte Korrigieren, das personalisierte Lernen sowie sprachbasierte Assistenzsysteme (mmb Institut GmbH 2021). Lehrkräfte verbringen laut deutschen Studien (vgl. Deutsches Schulportal 2023) nämlich rund ein Drittel ihrer Arbeitszeit mit Korrekturen, Feedback und Vorbereitungen. In der Schweiz zeigte die «LCH Arbeitszeiterhebung 2019» beispielsweise, dass Lehrkräfte der Berufsfachschulstufe 27 Prozent der Arbeitszeit für die Vor- und Nachbereitung sowie 14 Prozent für die Planung aufwenden (Brägger 2019, S. 36). Hier könnten KI-basierte Anwendungen für entsprechende Entlastung sorgen, ebenso bei der Organisation von Stundenplänen, der Unterrichtsvorbereitung oder der Auswahl von Lernmaterialien (News4Teachers 2023b). Eher skeptisch ist der Kreis der Expertinnen und Experten KI-basierten Erfolgs- oder Leistungsprognosen gegenüber, und zwar sowohl was die Wahrscheinlichkeit als auch die Wünschbarkeit anbelangt (unterer linker Quadrant). Die Machbarkeits-/Wunschmatrix kann so interpretiert werden, dass gerade den ambitionierten Szenarien rund um KI im Bereich Schule eher mit Zurückhaltung oder auch mit Ablehnung begegnet wird. Zwar werden unter anderem virtuelle Assistenten und das individualisierte Lernen prinzipiell begrüßt, allerdings bestehen Zweifel bezüglich der zuverlässigen technischen Machbarkeit. Weder als pädagogisch wünschenswert noch als technologisch machbar werden visionäre KI-Perspektiven eingeschätzt, insbesondere dort, wo es um automatische Einstufungen und Prognosen geht. Gegenüber visionären KI-Szenarien scheinen die Expertinnen und Experten eher misstrauisch zu sein. Diese Skepsis könnte einerseits auf mangelnder wissenschaftlicher Evidenz und fehlender Nutzungserfahrung beruhen, andererseits auch darauf zurückzuführen sein, dass die künftige Rolle der Lehrkräfte nicht infrage gestellt oder abgewertet werden soll (mmb Institut GmbH 2021). Die Diskussion über den Einsatz der KI-Tools in den Schulen muss in naher Zukunft dringend und intensiv geführt werden.

2KI-Sprachmodelle

2.1Die Ursprünge von schreibenden Maschinen: von ELIZA bis ChatGPT

Die Entwicklung von künstlicher Intelligenz hat in den letzten Jahrzehnten enorme Fortschritte gemacht. Beginnend mit ELIZA, einem der ersten Chatbots, in den 1960er-Jahren, hat die Technologie schrittweise immer mehr Komplexität und Fähigkeiten erlangt.

ELIZA: der erste Chatroboter

ELIZA wurde 1966 von Joseph Weizenbaum am MIT entwickelt.[1] Der Chatbot war darauf ausgelegt, menschenähnliche Konversationen zu führen, und benutzte einfache Mustererkennung, um auf Eingaben von Benutzerinnen und Benutzern zu reagieren. Der Hauptzweck war, das menschliche Gespräch nachzuahmen, und nicht unbedingt, eine sinnvolle Antwort zu geben (vgl. Norman o.J.). Eine Konversation mit ELIZA lief etwa so ab:

Benutzer: Männer sind alle gleich.

Chatbot: In welcher Weise

Benutzer: Sie nerven uns immer wegen irgendetwas.

Chatbot: Können Sie sich ein konkretes Beispiel vorstellen

Benutzer: Nun, mein Freund hat mich dazu gebracht, hierher zu kommen.

Chatbot: Ihr Freund hat Sie dazu gebracht, hierherzukommen

Benutzer: Er sagt, dass ich die meiste Zeit depressiv bin.

Chatbot: Es tut mir leid zu hören, dass Sie depressiv sind

(Weizenbaum 1966, S. 36)

Trotz ihrer Einfachheit hat ELIZA bei vielen Menschen erstaunliche Reaktionen erweckt, indem sie scheinbar emotionale Intelligenz zeigte. Weizenbaum schreibt, es sei bei einigen Versuchspersonen sehr schwierig gewesen, sie davon zu überzeugen, dass ELIZAnicht menschlich ist (vgl. Weizenbaum 1966, S. 42). Wie kann es sein, dass eine solch bescheidene KI