Wie kann die Lehre reagieren?

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Regeln zur Nutzung von KI-Tools aufstellen

Seit der Veröffentlichung von ChatGPT im November 2022 ist die Aufmerksamkeit für generative KI-Tools und Nutzungsmöglichkeiten im Kontext von Studium und Lehre signifikant gestiegen. Damit einhergehend stellt sich aktuell die Frage, ob und inwiefern der Einsatz von KI-basierten Tools bei der Bearbeitung von Aufgaben im Studium und der Erstellung von Prüfungsleistungen wie Hausarbeiten oder Referaten erlaubt ist bzw. sein sollte oder nicht.
Grundsätzlich gilt: Die Entscheidung über den Einsatz von KI-basierten Tools im Studium obliegt den Lehrenden, Fächern und Fachbereichen – Studierende müssen sich nach den jeweiligen Vorgaben richten.

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Empfehlungen zur Formulierung von Umgangsregeln

Bei der Auseinandersetzung mit der Frage, welche Regeln im Umgang mit KI-basierten Werkzeugen gelten sollen, stellen sich viele Lehrenden grundlegende Anschlussfragen.

Welche Tools sind überhaupt KI-basiert und welche nicht?

Da es keine allgemein anerkannte Definition des Begriffs „Künstliche Intelligenz“ gibt, kann diese Frage nicht eindeutig beantwortet werden. Zusätzlich ist zu bedenken, dass über kurz oder lang nahezu alle gängigen Anwendungen KI-unterstützt sein werden (bspw. ist in Microsoft 365 bereits ein KI-Copilot für Word & Co. verfügbar) – es wird also kaum noch Werkzeuge und Tools geben, die nicht in irgendeiner Weise mit KI arbeiten.

Zu welchen Tools sollte ich Regeln aufstellen

Grundsätzlich empfehlen wir, dass sich Lehrende und Fächer in jedem Fall in Bezug auf den Einsatz von generativen KI-Tools sowie von Werkzeugen, die ebenfalls auf neuronalen Netzen basieren, positionieren. Studierende sollten sich in Zweifelsfällen aktiv erkundigen. Die nachfolgende Tabelle (Stand: Juni 2024) soll Ihnen anhand von Beispielen Anhaltspunkte für die Entscheidungsfindung bieten.

Zusätzlich erscheint es sinnvoll, dass sich Lehrende bzw. Fächer und Fachbereiche einen Überblick darüber verschaffen, welche Tools zur Bearbeitung von Aufgaben im eigenen Fachgebiet darüber hinaus genutzt werden könnten – und dann entscheiden, ob diese erlaubt sind oder nicht.

generative KI-Tools				auch auf neuronalen Netzen basierend
Textgenerierende Modelle	Bildgenerierende Modelle	Videogenerierende Modelle	Modelle für das wiss. Arbeiten	Schreibassistenz-Systeme
– ChatGPT – Gemini – ollama – …	– DALL-E – Midjourney – Stable Diffusion – …	– Luma AI – Sora – …	– Connected Papers – Elicit – Gamma App – …	– DeepL Translate – DeepL Write – Grammarly – Quillbot – Microsoft-Editor – …

Inspiration und Leitfragen zur Formulierung von “Rules for Tools”

Einen Eindruck davon, wie entsprechende Richtlinien aussehen könnten, erhalten Sie in diesem Dokument von Prof. Dr. Christian Spannagel, der seine eigenen „Rules for Tools“ frei lizensiert zur Verfügung stellt, sodass auch andere Lehrende diese Leitlinien übernehmen können.
Falls diese Regeln für Ihren Kontext unpassend sind und Sie eigene aufstellen möchten, können Sie sich an folgenden Leitfragen orientieren:

• Möchten Sie KI-Tools in Ihrem Kurs zulassen? Wenn ja, welche und unter welchen Umständen? Warum oder warum nicht?
• Was macht den “angemessenen” Einsatz dieser Werkzeuge in Ihrer Lehrveranstaltung aus? Warum?
• Ist KI-generierte Sprache oder Code in Ihrem Kurs akzeptabel? Ab welchem Punkt würden Sie eine KI-gestützte Leistung nicht mehr als Eigenleistung akzeptieren?
• Ist ein KI-System als “Diskussionspartner” in Ihrem Kurs erlaubt? Welche Art von Unterstützung ist in Ordnung und für welche Aufgaben? Wo hört Inspiration auf und wo fängt Abschreiben an?
• Wozu verpflichten Sie Studierende, wenn Sie KI-Tools nutzen? (z.B. Überprüfung des KI-Outputs, Angabe von Prompts, usw.)

Beim Aufstellen Ihrer eigenen Rules For Tools hilft Ihnen seit kurzem auch ein neues Plugin im Lernmanagement-System Stud.IP der Universität Osnabrück. Die KI-Toolbox bietet Ihnen einerseits die Möglichkeit, Ihre Rules For Tools zentral und gut sichtbar in einem Kurs bereitszustellen, und ermöglicht Ihnen andererseits, Ihren Studierenden über einen übersichtlichen Weg Zugänge für die KI-Tools der Universität bereitzustellen.

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KI-Gebrauch im Studienkontext dokumentieren

Durch Reflexion, Eigenständigkeit und Transparenz KI Kompetenz vermitteln

Im Rahmen der niedersächsischen Austauschrunde zu KI in Studium und Lehre haben Kira Baresel (Universität Vechta), Cornelia Eube (Hochschule Hannover), Dagmar Knorr und Marieke Röben, (Leuphana Universität Lüneburg) sowie Ly Lutter und Jasmin de Nys (Universität Osnabrück) offen lizensierte Hinweise und Arbeitsmaterialien zum Thema KI-Gebrauch im Studienkontext dokumentieren erarbeitet (CC BY 4.0).

Reflexion, Eigenständigkeit und Transparenz bilden die Eckpfeiler von fünf Dokumentationsvorschlägen. Im Anhang des Dokuments finden Sie digitale Kopiervorlagen, um die Vorschläge einfach an die eigene Lehrveranstaltung anzupassen und in Ihre Materialen zu übernehmen.

Die Hinweise umfassen Vorschläge, wie die Verwendung KI-basierter Hilfsmittel im Bereich der Leistungserbringung reflektiert erfolgen, kenntlich gemacht und dokumentiert werden kann, damit

• Studierende eine verlässliche Orientierung für das Erbringen ihrer Prüfungsleistungen erhalten,
• Studierende persönliche Lernprozesse besser reflektieren und steuern können,
• Prüfende erkennen können, ob ihre Vorgaben hinsichtlich der erlaubten Hilfsmittelnutzung eingehalten wurden und
• Prüfende erbrachte Prüfungsleistungen inhaltlich und formal besser bewerten können.

Sie stellen den Stand November 2024 einer fortlaufenden Diskussion in der Austauschrunde der niedersächsischen Hochschulen zum Thema KI dar. (Übernommen aus Baresel et al. 2024, Hinweise und Arbeitsmaterialien zum Thema KI-Gebrauch im Studienkontext dokumentieren.)

Sie haben Fragen oder Anmerkungen? Melden Sie sich gerne bei Jasmin de Nys (jasmin.denys@uni-osnabrueck.de) oder Ly Lutter (ly.lutter@uni-osnabrueck.de).

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KI-Tools in die Lehre integrieren

Bevor Sie in Ihrer Lehrveranstaltung mit den Studierenden KI-Tools nutzen, informieren Sie sich über die geltenden Datenschutzbestimmungen.

Wenn Sie sich dafür entschieden haben, KI-Tools in Ihre Lehrveranstaltung zu integrieren, sollten Sie mit Ihren Studierenden besprechen, welche Kriterien Sie und Ihre Lerngruppe nutzen werden, um die Ergebnisse der generativen KI zu bewerten, einzuordnen und zu hinterfragen. Es hilft, Ihren Studierenden einen klaren Rahmen zu geben, innerhalb dessen Sie mit KI Ergebnisse produzieren können oder sollen und zu kommunizieren, welche Erwartungen Sie an die Präsentation, den Umgang und die Reflexion der Ergebnisse durch die Studierenden haben. Thematisieren Sie mit Ihren Studierenden, dass KI alle Biases (Vorurteile, Verzerrungen), die ihre Trainingsdaten enthalten, reproduzieren. Mehr dazu hier.

Dr. Anna Faust zeigt in Ihrem Blogbeitrag im Hochschulforum Digitalisierung, mit vier Schritten wie sich Lehrende ohne KI-Expertise den KI-Technologien annähern können, um sie in ihren Kursen und Veranstaltungen sinnvoll einzusetzen.

Integration von KI-Tools in die Lehre

1. Die eigene Lehrveranstaltung mit Fokus auf Lerninhalte und Kompetenzen betrachten: Welche Lernergebnisse und Lernziele werden angestrebt und welche Kompetenzen werden vermittelt?
2. Relevante KI-Tools identifizieren: Nicht alle KI-Tools sind relevant, deshalb hilft die Frage “Inwiefern kann das KI-Tool die Aneignung von Kompetenzen und Erreichen von Ergebnissen beeinflussen?” Was sind die Grenzen des KI-Tools und was sind die Erwartungen an das Tool?
3. In welchen Abschnitten der Veranstaltung lohnt es sich, neben den Lernzielen auch zusätzliche KI-Kompetenzen aufzubauen?
4. Integration der KI – didaktische Überlegungen: Hier durchdenken Sie den Einsatz des KI Tools didaktisch.
   • Wie ändert sich Ihre Rolle als Lehrende:r durch den Einsatz neuer KI- Methoden?
   • Geben Sie klare Regeln für den Einsatz von KI vor. Ein kurzer Blick in den verlinkten Blogartikel gibt Ihnen hierzu eine erste Orientierung.
   • Passen Sie Ihre Aufgabenstellungen an. Hier lohnt es sich, sich an den komplexeren Dimensionen von Verstehen nach Blooms Taxonomy zu orientieren.

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Zum Umgang mit textbasierten generativen KI-Tools

Die Nutzung von KI-Anwendungen in der Lehre eröffnet neue Möglichkeiten, wissenschaftliches Arbeiten zu trainieren und zu erlernen, da diese anders als wir Menschen, kein integratives Verständnis von inhaltlichen Konzepten hat und zu bestimmten mentalen Operationen (noch) nicht fähig ist.

So kann z.B. ChatGPT, das Sie mit kiwi direkt über die UOS nutzen können, nicht „denken“, „lesen“ oder „rechnen“. Es hat keine Vorstellung davon was eine Tasse ist und dass eine Tasse zerbrechen kann, wenn sie herunterfällt.

Wenn Sie also textbasierte generative KI als Methode nutzen wollen, um wissenschaftliches Arbeiten, Schreiben und kritisches Hinterfragen zu üben, geben Sie Ihren Studierenden Leitfragen an die Hand, die sie bei der Auswahl der passenden KI begleiten, die ihnen helfen, die Ergebnisse einzuordnen und diskutieren Sie Ergebnisse und stellen Sie z.B. mit Ihren Studierenden einen Vergleich von eigenen Arbeitsergebnissen nach gängiger wissenschaftlicher Praxis mit KI-generierten Ergebnissen an. Wo sehen Sie und Ihre Studierenden Schwächen und Stärken? Was scheint plausibel? Wie können wir es überprüfen? Warum sollten wir die Ergebnisse überprüfen?

Die Universität Mannheim hat zum Gebrauch von ChatGPT im Studium einen knappen und pointierten Leitfaden erstellt, der Ihnen hilft, KI als Methode kritisch einzuordnen und in Ihre Lehre zu integrieren. Sie finden dort Hinweise

• zu Aufgaben, für die eine generative Text-KI eine sinnvolle Arbeitserleichterung sein kann
• zum zielführenden und verantwortungsbewussten Umgang mit ChatGPT
• zur Prüfung der Ergebnisse hinsichtlich des Inhalts, der Perspektive und der Passung
• zur Einbettung von Ergebnissen von ChatGPT
• zur „Verschlimmbesserung“ von Ergebnissen, die mit einer KI generiert wurden.

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Lehr-/Lernszenarien: Mit generativer KI Inhalte erstellen — und sie selbst prüfen

Hier möchten wir Ihnen ein paar Ideen geben, wie Sie mit KI-generierten Inhalten in Ihrem Seminar umgehen. Sie können sich darauf einstellen, dass Ihre Studierende KI nutzen werden, gehen Sie diesen neuen Weg, sich Wissen anzueignen oder Inhalte zu prüfen, also proaktiv und gemeinsam mit Ihren Studierenden an. Je besser Sie sie begleiten, desto mehr können Sie Ihren Studierenden den kritischen Umgang mit KI zeigen.

1. Lassen Sie Studierende Inhalte zu einem Thema mit KI generieren und bitten Sie sie, diese Inhalte kritisch und transparent zu prüfen. Über eine Dokumentation dieser Prüfung sollen Sie nachvollziehen können, was wie und warum überprüft wurde. Es bietet sich an, sich zwischendurch in Reflexionsgruppen zu treffen, und mittels Protokoll festzuhalten, was den Studierenden in der Arbeit mit KI aufgefallen ist, was sie anders als die KI gemacht hätten, aber auch, inwiefern KI vielleicht auch eine hilfreiche Unterstützung sein kann. Basierend auf den Reflexionsprotokollen können Sie ggf. intervenieren und den Studierenden hilfreiche Tipps an die Hand geben oder ihre Herangehensweise kritisch hinterfragen und sie so auf Schwachstellen aufmerksam machen.
2. Mit dieser Aufgabe können Ihre Studierenden erleben, dass, je weniger man sich mit einem Thema auskennt, desto weniger man die Fehler der KI erkennt. Und je “besser” die Antworten formuliert sind, desto schwerer wird es, zu erkennen, ob die Antworten inhaltlich Sinn ergeben. Das können Sie sich zu nutze machen! Darüber hinaus, zeigt diese Aufgabe deutlich, dass man nur erkennt, wo die KI sich über die Quelle hinaus bewegt, wenn man sich mit der Quelle auskennt und wenn man weiß was stimmt und was nicht. Stellen Sie einen Text/ eine PDF zu Verfügung, mit dem sich die Studierenden mittels ChatPDF auseinandersetzen sollen. Dabei können sie sich Zusammenfassungen, Prüfungsfragen oder Multiple Choice Fragen generieren oder inhaltliche Konzepte erläutern lassen. Vielleicht möchten Sie sogar einen Test zu den Inhalten dieses Dokuments schreiben lassen (den Sie jedoch nicht bewerten, da es hier mehr um den kritischen und ernsthaften Umgang mit KI geht).
3. Sie können sogar in Erwägung ziehen, die KI-Richtlinien für Ihre Lehrveranstaltung gemeinsam mit den Studierenden zu verfassen oder zu überarbeiten.

Also, machen Sie das Beste daraus, dass Studierende generative KI für ihre Abgaben nutzen!