Schreiben und Lesen in Zeiten von KI – wie kann Hochschuldidaktik auf ChatGPT und Co reagieren?

Anmerkung der Redaktion: Blog zeitenblicke startet in das Wintersemesters 2023/24 mit aktuellen hochschuldidaktischen Überlegungen von Sebastian Schlinkheider. Er schließt damit an unser jüngstes Experiment des Einsatzes von KI in der Lehre im Sommersemester 2023 an.

Fast ein Jahr ist es her, dass das Unternehmen OpenAI im November 2022 für viele überraschend seine generative KI ChatGPT öffentlich zugänglich und damit für alle nutzbar gemacht hat. Seitdem gab es eine rege Debatte über den Stellenwert von künstlicher Intelligenz – sowohl gesamtgesellschaftlich als auch bezogen auf die Arbeit in den wissenschaftlichen Disziplinen und in der Hochschullehre. Aktuell ist es gefühlt etwas ruhiger um KI geworden – ist es die Ruhe vor dem Sturm?

Welches disruptive Potential KI im Wissenschaftsbetrieb entfalten kann – oder sogar schon dabei ist, das zu tun – wurde dabei jüngst noch einmal deutlich unterstrichen, von keiner geringeren Institution als der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG). In einer Stellungnahme findet sich eingangs ein weitreichendes Bekenntnis zum Status quo: „Schon jetzt verändern KI-Technologien den gesamten wissenschaftlichen, erkenntnisgewinnenden und kreativen Arbeitsprozess in vielfältiger Weise und werden in den verschiedenen Wissenschaftsbereichen unterschiedlich eingesetzt.“

Gerade die möglichen Auswirkungen auf den „kreativen Arbeitsprozess“ – eine bemerkenswerte Formulierung, wie ich finde, weil sie Anteile in der wissenschaftlichen Erkenntnisarbeit würdigt, die häufig vernachlässigt werden – konnten wir im vergangenen Sommersemester bereits mit Studierenden ausprobieren. In einem bewusst offenen, experimentellen Zugriff konnten die Teilnehmer*innen unseres Oberseminars verschiedene Text- und Bildmaterialien mithilfe von KI imaginieren lassen – um anschließend darüber zu reflektieren, was diese Befunde für die Geschichtswissenschaft bedeuten. 

Bevor es nach der vorlesungsfreien Zeit nun ins Wintersemester geht, kann angesichts der dynamischen Entwicklungen eine kurze Bestandsaufnahme nicht schaden: Wo stehen wir konkret im Rahmen der Hochschullehre, wenn es um den Einsatz von KI geht? Wie verändern Large Language Models das wissenschaftliche Schreiben und den Prozess, in dem Studierende diese für die Wissenschaft – bisher – so selbstverständliche und zentrale Kulturtechnik erwerben?

Eine perfekte Gelegenheit, diese Fragen disziplinübergreifend zu diskutieren, bot sich mir kürzlich in einem Workshop des Zentrums für Hochschuldidaktik (ZHD), der unter dem Titel KI und wissenschaftliches Schreiben in den Geisteswissenschaften in Köln stattfand. Die erste spannende Erkenntnis im Austausch: Es ist gar nicht klar, an welchen Stellen der mediale „Hype“ um KI-Themen sich schon konkret in der Hochschule niederschlägt. Während manche Lehrenden bereits ausführliche eigene Erfahrungen mit KI-Modellen gesammelt oder diese in der Lehre eingesetzt hatten, gaben andere an, sich noch gar nicht recht an die „üblichen Verdächtigen“ ChatGPT & Co herangewagt zu haben. Mein Eindruck ist, dass Analoges für Studierende gilt – es scheint sich noch keine flächendeckende Nutzung von KI für die Erbringung schriftlicher Studienleistungen abzuzeichnen.

Und doch gibt es, so zeigten der Input von ZHD-Referentin Miriam Gertzen und die gemeinsame Diskussion, deutliche Tendenzen, die sich hinsichtlich des Themas „Schreiben“ ableiten lassen. Insgesamt erscheint es zum Beispiel deutlich weniger sinnvoll als zuvor, den Studierenden rein inhaltsreproduzierende Arbeitsaufträge zu vorliegenden Texten zu geben, wenn die Möglichkeit besteht, sich in kürzester Zeit und ohne großen Leseaufwand, Textzusammenfassungen zu generieren. Dass pdf-Reader wie pdfGear oder ChatPDF diese Funktion kostenlos integriert mitbringen, begünstigt diese neue Form der Textarbeit. Doch wie angemessen darauf reagieren?

Schreibaufgaben müssen, so die zentrale Überlegung, ab jetzt noch deutlicher als zuvor bedeutungsgenerierend sein, also so beschaffen, dass ein Mehrwert gegenüber den schon vorliegenden Textinhalten entsteht. Schreiben sollte als Methode per se aufgefasst werden – wobei weniger das Endprodukt im Vordergrund stehen muss, sondern die gemeinsame Auseinandersetzung mit Texten und dem eigenen schreibgestützten Erkenntnisprozess. Dazu zählt auch, das Bewusstsein dafür zu vermitteln, dass ein reflektierter Umgang mit KI-Texten nur möglich ist, wenn ich überhaupt ein Verständnis für Prozess des Schreibens per se und die Arbeit mit Texten entwickelt habe.

Die Hochschuldidaktikerinnen Isabella Buck und Anika Limburg haben (zum Beispiel in diesem Vortrag ab Minute 21) ein Spektrum vorgeschlagen, in das sich Effekte von Text-KI einsortieren lassen – auf der einen Seite besteht die Möglichkeit, Lernen zu „vermeiden“, was sicher nicht im Sinne der Hochschullehre sein kann. Auf der anderen Seite – gewissermaßen das positive Extrem, stehen KI-unterstützte „bessere Ergebnisse“, bei dem KI unter anderem „epistemisch-heuristisch“ genutzt wird. Dazwischen, wenn man so möchte die pragmatische Mittelposition, steht die Entlastung. Studierende dazu zu befähigen, mit dieser Bandbreite von Möglichkeiten reflektiert und in ihrem eigenen Sinne umzugehen, kann und sollte künftig ein vielversprechender Ansatz der Lehre sein – anstelle eines ohnehin kaum durchsetzbaren Verbots.

Möglicherweise, so wurde beim Workshop diskutiert, ermöglicht die durch KI sich abzeichnende Entlastung sogar, mehr Texte zu behandeln und damit ein breiteres Spektrum an wissenschaftlichen Thesen produktiver zu diskutieren – in den dichten Curricula, die häufig Textlektüre nur in wohlportionierten Auszügen zulassen, kann das die Lehre inhaltlich wirklich bereichern und den Fokus stärker auf die Auseinandersetzung mit unterschiedlichen fachlichen Positionen legen. 

Auch für eine der klassischen hochschuldidaktischen Methoden, „Think-Pair-Share“, kann KI neue Impulse liefern: Mit Chatbots wie ChatGPT steht mir ein*e Austauschpartner*in jederzeit zur Verfügung, etwa um Lektüreeindrücke zu diskutieren. Auch wenn ein solcher Chat die Diskussion mit „echten“ Kommiliton*innen keineswegs ersetzen darf, bietet er doch die Möglichkeit, eine zusätzliche Stufe im Austausch über Texte und einen geschützten Raum zu etablieren. 

Schwierig bleibt weiterhin die Frage, wie künftig sinnvoll mit Prüfungsformen umgegangen werden kann – hier müssen die Hochschulen in jedem Falle weiter ansetzen und Positionen entwickeln. Toll, dass ein ZHD-Workshop die Möglichkeit bietet, praxisbezogen und interdisziplinär über diese Fragen zu diskutieren. Davon braucht es mehr – damit wir gemeinsam Ideen entwickeln können, um das Lernen in der Hochschule auf die neue Situation einzustellen. Ich bin gespannt auf das neue Semester – das Thema KI wird uns in jedem Falle auch durch den Winter begleiten.

Titelbild: Midjourney AI (2023), CC-BY-NC 4.0.

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