Wie können KI und ChatGPT gewinnbringend für die Lehre eingesetzt werden – und welche Herausforderungen bestehen zeitgleich? Wie verändert ChatGPT die Arbeit in den Hochschulleitungen und in der Verwaltung der Hochschulen? Diesen Fragen hat sich das im Frühling 2023 gestartete vertiefende Projekt empirisch gewidmet. 

Unsere Datenbasis waren 20 Fokusgruppengespräche, die wir mit insgesamt 70 Personen im Herbst 2023 durchgeführt haben. Hinzu kamen Fragebögen, die die Personen ausgefüllt haben. Die von uns Befragten spiegeln gezielt ein breites Spektrum wider. Es handelte sich um Dozierende sowie Mitarbeitende aus den Rektoraten und der Verwaltung. 

Die Verbaldaten haben wir inhaltsanalytisch ausgewertet und die Ergebnisse in zwei grossen Themenfeldern ausgewertet. Erstens kristallisieren sich ermutigende Best Practices aus den Daten heraus. Zweitens bestehen offene Fragen und Unsicherheiten. Beide Felder sind Strukturgeber unseres ausführlichen Gesamtberichts.

«Also zusammenfassend: auf Augenhöhe mit ChatGPT (.) sein, in die Lehre integrieren und sinnvolle Aufträge für die Studierenden zur Verfügung stellen.»

(Dozent:in für Didaktik)

Gesamtauswertung

Die Gesamtauswertung der Fragebogen und Fokusgruppengespräche gibt Aufschluss über den Stand der Nutzung generativer KI in der Hochschullehre. Die Ergebnisse zeigen, dass eine Mehrheit der Befragten bereits generative KI in ihre Lehrmethoden integriert hat oder dies in naher Zukunft plant. Darüber hinaus werden die Anwendungsbereiche generativer KI dargestellt, die von den Befragten am häufigsten genutzt werden, sowie die aus ihrer Sicht wichtigsten Aspekte im Zusammenhang mit der KI-Nutzung. Die gewonnenen Erkenntnisse liefern Einblicke in die aktuellen Praktiken sowie zukünftigen Herausforderungen im Umgang mit generativer KI in der Bildung. Die Auswertung und die Ergebnisse sind im Schlussbericht in den Kapiteln AB bis XY detailliert aufgeführt.

« Et puis quand on a commencé justement à discuter de ChatGPT, moi j'ai trouvé bien dans les cours de master où on leur demande beaucoup d'écrire des résumés sur certains concepts, de leur dire demander à ChatGPT d'écrire le résumé pour vous. Et puis on va le critiquer ensemble parce que comme je l'ai dit, pour moi, ce qui me concerne le plus, je pense que c'est le fait de faire confiance à ChatGPT et de se dire que tout est juste. C'est plus de se dire oui c'est un outil, mais comment je veux lui faire confiance? Et ça pour moi c'était déjà intégrer justement au niveau de la recherche de littérature en fait. »

(Dozent:in für Fremdsprachenunterricht)

Best Practices

Die Befragten haben über den konkreten Einsatz generativer KI im Unterricht sowie die Nutzung der Technologie für dessen Vorbereitung und Weiterentwicklung berichtet. Des Weiteren diskutierten sie über die Förderung ihrer eigenen Methodenkompetenz und die der Studierenden sowie über sinnvolle Überprüfungsmethoden für Schreibkompetenzen. Wir haben diese Aussagen extrahiert und als Best-Practice-Beispiele für unterschiedliche Anwendungsbereiche kategorisiert. Zudem thematisieren wir etwaige Unsicherheiten im Umgang mit generativer KI. Eine ausführliche Darstellung dieser Ergebnisse findet sich im Schlussbericht in Kapitel AB bis XY.

Offene Fragen

Die Befragten haben im Gesamt viele Fragen auf verschiedenen Ebenen aufgeworfen, die sich infolge der weiten Verbreitung von KI-basierten Anwendungen wie ChatGPT stellen. Solche Fragen betreffen

• den Nutzen der KI in der Lehre (Mikroebene)
• den Erwerb hochschulisch benötigter Fähigkeiten wie dem wissenschaftlichen Schreiben (Mesoebene)
• die Notwendigkeit kritischen Denkens, aber auch der weiterreichenden Folgen für die Hochschulen allgemein (Makroebene) 

Im Schlussbericht findet sich eine Systematisierung dieser Fragen ab Seite X. [Link Gesamtbericht, idealerweise zu genau der Seite]

Fazit und Ausblick

Generative KI hat grosses Potenzial für die Hochschulbildung, sowohl für innovative Lehrmethoden als auch für neue Kompetenzen. Es ist jedoch wichtig, ethische, rechtliche und gesellschaftliche Bedenken ernst zu nehmen. Klare Richtlinien und eine kritische Auseinandersetzung mit der Technologie sind notwendig, um die Chancen von KI zu nutzen, ohne die Qualität der akademischen Arbeiten und das kritische Denken der Studierenden zu gefährden. Das detaillierte Fazit findet sich im Gesamtbericht in Kapitel AB bis XY. 

Über das Projekt

Im Rahmen des Projekts Digital Literacy in University Contexts haben wir zu KI-basierten Technologien für Rezeption und Produktion von Texten in akademischen Kontexten geforscht. Auf diesen Seiten stellen wir Studierenden, Lehrenden und Schreibberatenden Tutorials, Tools, Richtlinien und Good Practices zur Verfügung, die den reflektierten Einsatz von KI bei der Rezeption und Produktion von Texten in akademischen Kontexten unterstützen.

Projektteam Automatische Textproduktion

• Prof. Dr. Cerstin Mahlow
  (ZHAW ILC Institute of Language Competence)
• Person 2
  (Hochschule, Institut)
• Person 3
  (Hochschule, Institut)
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