Mit Dokumenten wie dem EU <\/a>AI Act<\/a>, der Richtlinie von Hochschule Bayern<\/em><\/a> oder dem Whitepaper des KI-Campus<\/a> des Stifterverbandes wurden Richtlinien und Regelungen f\u00fcr den Umgang mit generativer KI definiert, deren Anwendung jedoch in der individuellen Lehrpraxis ganz unterschiedlich ausgepr\u00e4gt sein kann. Gro\u00dfe Einigkeit besteht darin, dass globale Regelungen nicht auf alle Fachbereiche und Lehrkontexte gleicherma\u00dfen sinnvoll \u00fcbertragen werden k\u00f6nnen. Schnelle technologische Weiterentwicklungen erschweren best\u00e4ndige Regulierungen zus\u00e4tzlich. Es scheint essenziell, fortdauernd eine eigene kritische Position auszubilden, generelle Risiken und Grenzen bei der Nutzung generativer KI zu kennen (vgl. z.B. UNESCO 2023<\/a>, Kap. 6) und sie bei der Nutzung von KI-Tools zu ber\u00fccksichtigen. <\/p>\n\n\n\n Bei Studierenden besteht Unsicherheit,<\/strong> wenn es um Lernen, Hausarbeiten, Pr\u00fcfungsvorbereitung, Protokolle usw. geht \u2013 Was ist zul\u00e4ssig? Bekomme ich Probleme und wird meine schriftliche Arbeit anders bewertet? Was ist ok und wie stehe ich selbst dazu? Was denken die Lehrenden?<\/p>\n\n\n\n F\u00fcr Lehrende ist oft unklar,<\/strong> wie man gut mit Abgaben umgeht, die scheinbar von einer gen. KI erstellt wurden. Was ist zul\u00e4ssig, was erscheint einem selbst sinnvoll? Wie kann man zuk\u00fcnftig Texte gut bewerten? Und was sagen die Studierenden dazu \u2013 wollen und k\u00f6nnen sie generative KI nutzen, und wie bzw. wof\u00fcr?<\/p>\n\n\n\n Mit den hier beschriebenen Methoden wird es leichter, zu generativer KI ins Gespr\u00e4ch zu kommen und zu \u00fcberlegen, wie in der eigenen Lehre mit generativer KI umgegangen werden k\u00f6nnte.<\/strong><\/strong><\/p>\n\n\n\n <\/a><\/p>\n\n\n\n Der Workshop wurde mit dem Titel \u201eWann ist ein Text mein Text?\u201c im Rahmen der Future Skills Weeks der Ohm<\/a> durchgef\u00fchrt. Ziel ist, dass die teilnehmenden Lehrenden und Studierenden ihre eigene Position zur Nutzung generativer KI darstellen und begr\u00fcnden, aber auch die Perspektiven anderer nachvollziehen k\u00f6nnen. Zu diesem Zweck kommen verschiedene Methoden zum Einsatz, die es erleichtern sollen, ins Gespr\u00e4ch zu kommen und die auch einzeln in der Lehre eingesetzt werden k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n Die Methoden k\u00f6nnen auch in die regul\u00e4re Lehre eingebunden werden, um den Kontakt zu den Studierenden zu intensivieren und herausfordernde Themen wie den Umgang mit generativer KI gemeinsam zu erschlie\u00dfen<\/strong><\/p>\n\n\n\n Im vorliegenden Praxisbeispiel liegt der Fokus auf dem Teil des Workshops, der sich mit dem Thema \u201eGute wissenschaftliche Praxis und Autorenschaft\u201c <\/strong>befasst.<\/p>\n\n\n\n Zum Einstieg in das Thema dient der Thinking Dialogue<\/a><\/strong>, bei dem zwei Personen abwechselnd sprechen, w\u00e4hrend die jeweils andere Person aufmerksam, aber ohne eigene \u00c4u\u00dferungen zuh\u00f6rt. Der zeitliche Wechsel zwischen sprechen und zuh\u00f6ren wird von der Moderation koordiniert. Auf diese Weise kommen beide Gespr\u00e4chspartner gleicherma\u00dfen zu Wort und haben ebenso die Gelegenheit sich zur\u00fcckzunehmen und aufmerksam zuzuh\u00f6ren. Die Leitfrage f\u00fcr den Dialog ist der Titel des Workshops: \u201eWas denkst DU \u2013 Wann ist ein Text \u201adein Text\u2018?\u201c<\/p>\n\n\n\n Der n\u00e4chste Abschnitt des Workshops beginnt mit einem kurzen Input<\/strong>. Der European Code of Conduct for Research Integrity<\/a> der European Federation of Academies of Sciences and Humanities wird vorgestellt, mit den Elementen der Reliability (Verl\u00e4sslichkeit), Honesty (Ehrlichkeit), Respect (Respekt) und Accountability (Verantwortlichkeit). Es wird mit Verweis auf die Stellungnahme der DFG (DFG 2023) darauf hingewiesen, dass bei der Erstellung von Texten vor allem transparentes und nachvollziehbares Handeln von Relevanz ist und dass es \u201edem Berufsethos von Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern [entspricht], dass sie selbst f\u00fcr die Einhaltung der Grundprinzipien wissenschaftlicher Integrit\u00e4t einstehen.\u201c (DFG 2023<\/a> S. 2). Meist kommen an dieser Stelle bereits R\u00fcckfragen und Anmerkungen. Es ist eine gute Gelegenheit, sich Zeit f\u00fcr Austausch zu nehmen.<\/p>\n\n\n\n <\/a><\/p>\n\n\n\n <\/a><\/p>\n\n\n\n Mit dem Gedankenexperiment<\/strong> \u201eGenerative KI als Mensch\u201c wird verdeutlicht, dass generative KI keine kompetente und vertrauensw\u00fcrdige Rolle im Schreib- und Denkprozess \u00fcbernehmen kann.<\/p>\n\n\n\n Im ersten Schritt werden Eigenschaften gesammelt, die generative KI beschreiben w\u00fcrden, wenn sie ein Mensch w\u00e4re (z.B. \u201eIch unterscheide nicht zwischen richtig und falsch.\u201c; vgl. Kulkarni et al. 2024<\/a>, S. 210). Diese Eigenschaften werden f\u00fcr alle sichtbar festgehalten. Im n\u00e4chsten Schritt wird abgewogen, ob man auf einen Menschen mit diesen Eigenschaften f\u00fcr Ratschl\u00e4ge, Feedback o.\u00e4. zur eigenen Arbeit zugehen w\u00fcrde. Zum Abschlie\u00dfen des Gedankenexperiments wird ein Schema vorgestellt, das in Abstufungen aufzeigt, wie generative KI in zunehmendem Ma\u00dfe bei der Erstellung von Texten einbezogen werden kann (vgl. Blogbeitrag von Matt Miller<\/a>) und ein Austausch wird angeregt, ab welcher Intensit\u00e4t eine Autorenschaft nicht mehr eindeutig gegeben ist. Der Bezug zur Stellungnahme der DFG zu generativer KI<\/a> und zu den Leitlinien guter wissenschaftlicher Praxis wird hergestellt.<\/p>\n\n\n\n
\n\n\n\nDer Workshop und die Lehrmethoden<\/h2>\n\n\n\n
Einstieg: Thinking Dialogue und Impulsvortrag<\/h2>\n\n\n\n
\n\n\n\nMethode: Gedankenexperiment<\/h2>\n\n\n\n