Anlehnend an unserem vorangegangen Post hier im Blog, wo wir Chancen und Risiken von KI in der Bildung dargestellt haben, möchten wir hier eine Übersicht über konkrete Maßnahmen und dem öffentlichen Diskurs dazu geben. Was empfehlen Bildungsforscher? Was sagen Informatiker über relevante Technologien? Welche Programme setzen die Praktiker in den Schulen auf?

Maßnahme A – KI-Detektions-Software

Theoretisch wäre es natürlich eine gute Sache. Man drückt auf einen Knopf und bekommt dann gesagt, ob der fragliche Text von einer KI geschrieben wurde. Unumwunden: das geht (noch?) nicht zuverlässig.

• Washington Post: Untersuchung von KI-Detektoren zeigt signifikante Mängel
  • Quintessenz: In der Praxis funktionieren die KI-Detektoren einfach noch nicht gut genug. Es gibt zu viel falschen Alarm und zu viele nichtentdeckte Texte.
• CNN: Die Firma hinter chatGPT stoppt ihre KI-Detektions-Software, wegen ‚zu geringer Genauigkeit‘
  • Quintessenz: Es scheint, dass nicht einmal der Hersteller der KI ein Werkzeug erstellen kann, welches deren Einsatz identifizieren kann. Es könnten natürlich andere Motivation hinter der Einstellung der Entwicklung stecken, aber offiziell hätte OpenAI einen KI-Detektor gerne erfolgreich entwickelt.
• Und zum Abschluss noch 2 ganz konkrete Wissenschaftliche Untersuchungen, die unabhängig voneinander zu dem Ergebnis kommen, dass die KI-Detektoren einfach nicht wirklich funktionieren und im Zweifelsfall sogar eher andere Probleme der Diskriminierung aufmachen:
  • Arxiv: KI-Detektion Software Test
  • Arxiv: KI-Detektoren sind Voreingenommen bezüglich Muttersprachlern

Maßnahme B – KI Verbieten

In der Theorie ist es eine elegante Variante. Wir wollen weiterhin gewährleisten, dass Lernende weiterhin lernen selbstständig Texte zu verfassen. Für jegliche Szenarien in denen man einen Text unter Aufsicht verfasst, ist dies auch ohne Weiteres möglich. Für Texte die in ‚Heimarbeit‘ verfasst werden, wird sich dieses Verbot explizit kaum durchsetzen lassen. Dies räumt nicht zuletzt OpenAI, die Firma hinter chatGPT, selbst ein:

• Gagadget: OpenAI ist der Ansicht, dass Lehrer nicht in der Lage sein werden festzustellen, ob Schüler ChatFPT in Texten einsetzen./

Unabhängig davon, ob so ein Verbot durchsetz- bzw. nachhaltbar ist, stellt sich auch die Frage, ob man diese Technologie, die wohl unweigerlich Einzug in zahlreiche geschäftliche Bereiche finden wird, wirklich nicht in den Lehrbetrieb einbinden möchte. Ein zum Teil hinkender Vergleich, aber dennoch sicherlich mit einiger Aussagekraft, ist die Einführung des Taschenrechners im Mathematikunterricht. Ein großartiger Überblick, warum es sehr sinnvoll sein kann, sowohl als Lehrkraft als auch als Lernender generative Sprachmodelle einzusetzen findet sich hier:

• AIMultiple: ChatGPT Anwndungsfälle in der Bildung, Vorzüge und Herausforderungen in 2023

Schlussendlich bleibt festzustellen, dass man den Umgang mit KI nicht lernen kann, wenn man dessen Nutzung verbietet. Es stellt sich die Frage, ob dies nicht eine Kulturfähigkeit werden sollte richtig und gut Prompts zu schreiben, die Grenzen von KI zu kennen und zu wissen, wo man seine Qualität oder generell die Produktivität damit steigern kann.

Maßnahme C – Prüfungsformalien Anpassen

Es gibt zweifelsohne viele verschiedene sinnvolle Prüfungsarten. um Wissen und Fertigkeiten abzufragen. Mit der Veröffentlichung von ChatGPT stehen insbesondere sämtliche Formen der ‚Hausarbeit‘ (Aufsätze, Facharbeiten, Abschlussarbeiten, etc.) auf dem Prüfstand. Eine Möglichkeit dem Umstand Rechnung zu tragen, dass Autoren hier die Abkürzung via generative Sprachmodelle nehmen könnten, wäre es diese Prüfungsformen nicht mehr, oder nur sehr begrenzt anzubieten. Ein prominenter Vorschlag kam hier aus dem Kultusministerium in Baden-Württemberg, in dem die Kultusministerin vorschlägt mehr mündliche Prüfungen einzuführen:

• Heise: Baden-Württemberg: Kultusministerin will mehr mündliche Prüfungen wegen KI

Dies ist natürlich ein gangbarer Weg, um den Einsatz von KI für die Prüfungsleistung zu vermeiden. Was dadurch auf der Strecke bleibt ist, neben dem Aspekt, dass man wieder den Umgang mit KI so auch nicht lernt, sind die Lernziele, die durch ‚Hausarbeiten‘ erreicht werden: selbsständig Arbeiten, Recherchieren, kritisch Argumente im Detail bewerten und einander gegenüberstellen. Es gibt gute Argumente, warum man diese Art von Prüfung nicht weniger repräsentiert wissen möchte im Lernkanon als heute. Schöne Fallbeispiele, wie Schulen ihre Prüfungsarten anpassen sind:

• WDR: Abi in Coesfeld: Wie Lehrer und Schüler mit Künstlicher Intelligenz umgehen
  • Lokale oder extrem aktuelle Themen suchen, bei denen ChatGPT noch nicht helfen kann, da es nie Trainingsdaten dazu hatte (das ist wiederum vielleicht keine Dauerlösung, da die Sprachmodelle lernen auch im aktuellen Netz zu suchen)
    
• Tagesspiegel: Schummeln mit Chatbots: „Wir erkennen KI-Texte bloß, wenn die Rechtschreibung perfekt ist“
  • Vier Berliner Schulleiter berichten von ihren Erfahrungen.
• Tagesspiegel: Wie KI deutsche Schulen herausfordert – und revolutioniert
  • Sehr umfassender und lesenswerter Artikel über die Problemlage. Insbesondere möchte wir hier auf die Ausführungen von Herrn Nölte in der 2. Hälfte des Artikels hinweisen. Hier wird eine Lösung vorgeschlagen, bei der ‚Hausarbeiten‘ prinzipiell als Prüfungsform erhalten bleiben, man sie aber dahingehend weiterentwickelt, dass der Entstehungsprozess der Arbeit mit dokumentiert werden muss. Eine Praxis, die bspw. im Bereich Design schon lange gängig ist.

Fazit

Generative KIs sind eine Herausforderung für die Bildung. Sie bieten die Chance auf noch effizienteres und effektiveres Lernen durch Unterstützung von Aufgaben sowohl der Lernenden als auch der Lehrenden. Gleichermaßen bergen sie die Gefahr, dass Lernende sich Bewertungen erschleichen und dabei wichtige Lernziele nicht mehr erreichen. In diesem Spannungsfeld sehen wir bei Mentafy die Lösung darin, gut angeleitet und mit entsprechend objektivierbarer Dokumentation in Zukunft ‚Hausarbeiten‘ zu verfassen. Unser Schreibmentor vereinfacht es für Autoren sich den Einsatz von KI anzueignen und transparent zu halten, so dass am Ende eine gute Leistung steht, deren akademische Redlichkeit man belegen kann.