Generative Künstliche Intelligenz

Generative KI-Modelle sind Programme, die auf Basis großer Datenmengen (wie Bibliotheken) und maschineller Lernalgorithmen eigenständig neue Inhalte erstellen können. Im Gegensatz zu klassischen Informationsverarbeitungssystemen, die nur auf vordefinierte Eingaben reagieren, sind generative KI-Modelle in der Lage, Texte, Bilder, Musik und viele andere Arten von Inhalten zu generieren. KI-Modelle werden meist durch Eingaben in natürlicher Sprache gesteuert, sogenannte Prompts (z. B. die Aufforderung: „Bitte erkläre mir, wie ich ein qualitatives Interview durchführe!“). Das sogenannte Prompting bezieht sich darauf, wie präzise und detailliert die Eingabe formuliert ist, um eine sinnvolle Antwort des KI-Modells zu erhalten. Priming hingegen bereitet das Modell subtil auf eine bestimmte Antwort vor, indem es in eine spezifische Rolle oder Denkweise versetzt wird (z. B. durch die Anweisung: "Bitte sei Sozialarbeiter_in und beantworte die folgende Frage aus dieser Perspektive"). Priming hilft dabei, die Antworten der KI auf einen gewünschten Kontext oder ein bestimmtes Verhalten auszurichten. Die Techniken des Promptings und Primings sind relevant für die meisten gängigen generativen KI, so z. B. diese:

ChatGPT (OpenAI) ist vielseitig in der Textgenerierung und eignet sich hervorragend für die Erstellung von Studienmaterialien und zur Unterstützung bei der Literaturrecherche. Es bietet eine solide Basis für allgemeine und kreative Texte, könnte jedoch bei sehr präzisen wissenschaftlichen Fragen manchmal an seine Grenzen stoßen.

Claude (Anthropic) setzt den Fokus auf ethische und menschenzentrierte Interaktion und eignet sich besonders für die verständliche Vermittlung komplexer Inhalte und empathisches Feedback. Es ist besonders hilfreich in Kontexten, die eine sensible Kommunikation erfordern.

Gemini (Google) überzeugt durch seine datenanalytischen und visuellen Fähigkeiten und unterstützt Lehrende effektiv bei der automatisierten Aufbereitung und Darstellung von Forschungsergebnissen. Besonders geeignet für die Arbeit mit großen Datensätzen und Visualisierungen.

Copilot (Microsoft) integriert sich nahtlos in Office-Anwendungen und erleichtert Aufgaben wie Formatierung und Datenanalyse in Excel. Für Lehrende und Studierende bietet es eine wertvolle Hilfe zur Optimierung von Textdokumenten und Präsentationen im Microsoft-Ökosystem.

Generative KI-Modelle eröffnen vielfältige Möglichkeiten, den Lehr- und Lernprozess zu bereichern. Ein zentrales Anwendungsfeld ist das wissenschaftliche Schreiben: KI-Tools wie ChatGPT unterstützen Studierende, ihre Schreibkompetenz zu verbessern, indem sie Feedback zur Argumentationsstruktur, zum Stil und zur Lesbarkeit geben und bei der stilistischen und grammatikalischen Überarbeitung helfen (siehe „8. KI-Schulungen für Studierende der ASH“).

KI fördert zudem kritisches Denken, indem Studierende alternative Argumente erfragen oder wissenschaftliche Diskussionen simulieren können. Insbesondere für Studierende mit besonderen Lernbedürfnissen oder nicht-muttersprachlichem Hintergrund bietet KI durch Übersetzungen und vereinfachte Erklärungen einen leichteren Zugang zu Wissen.

Automatische Transkriptionstools wie Otter.ai oder ZOOM erleichtern die Nachbereitung von Vorlesungen und senken Barrieren für Studierende mit Hörbeeinträchtigungen. Zudem unterstützen KI-Technologien die Erstellung barrierefreier Inhalte, wie z. B. screenreader-kompatibler PDFs und Transkriptionen von Audio- und Videoaufnahmen.

Darüber hinaus ermöglichen KI-gestützte Tutoring-Bots personalisierte Unterstützung bei spezifischen Fragestellungen und der Literaturrecherche. Diese Bots lassen sich leicht in Lernplattformen wie Moodle integrieren, um die Interaktion zwischen Lehrenden und Studierenden zu fördern. Der KI-Einsatz stärkt damit die Vision der Alice Salomon Hochschule (ASH), durch Zugänglichkeit und Inklusion allen Studierenden gleiche Bildungschancen zu bieten (siehe „Leitbild Lernen und Lehren der ASH“).

Die Alice Salomon Hochschule (ASH) Berlin hat klare Regeln und Empfehlungen für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in Studium und Lehre entwickelt (hier). Diese Leitlinien sollen sicherstellen, dass der Einsatz von KI höchsten akademischen, ethischen und rechtlichen Standards entspricht. Lehrende und Studierende sind dazu angehalten, sich mit den Leitlinien vertraut zu machen und diese in ihrer Arbeit anzuwenden. Sowohl Lehrende als auch Studierende müssen sich darüber im Klaren sein, welche Implikationen der Einsatz von KI-Technologien mit sich bringt, insbesondere im Hinblick auf wissenschaftliche Integrität, Datenschutz, Fairness und die Vermeidung von diskriminierenden Verzerrungen (Bias). KI-Modelle werden mit großen Datenmengen trainiert, die nicht immer frei von diskriminierenden Inhalten sind. Insbesondere Rassismus und Sexismus werden von KI-Modellen häufig reproduziert. Stereotype Darstellungen in Trainingsdaten führen unweigerlich dazu, dass auch die KI bestimmte Gruppen bevorzugt oder benachteiligt. Lehrende und Studierende sollen sich dieser potenziellen Risiken bewusst sein und sicherstellen, die Resultate ihrer Arbeit mit KI stets kritisch zu überprüfen.

Darüber hinaus erfordert der Einsatz von KI enorme Rechenleistung, was zu einem hohen Energieverbrauch und damit verbundenem CO2-Ausstoß führt. Rechenzentren, die diese Leistung bereitstellen, benötigen viel Energie, oft aus fossilen Brennstoffen. Ihr Wasserverbrauch zur Kühlung der Server ist ein weiterer kritischer Aspekt, da er in wasserarmen Regionen Umweltprobleme verschärfen kann. Um die ökologischen Auswirkungen zu verringern, sind nachhaltige Maßnahmen wie der sparsame Einsatz von KI anzuraten. Für einfachere Anfragen, die keine komplexen KI-Berechnungen erfordern, sind ressourcenschonendere Alternativen wie reguläre Suchmaschinen effizienter.

Die Hochschulleitung der ASH befürwortet den Gebrauch von KI-Tools beim Verfassen und Redigieren von Texten, betont jedoch auch die Wichtigkeit, dass der eigene wissenschaftliche Beitrag im Vordergrund bleibt. KI dient als Hilfsmittel und darf das eigenständige Arbeiten nicht ersetzen.

Beim Einsatz von KI-Tools in der Lehre ist der Schutz personenbezogener Daten von Studierenden und Lehrenden essenziell. Besonders Texte, Notizen oder Prüfungen, die durch KI analysiert oder verarbeitet werden, müssen vor unerwünschter Weitergabe an Dritte geschützt sein. Ein Export von Daten auf ausländische Server, der gegen die Vorgaben der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) verstößt, ist zu vermeiden. Auch in Interviewsituationen muss den Befragten klar mitgeteilt werden, wenn ihre Antworten durch KI verarbeitet werden.

Bis eine nachhaltigere Lösung etabliert ist, nutzen wir die DSGVO-konformen KI-Tools von Fobizz. Diese Plattform unterstützt Lehrende an der ASH durch interaktive Funktionen wie automatische Textgenerierung, Quiz-Erstellung und datengestützte Lernanalysen. Fobizz erleichtert es, Inhalte an individuelle Lernbedürfnisse anzupassen und gleichzeitig digitale Kompetenzen im Lehrbetrieb zu fördern. So stellen wir sicher, dass KI im Unterricht auf rechtlich und ethisch vertretbare Weise genutzt werden kann.

Um den Einsatz von KI in der Lehre effektiv und verantwortungsvoll zu gestalten, bietet das Team »Qualitätsmanagement und -entwicklung in Studium und Lehre (QME SuL)« der ASH Berlin umfangreiche Schulungen und Unterstützungsangebote für Lehrende an. Diese Schulungen helfen Ihnen, KI-Tools sicher und kompetent in den Unterricht zu integrieren und dabei wissenschaftliche Integrität sowie ethische und rechtliche Aspekte zu wahren. Im Einklang mit dem »Leitbild Lernen und Lehren« der Hochschule fördern wir den Aufbau von KI-Kompetenzen, die für eine moderne und verantwortungsvolle Lehre unerlässlich sind.

Themenbereiche der Schulungen:
- Einführung in die Nutzung und Potenziale von KI
- Ethische und rechtliche Fragestellungen im Umgang mit KI
- Praxisnahe Beispiele und Implementierungsstrategien für die Lehre
- Implikationen für Prüfungen und Leistungsnachweise
- Automatische Transkription von Audiodateien
- Programmierung von Tutoring-Bots

Ebenso unterstützen wir unsere Studierenden dabei, KI-Tools zur Förderung wissenschaftlicher Standards und zur Verbesserung ihrer Schreibkompetenzen zu nutzen. Das Team der Servicestelle zur Förderung von Schreib- und Studienkompetenzen bietet während der Propädeutik gezielte Schulungen an, die den Einsatz von KI-Modellen beim Erstellen wissenschaftlicher Arbeiten, beim Strukturieren von Argumenten und bei der Durchführung umfassender Literaturrecherchen professionalisieren. Die Schreibwerkstatt organisiert regelmäßig Workshops, die darauf abzielen, die Schreibkompetenzen durch den Einsatz von KI-Tools zu verbessern. Weitere Informationen finden Sie hier.

Themenbereiche der Schulungen:
- Unterstützung beim wissenschaftlichen Schreiben durch stilistische Verbesserung und Strukturierungshilfen
- Automatisierte Recherche und Literaturverwaltung
- Erstellung von Literaturlisten und Zusammenfassungen wissenschaftlicher Texte