Erfahrungen mit "KI in der Lehre"

[dns]

Hallo,

als Lehrender in einem technischen Fach wurde ich immer wieder dazu ermuntert, doch mehr KI in der Lehre einzubringen. Nicht im Sinne einer Hilfe für mich, sondern im Sinne von "in der Industrie wird das Alltag sein, du musst die Studis darauf vorbereiten".

Ich habe einige Dinge probiert, aber am Ende war immer dasselbe Fazit: die Studenten werden davon...dümmer. Sie wissen weniger, sie werden unselbständiger und passiver. Was immer man macht, es endet im Cognitive Offloading, also Arbeitsvermeidung. Die Resultate werden objektiv schlechter.

Ich verwende selbst sehr bewusst seit einigen Jahren intensiv diverse KI-Chatbots in Bezahlversion und lokal, als Hilfe und vor allem um deren Grenzen kennenzulernen. Diese Grenzen werden immer deutlicher - wie es jemand so schön sagte "komisch, dass KI zu jedem Thema perfekte Resultate liefert; außer zu den Themen in denen ich mich selbst gut auskenne". Es gibt m.E. keine geheimnisvollen tiefgehenden "Prompt Engineering"-Skills, die man lernen muss, um brillante Resultate zu bekommen. Generative KI ist für mich in manchen Bereichen eine tolle Hilfe, um stupide oder repetitive Tätigkeiten zu erleichtern, ohne das selbst ausprogrammieren zu müssen. Sie braucht aber immer noch meine Expertise, kritische Beurteilung und Steuerung, damit die Resultate vernünftig sind. Sie multipliziert meine Fähigkeiten wie auch meine Unfähigkeiten. Wie schon viele Werkzeuge zuvor.

Ich habe nun keine Ahnung mehr, wie ich das sinnvoll in die Lehre einbringen soll. Mein Eindruck ist, dass zumindest für die Grundlagen KI bewusst komplett ausgeblendet werden muss, um die Basis-Skills zu erlernen. Das ist natürlich total uncool, altmodisch und retro. Mein Eindruck ist jedoch, dass die Leute, die das trotzdem fordern, entweder a) keine Ahnung haben und dem Hype kritiklos nachlaufen oder b) es ihnen egal ist, was die Studis können.

Hat jemand andere, bessere Erfahrungen? Bin ich total auf dem Holzweg?

[Aguti]

Ich finde es sehr wichtig, genau das auch in der Lehre zu kommunizieren. Die Grenzen und Gefahren der Nutzung zu besprechen und ein Verständnis dafür zu schaffen. Den Studis erklären, warum es wichtig ist, dass sie Skills selbst lernen, um überhaupt KI-Ergebnisse einordnen und bewerten zu können. Dann kannst du ihnen aus deiner Erfahrung ja auch mitgeben, bei welchen Aufgaben KI wirklich sinnvoll ist.
Du könntest auch einen Austausch eröffnen, wie die Studis KI nutzen, welche Tools wofür etc. und wo sie selbst merken, dass was nicht passt. So eine Art angeleitete Reflektion.