Tabu-Thema KI

Einige Lehrende legten offen, dass Bemühungen, mehr Offenheit zu schaffen, oft nicht fruchten würden; selbst wenn man z. B. das Thema KI offen und mit positiver Konnotation anspreche, schienen Studierende sich über die Art ihrer Nutzung unsicher zu sein und gäben sie lieber nicht zu. Auch dies wurde auf die Rolle des*der Bewertenden zurückgeführt, mit der sie den Studierenden begegnen.

Lernen würde auch als Leid empfunden, Lehre als „Schikane“, berichten einige Lehrende, auch in Rückblick auf ihre eigene Studienzeit. Die Lehrenden formulierten dabei immer wieder, dass es ihnen nicht darum ginge, die Studierenden mit Arbeiten zu „drangsalieren“, sondern dass sie mit bestimmten Aufgaben bestimmte Lernziele verfolgen. Dabei falle jedoch manchmal auseinander, was von den Lehrenden und den Studierenden als sinnvoll empfunden werde. Das führt uns zu folgender Erkenntnis: Zuletzt tragen die Lehrenden und Studierenden zusammen Verantwortung dafür, dass Lehre gut funktioniert, und es erscheint uns wichtig zu sein, wie viel Mühe sich die Beteiligten geben und wie sehr sie bereit sind, dem Prozess zu vertrauen.

Abschließend haben wir durch die Gespräche noch eine Besonderheit identifizieren können, die das Fremdsprachenlernen in extracurricularen Veranstaltungen betrifft: Da hier die Lehrenden von einer prinzipiell anderen Fehlerkultur berichteten, in der das Scheitern und Falschliegen integraler und akzeptierter Teil des Lernprozesses ist, gibt es laut ihnen auch weitaus mehr Transparenz im Dialog zwischen Lehrenden und Studierenden. Schließlich sei es den Studierenden ja freigestellt, auf KI-Tools wie DeepL und Co. zurückzugreifen, um Fehlern vorzubeugen. Doch einig sind sich die Lehrenden darin, dass diese Studierenden tendenziell schlechter die Zielsprache lernen, wenn sie sich nicht trauen, im authentischen Gespräch auch einmal Fehler zu machen und stattdessen auf (KI-)Übersetzungstools zurückgreifen. Und das merken dann im Umkehrschluss auch die Studierenden und verzichten auf diese Tools; denn oft ist ihre Motivation nicht lediglich Creditpoints zu erlangen – viele wollen auch aus intrinsischer Motivation in die Sprache eintauchen und das Sprechen ohne KI-Unterstützung lernen.

Die Lehrenden nehmen also verschiedene innere wie äußere Konflikte wahr, die sich darauf auswirken, wie offen über KI-Nutzung gesprochen werden kann. Das Thema ist mit viel Unsicherheit verbunden und bringt oft gar keine neuen Probleme hervor, sondern zeigt schon bestehende auf.

Ein Aspekt, auf den mehrere Lehrende in Bezug auf das Misstrauensverhältnis bei der offenen Kommunikation von KI-Nutzung hinweisen, ist schlichtweg die schlechte KI-Bildung (AI Literacy) sowohl von den Lehrenden als auch den Studierenden. Schließlich entstehe auch Scham, über die eigene KI-Nutzung zu sprechen, wenn man nicht weiß, wie effektiv oder sinnvoll die eigene Nutzung von KI-Anwendungen überhaupt ist. Gründe dafür sind oft die mangelnde Kommunikation der Studierenden mit ihren Kommiliton*innen und Dozent*innen, sowie das Fehlen von Best-Practice Beispielen, an denen sich alle Parteien orientieren können.

Dabei haben einige der Lehrenden Studierende bereits darauf angesprochen, ob sie ihr Ergebnis als Beispiel für den gelungen Einsatz von generativen KI-Technologien im Zusammenhang einer Leistungsüberprüfung verwenden dürfen. Oft reagierten die Studierenden aber in dieser Kommunikation verhalten: „Interessanterweise mag das [den Einsatz von KI] immer niemand zugeben, obwohl ich das dann ganz positiv konnotiere und sage, oh, das ist aber super“, teilte uns eine der lehrenden Personen mit.

Weiterhin identifizieren die Lehrenden klare Unterschiede zwischen Fächern, die bereits erfolgreich mit KI-Anwendungen arbeiten, und diese, die bis jetzt davon absehen, die Nutzung von KI zum Teil der fachlichen Praxis zu machen. Letztendlich scheitert die KI-Bildung auch oft daran, dass sich Lehrende selbst nicht KI-gebildet genug fühlen, den wünschenswerten und sinnvollen Einsatz von KI in ihren Kursen zu thematisieren und zu erproben. Gerne verweisen wir diese Lehrende auf das umfangreiche Weiterbildungsangebot des ZfW.

Die Probleme, die wir in den Fokusgruppengesprächen identifiziert haben, sind in der Regel struktureller Natur und insofern oft nicht einfach individuell zu lösen. Deshalb ist es schwer, Vorschläge für Maßnahmen zu formulieren, mit denen es gelingen kann, offener über KI-Nutzung zu sprechen. Hinzu kommt, wie so oft, dass viele unterschiedliche Perspektiven eine Rolle spielen, die sich nicht einfach unter einen Hut bekommen lassen.

Ein erster Schritt kann es sein, Regeln zu vereinbaren. Welche KI-Nutzung sinnvoll ist, lässt sich zwar nicht allgemein formulieren, weil das sehr fachspezifisch ist und von verschiedenen Faktoren abhängt, aber zumindest auf Fakultäts-, Instituts-, Lehrstuhl- und nicht zuletzt auf Veranstaltungsebene kann und sollte überlegt werden, welche Nutzungsformen zugelassen sind, und dies transparent kommunizieren.

Eine Fehlerkultur, in der Personen sich trauen, auch mal etwas Falsches zu sagen oder zu tun – auch wenn es unangenehm ist –, lässt sich nicht durch reine Lippenbekenntnisse schaffen; Lehrende können dazu beitragen, indem sie zeigen, dass und wie sie selbst Fehler machen und vor welchen Herausforderungen sie stehen, um Studierende zu ermutigen, dies auch zu tun.

Gute Lehre zu gestalten, die nachhaltiges Lernen ermöglicht, war noch nie einfach.  Wichtig ist es – so spiegelten es uns auch die Teilnehmenden in den Fokusgruppengesprächen – sich Gedanken zu machen und die notwendige Arbeit zu investieren. Das kritische Hinterfragen eigener Lehrpraktiken aufgrund der Tatsache, dass KI für alle jederzeit zugänglich ist, ist insofern zwar eine Herausforderung, aber auch eine Chance, sich noch einmal intensiv mit Lehre auseinanderzusetzen.