Hilfestellungen für die Lehre

In der Vorbereitung von Kursen bietet generative KI zahlreiche Anwendungsm?glichkeiten, um die Arbeit zu erleichtern, die didaktische Aufbereitung zu verbessern und auch Zeit zu sparen. Anbei einige konkrete Ideen f¨¹r das Prompting:

• Formulierung von Lernzielen
  "Formuliere drei konkrete Lernziele f¨¹r Bachelor-Studierende des ersten Semesters am Physik-Departement mit der Formuliering 'Die Studierenden sind in der Lage ...' zu folgendem Kursinhalt: ....."
• Entwurf eines Bewertungsrasters
  "Entwirf ein Bewertungsraster mit f¨¹nf Bewertungskriterien. Die Kriterien werden mit ¨¹bertroffen, erf¨¹llt und nicht erf¨¹llt bewertet. Jede Bewertung soll ausformuliert sein. Das Raster wird angewendet f¨¹r einen Semesterkurs zum Thema ... und die Projektarbeit soll bewertet werden. Die inhaltlichen Ziele der Projektarbeit sind ...."
• Planung f¨¹r Workshops
  "Erstelle einen Ablauf eines projektbasierten Workshops von drei Stunden f¨¹r Master-Studierende. Dabei wird an einem konkreten Projekt gearbeitet. Die theoretischen Inhalte wurden schon vermittelt und stehen online zur Verf¨¹gung. Folgende inhaltliche Ziele sind zu erreichen: ..."
• Formulierung von Auftr?gen
  "Fasse folgenden Inhalt mit den drei wichtigsten Kernaussagen zusammen. Formuliere anschliessend einen Auftrag f¨¹r eine Gruppenarbeit von 30 Minuten zu diesen Kernaussagen. Die Zielgruppe sind Studierende im vierten Semester mit einem gesundheitswissenschaftlichen Hintergrund. Die Resultate sollen kreativ dargestellt werden; gib dazu Beispiele an. Inhalt: ..."
• Erstellung von Fragen
  "Entwerfe zwei Fragestellungen, welche eine Diskussion zum folgenden Thema anregen ..." oder "Erstelle drei Clicker-Fragen mit jeweils vier Antwortm?glichkeiten zu folgendem Inhalt: ..."

In der Kursdurchf¨¹hrung kann der Einsatz generativer KI vor allem angeregt, diskutiert und kritisch hinterfragt werden. Dabei ist zentral, die Diskussion mit den Studierenden dar¨¹ber zu suchen und das Thema direkt anzusprechen.

M?gliche konkrete Anwendungsszenarien f¨¹r die Studierenden w?ren zum Beispiel:

• "Erstellen Sie f¨¹r Ihre Idee durch den Einatz generativer KI eine Pro- und Contra-Liste von je f¨¹nf Argumenten."
• "?berpr¨¹fen Sie Ihre Argumente mit Hilfe von generativer KI, indem Sie diese kritisch hinterfragen lassen."
• "Generieren Sie drei zus?tzliche ?bungsaufgaben zu den besprochenen Inhalten."
• "Lassen Sie sich eine Zusammenfassung schreiben und diskutieren Sie das Ergebnis, ob die wichtigsten Punkte korrekt erfasst wurden." 

Seit dem Aufkommen generativer KI-Werkzeuge gilt es auch die eingesetzten Leistungsnachweise auf G¨¹ltigkeit zu evaluieren und zu ¨¹berdenken. Zentral bleibt der Grundsatz, dass Studierende immer verantwortlich f¨¹r ihre eingereichte Arbeit sind und deshalb stets gekl?rt sein muss, wie KI-Werkzeuge zur Anwendung kommen sollen und wie darauf korrekt verwiesen wird (weitere Hinweise dazu unter Akademische Integrit?t).

Vorbereitung von Leitungsnachweisen:

• Wurden die Aufgabenstellungen in Anbetracht einer generellen Verf¨¹gbarkeit generativer KI auf deren G¨¹ltigkeit ¨¹berpr¨¹ft?
• Welche Art von Leistungsnachweisen f?rdert die Kompetenzentwicklung im Umgang mit GenAI und die Vorbereitung auf KI-gesteuerte Arbeitspl?tze der Zukunft?

Durchf¨¹hrung:

• Wurden die Rahmenbedingungen f¨¹r die Studierenden eindeutig festgelegt, wie und welche KI-Werkzeuge zum Einsatz kommen d¨¹rfen?
• Ist die Chancengerechtigkeit beim Einsatz von KI-Werkzeugen gew?hrleistet?

Nachbereitung:

• Wie kann generative KI im Nachbereitungsprozess gewinnbringend f¨¹r Dozierende und Studierende eingesetzt werden?
• Ist die Transparenz des Einsatzes von KI-Werkzeugen stets gew?hrleistet?

Durch GenAI ergeben sich Chancen, wie zum Beispiel die F?rderung des personalisierten Lernens oder die Automatisierung aufwendiger Prozesse. Allerdings d¨¹rfen wir dabei Risiken, wie die Abh?ngigkeit von KI-Werkzeugen oder einseitige Vorteile f¨¹r bestimmte Anspruchsgruppen nicht aus den Augen verlieren. Weitere Informationen bieten folgende Inhalte und Diskussionspapiere:

• externe Seite Large Language Models und ihre Potenziale im Bildungssystem, ein Impulspapier von Bildungsforscher:innen.
• externe Seite Hey ChatGPT, kannst du mir helfen, Chancen und Risiken der Nutzung von ChatGPT & Co. im Studium aus studentischer Sicht.
• externe Seite EDUCAUSE Horizon Report with honorory trend: Artifical Intelligence, Teaching & Learning Edition 2024.

Die allgegenw?rtige Verf¨¹gbarkeit von KI-Werkzeugen regt zum Nachdenken ¨¹ber die angewendete Pr¨¹fungskultur an. Es stellt sich die Frage, wie im Zeitalter von GenAI die Kompetenzen von Studierenden abgefragt, gemessen oder durch diese belegt werden k?nnen. Weitere Informationen dazu sind an folgenden Orten zu finden:

• externe Seite Vision einer neuen Pr¨¹fungskultur, ein Diskussionspapier des Hochschulforum Digitalisierung.
• externe Seite Akademische Integrit?t und eine neue Bewertungskultur im Zeitalter von KI, ein Interview zu den Ver?nderungen der Pr¨¹fungskultur.
• externe Seite Nutzung von ChatGPT in technischen Pr¨¹fungen, eine Pilotstudie der Fachhochschule Nordwestschweiz.