Die Begleitung des Berufswahlprozesses wird anspruchsvoller

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Text: René Schneebeli

Die Zeitspanne zwischen dem Abschluss der Schulzeit und dem Eintritt in eine nachobligatorische Ausbildung ist ein kritischer Moment in der Biografie. Längst nicht alle finden zeitverzugslos ihre gewünschte Anschlusslösung. Konkret treten etwa 80% der Schulabgänger:innen direkt in eine zertifizierende Ausbildung ein; 90% sind es nach drei Jahren (BfS, 2023).

Ein Lehrer und mehrere Schüler im Handarbeitsunterricht.
Zu den Brückenangeboten gehören auch praktisch orientierte Ausbildungen.

Die Wahrscheinlichkeit ein Brückenangebot (auch Berufsvorbereitungsjahr oder 10. Schuljahr genannt) zu wählen, ist bei Personengruppen, die auf der Sekundarstufe I das Anforderungsprofil mit Grundansprüchen besucht haben, deutlich höher (SKBF, 2024). Die fehlende Lehrstelle ist seit Jahren der meistgenannte Grund (14%) für den Nichteintritt in eine zertifizierende Ausbildung. Ansonsten sind die Gründe sehr individuell, wie die Sammelkategorie «andere Gründe» (22%) des Nahtstellenbarometers zeigt. Auch die Vorstellungen, wie es nach dem Brückenangebot weitergehen soll, sind sehr unterschiedlich. Über die Hälfte wollen eine Lehre machen, jede:r Achte den allgemeinbildenden Weg einschlagen und etwa jede:r Fünfte ist noch unentschlossen. In diesem Zusammenhang ist es erfreulich zu erfahren, dass schweizweit die Vermittlungsquote in den Brückenangeboten über 90% liegt.

Langfristig rechnet das Bundesamt für Statistik (2021) mit einem steigenden Trend zu Zwischenlösungen. Dieser Trend wird weiter befeuert durch die Demografie (SKBF, 2024), steigende Anforderungen auf dem Lehrstellenmarkt (EHB, 2022) und die Integrationsbemühungen von Bund und Kantonen (SEM, 2018). Qualitativ ist mit einer steigenden Zahl von psychisch Beeinträchtigten (Sabatella & Von Wyl, 2014), und von Personen mit Mehrfachproblematiken (Schaffner et al., 2022) zu rechnen. All dies wird die Schülerschaft in den Übergangsangeboten noch heterogener und ihre Begleitung anspruchsvoller machen.

Quelle: Bundesamt für Statistik

Damit steigen auch die Anforderungen an die Personen, die sich mit Jugendlichen im Berufswahlprozess auseinandersetzen. Dies betrifft alle Akteure im Übergangssystem, das verschiedene Angebote wie Berufsorientierung in der Volksschule, Berufsberatung, Brückenangebote, Case Management, Mentoring, Lehrstellenvermittlung, Motivationssemester sowie eine unübersichtliche Anzahl von Einzelprojekten staatlicher und privater Herkunft umfasst.

Auf systemischer Ebene zeugt die Vielzahl der Unterstützungsangebote bestimmt von gutem Willen. Sie lässt aber auch Zweifel an der Effektivität und Effizienz eines so fragmentierten Systems aufkommen. Auf der individuellen Ebene der unmittelbaren Bezugspersonen der Jugendlichen sind die Entwicklungspotenziale einfacher erkennbar.

In den Volksschulen geht es um die Weiterentwicklung eines modernen, wissenschaftlich fundierten und anschlussfähigen Berufswahlunterrichts. Die Dynamik auf dem Arbeitsmarkt und der fehlende Arbeitsmarktbezug machen es notwendig, dass sich Volksschullehrpersonen vermehrt Impulse von aussen holen.

In den Brückenangeboten werden sich die Lehrpersonen mit einer noch heterogeneren Klientel auseinandersetzen müssen. Überfachliche Themen werden, neben fachlichen und sprachlichen Defiziten, im Vordergrund stehen. Coaching wird dabei zu einem wichtigen pädagogischen Mittel in der individuellen Lernbegleitung; ähnliches gilt für Sozialarbeitende in diesem Berufsfeld. Im Kanton Zürich kommt dazu, dass die konsequente Umstellung auf die Handlungskompetenzorientierung die Lehrpersonen dazu zwingt, ihren Unterricht grundsätzlich zu überdenken.

Zwei neue CAS zur Begleitung von Jugendlichen

Die erste Durchführung unseres neuen CAS Berufswahl-Coach scheint Antworten auf diese Realitäten zu bieten. Das Modul Coaching erhält darin viel Platz, fokussiert auf das konkrete Erlernen eines Handwerks und weniger auf die theoretischen Konzepte. Das kommt gut an und scheint praxistauglich zu sein. In den anderen Modulen geht es um Schnittstellen zur Sozialversicherungsanstalt (SVA), spezialisierte Regionale Arbeitsvermittlungszentren (RAV), Berufsberatung, Vertretungen von KMU und von ausgewählten Projekten. Grosszügig bemessene Zeitgefässe ermöglichen es Zuständigkeiten zu klären, sich über Best Practice und Einzelfälle auszutauschen sowie Netzwerke aufzubauen. All das macht das System effektiver, klärt Rollen und vermeidet Doppelspurigkeiten. Das Abschlussmodul ist ein Praktikum, in dem sich die Teilnehmenden einen vertieften Einblick in den betrieblichen und beruflichen Alltag ihrer Schüler:innen und deren Arbeitgeber:innen verschaffen. Auch das schafft Netzwerke.

Der CAS Fachlehrer:in Berufswahlunterricht adressiert hingegen ganz generell Personen, die sich mit ihrem Berufswahlunterricht vertieft auseinandersetzen wollen. Geeignet ist er nicht nur für Volksschullehrpersonen, die das Fach Berufliche Orientierung noch nicht in der Ausbildung hatten, sondern auch für jene, die sich eine Expertise aufbauen wollen, die deutlich über ihre Grundbildung hinausgeht. Sie werden damit zu fachlichen Ansprechpersonen in der Schule und können beratende Funktionen übernehmen.

Um den verschiedenen Interessengruppen gerecht zu werden, kann das Modul «Fachdidaktik Berufswahlunterricht» auch separat besucht werden. Das gleiche gilt für das Modul «Berufliche Inklusion,» bei dem der besondere Förderbedarf von Jugendlichen zentral ist. Stichworte sind hier die Gestaltung des inklusiven Unterrichts, Teamteaching, Heilpädagogik, Nachteilsausgleich, Früherfassung, Job-Coaching, Supported Education und Supported Employment. Mit beiden CAS zusammen können Lehrpersonen der Sekundarstufe I und II eine zusätzliche Anerkennung der Konferenz der kantonalen Erziehungsdirektorinnen und -direktoren (EDK) mit dem Titel «Fachlehrer:in Berufswahlunterricht» erhalten.

Am 16. April um 18:30 Uhr findet online der nächste Informationsanlass zu den beiden Studiengängen und den einzelnen Modulen statt. Sie sind herzlich willkommen!

INFOBOX

CAS Berufswahl-Coach
Fachpersonen begleiten und fördern Jugendliche auf dem Weg in die Arbeitswelt. Sie unterstützen sie Berufsinteressen, Kompetenzen und das Angebot an Lehrstellen miteinander abzugleichen und geeignete Lösungen für sie zu finden.
Weitere Informationen zum CAS Berufswahl-Coach

CAS Fachlehrer:in Berufswahlunterricht
Die Absolvent:innen zeichnen sich über vertiefte Kenntnisse in der Berufswahl, der Inklusion und insbesondere der Fachdidaktik aus. Sie entwickeln Berufswahlkonzepte, beraten die Schulleitung und bilden die Lehrpersonen weiter. 
Weitere Informationen zum CAS Fachlehrer:in Berufswahlunterricht

Zum Autor

René Schneebeli ist Dozent und Leiter der Berufsbildungsprojekte an der PH Zürich.

Potential offener Formate  – Learnings vom Barcamp Curriculumentwicklung

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Text: Tetiana Kaufmann, Monika Schlatter, Franziska Zellweger

Herausforderung Curriculumentwicklung

Teilnehmende des Barcamp Curriculumentwicklung.
Teilnehmende des Barcamp Curriculumentwicklung. Foto: Giuseppa Kälin

Der Wechsel zu Kompetenzorientierung, Modularisierung und Bachelor-Masterabstufung führte in den letzten Jahren zu zahlreichen Reformen von Studienprogrammen. Die Implikationen der Digitalisierung, nicht zuletzt die rasante Entwicklung generativer KI auf Bildungsziele, Lern- und Prüfungsformate sowie die zunehmende Heterogenität der Studierenden treiben diese Entwicklungen weiter voran.

(Weiter-) Entwicklungen von Studienprogrammen sind daher anspruchsvoll. Es gibt zahlreiche Bedürfnisse und Ideen vieler Beteiligter, die begrenzten Ressourcen und spezifischen Rahmenbedingungen gegenüberstehen. Fragen, die sich im Zusammenhang mit einer Curriculumentwicklung stellen, sind daher komplex, und entsprechend herausfordernd ist die Gestaltung von Entwicklungsprozessen.

Mit dem Barcamp Curriculumentwicklung wollten wir einen Beitrag dazu leisten, Personen im tertiären Bildungsbereich ihre Erfahrungen, Herausforderungen und Erfolge bei der Curriculumentwicklung teilen zu lassen. Ebenso sollte so der Austausch innovativer Ideen und Konzepte gefördert und einen Anstoss für Lösungen gegeben werden. Anfang November 2023 sind in diesem Zusammenhang über 60 Personen aus Fach- und Pädagogischen Hochschulen wie auch Höheren Fachschulen auf Schloss Au zusammengekommen. Während einige Anliegen aus bereits laufende Studiengänge mitbrachten, standen andere noch am Anfang des Prozesses und liessen sich für die bevorstehenden Aufgaben inspirieren.

Ein Barcamp ist eine offene und partizipative Veranstaltung, an der von den Veranstaltern zu Beginn nur Zeitfenster und Räume festgelegt werden. In einem gemeinsamen Prozess mit den Teilnehmenden werden die Themen festgelegt. Im Zentrum der daraus entstehenden Sessions steht die Diskussion, wobei ein mitgebrachtes Fallbeispiel, Erfahrungen oder Fragen der Teilnehmenden als Initiator dienen. Mehr Infos zu Barcamps

Barcamp Curriculumentwicklung: Konkrete Einblicke und Learnings

Im Folgenden geben wir einen chronologischen Einblick in die konkrete Durchführung des Barcamps und legen dar, welche Erkenntnisse wir mit diesem offenen Weiterbildungsformat gewonnen haben.

 

1. Zeit in das Kennenlernen investieren

Um auch bei über 60 Teilnehmenden gleich eine erste Verbindung zwischen den Personen zu schaffen, haben wir die Veranstaltung mit einem mündlichen Soziogramm eröffnet. Die Moderatorin rief verschiedenste Fakten aus, und Personen, auf die diese zutrafen, hoben die Hand. So wurde rasch sichtbar, aus welcher Institution und welcher Landesregion die Teilnehmenden stammten und es wurde Transparenz über die Rollen oder Funktionen geschaffen. Unterstützt wurde die Kontaktaufnahme auch mit einer ausführlichen Teilnehmendenliste. Dieses Kennenlernen wurde sehr positiv wahrgenommen. Genügend Zeit dafür einzuplanen, lohnt sich. Eine Alternative zum mündlichen Soziogramm könnte auch ein Speeddating sein.

Mündliches Soziogramm in Aktion.
Mündliches Soziogramm in Aktion. Foto: Giuseppa Kälin

 

2. Themenstrukturierung schon vor dem Anlass

Die gemeinsame Programmplanung und das Identifizieren gemeinsamer Fragen ist ein wichtiger Schritt eines Barcamps. Dabei ist es eine Herausforderung, nicht zu viel Zeit mit der Planung des Tages zu verbringen, sondern genügend Raum für Vernetzung und Austausch zu schaffen.

Die Teilnehmenden waren daher aufgefordert, schon vor dem Barcamp mögliche Fragestellungen einzugeben. Aus diesen haben wir vier Hauptthemen identifiziert und durch Leitfragen präzisiert, welche auf der digitalen Pinnwand Taskcards veröffentlicht und den Teilnehmenden vorgängig zur Verfügung gestellt wurden. Diese Vorstrukturierung der Themen erlaubte es, die Interessen der Teilnehmenden transparent zu machen und gleichzeitig einen effizienten Programmfindungsprozess entlang der vorstrukturierten Themen zu gestalten.

Vier Themen mit Leitfragen
1. Prozessgestaltung • Wie kann man ein Curriculum trotz knapper werdenden (finanziellen) Ressourcen weiterentwickeln? • Wie geht man mit Widerständen und starren Verwaltungsprozessen um? • Welche Rolle spielt Partizipation in der Curriculumsentwicklung und wie kann sie effektiv koordiniert werden?
2. Individualisierung in der Hochschulbildung • Was sind Best Practices und neue Tendenzen in der Begleitung von Studierenden (auch in grossen Studiengängen)? • Wie können Hochschulen bei begrenzten Ressourcen den wachsenden Anforderungen an Individualisierung begegnen? • Wie kann man individuelle Bedürfnisse berücksichtigen und gleichzeitig Kohärenz gewährleisten?
3. Future Skills und Entwicklung zukunftsfähiger Curricula • Welche Trends müssen jetzt in der Curriculumsentwicklung vorrangig begegnet werden? • Welche curricularen Strukturen bzw. Studienmodelle ermöglichen die Entwicklung nachhaltiger, kompetenzorientierter Curricula, die unserer schnelllebigen Zeit gerecht sind? • Wie kann man KI-Tools sinnvoll einsetzen und gleichzeitig das Deep-Learning unterstützen (z.B. im Sprachunterricht)?
4. Kompetenzorientierte Leistungsnachweise • Welche innovative Beurteilungsformate und Zusammenarbeitsformen (z.B. Stud.-Dozis) fördern eine kompetenzorientierte Lehre? • Wie kann man bei begrenzten Ressourcen individuelles Feedback geben und optimal Peer Assessment einwenden? • Was sind Best Practices in der Messung und Anrechnung bereits erbrachter Leistungen/Erfahrungen?

 

3. Klar gestaltete Sessionplanung

Dafür teilten sich die Teilnehmenden in vier Gruppen zu je einem Thema ein und arbeiteten an einer vorbereiteten Pinwand. Wer eine Fragestellung eingegeben hatte oder neu mitbrachte, stellte diese innerhalb einer Minute vor (Pitch). Ähnliche Fragestellungen wurden dann zusammengeführt, so dass im Ergebnis jede Gruppe je drei Sessions (Zeit- und Raumfenster) definierte.

Strukturierung der Sessionplanung
Strukturierung der Sessionplanung

Wieder im Plenum, wurde der gesamte Plan aller vier Gruppen vorgestellt. Danach waren die Teilnehmenden frei darin zu entscheiden, in welchen der vielen Sessions sie beitragen möchten. Die Vielfalt an spannenden Fragen bedeutet auch eine gewisse Qual der Wahl: Mehrere Durchführungen von Sessions könnten sich lohnen.

 

4. Ideale räumliche Rahmenbedingungen

Wenn viele engagierte Personen gemeinsam diskutieren und die finalen Themen festlegen, entsteht eine nicht zu unterschätzende Geräuschkulisse, und auch ein vermeintlich grosser Raum wird plötzlich zu klein. Es ist zwar ein Vorteil, wenn die ganze Gruppe für die Festlegung des Programms in demselben Raum arbeiten kann, da die Moderation den Gesamtprozess gut im Blick hat. Auch die Teilnehmenden können so wahrnehmen, wie die anderen Gruppen arbeiten. Je nach räumlichen Gegebenheiten kann es dennoch sinnvoll sein, an unterschiedlichen Orten zu diskutieren, da ein konzentriertes Gespräch von einem ruhigen Rahmen profitiert. Darüber hinaus zeigte sich das Schloss Au auch bei regnerischem Wetter als idealer Ort für ein solches Format. Das gastfreundliche Schlossambiente mit inspirierendem Garten und vielen Gruppenräumen bot einen wohltuenden Kontrast zur üblichen Hektik. Die Teilnehmenden konnten voll in das Barcamp eintauchen und die Laptops blieben in der Tasche.

Teilnehmende des Barcamps bei der Themenauswahl.
Teilnehmende des Barcamps bei der Themenauswahl. Foto: Giuseppa Kälin

 

5. Rollenverteilung in den Sessionen vorab definieren

In den Sessions brauchten die neu formierten Gruppen jeweils eine Weile, bis sie sich gefunden hatten. Da die Zeit an einer solchen Veranstaltung knapp ist, würden wir zukünftig eine klare Rollenzuteilung mit vordefinierten Zuständigkeiten (Lead der Session, Moderation, Dokumentation, Zeitmanagement) vornehmen.

 

6. Ergebnisse sichtbar und greifbar machen

Um die Diskussionen und Erkenntnisse aus den Sessions für alle Teilnehmenden sicht- und greifbar zu machen, haben wir darum gebeten, die Ergebnisse der Sessions auf Taskcards zu dokumentieren.

Teilnehmende bei der Reflexionsrunde.
Teilnehmende bei der Reflexionsrunde. Foto: Giuseppa Kälin

In einer Schlussrunde im Umfang von 20 Minuten entlang der Methode 1-2-4-all von Liberating Structures haben in einem ersten Schritt alle Teilnehmenden persönliche thematische Erkenntnisse und noch offene Fragen in einer kurzen Einzelreflexion identifiziert. Im danach folgenden Austausch in Zweiergruppen wurden die Gedanken geteilt und weiterentwickelt, um anschliessend in Vierergruppen die Diskussion weiter zu vertiefen und Erkenntnisse sowie offenen Fragen zu notieren. Diese prägnanten Sätze und Stichworte wurden dann mit allen Teilnehmenden geteilt.

Fazit

Selten haben wir Weiterbildungstage in so disziplinierter und arbeitsamer Atmosphäre erlebt. Die Feedbacks der Teilnehmenden haben klar aufgezeigt, dass sie sehr viel aus dem offenen Format mitnehmen konnten. Die wertvollen Diskussionen auf Augenhöhe, Inspiration und Vernetzung standen dabei zuoberst. Diese Erfahrung hat uns gezeigt, dass bei anspruchsvollen Fragestellungen wie in der Curriculumsentwicklung offene Formate wie ein Barcamp der richtige Weg sind, gemeinsam an Lösungen zu arbeiten und dabei gerade zu erleben, wie kraftvoll offene und partizipative Formate sein können.

Mehr Offenheit hat sich auch als zentrales Thema durch die Sessions gezogen. Viel Interesse weckten unter anderem Beispiele individuellerer Lehr-/Lernformaten und Prüfungsformen. Das Ziel dabei bleibt klar: Studierende auf die Lösung komplexer Fragestellungen vorzubereiten, denen sie zunehmend in ihrer Arbeits- und Lebenswelt begegnen werden.

INFOBOX

CAS Weiterbildungsdesign

Die Weiterbildung befindet sich in einer anspruchsvollen Entwicklungsphase. Es wandeln sich die Ansprüche der Zielgruppen, der Digitalisierungsschub wirkt nachhaltig und die Diversität der Teilnehmer:innen nimmt zu. Die damit verbundenen veränderten Lehr- und Lernkonzepte fordern eine diversifiziertere Programm- und Angebotsplanung. Dieser CAS befähigt Sie dazu, als Fachspezialist:in für Weiterbildungsdesign zeitgemässe und wirksame Bildungsprogramme in der Weiterbildung zu konzipieren.
Weitere Informationen zum CAS Weiterbildungsdesign


CAS Führen in Projekten und Studiengängen an Hochschulen

Fachleuten aus Fachhochschulen, Universitäten, Pädagogischen Hochschulen, Höheren Fachschulen und weiteren Bildungsinstitutionen ermöglicht dieser CAS massgeschneidert und laufbahnbezogen die Entwicklung rollenspezifischer Kompetenzen in den Bereichen Führung, Management und Planung. Essentielle Kernelemente sind Praxisorientierung und der Transfer in den eigenen Kontext.
Weitere Informationen zum CAS Führen in Projekten und Studiengängen an Hochschulen

Zu den Autorinnen

Erfolgsfaktor Umsetzungsbegleitung

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Text: René Schneebeli

Der technologische und gesellschaftliche Wandel verändert das Bildungsverständnis und ihre Institutionen. In der Berufsbildung spiegelt sich diese Entwicklung im Projekt Berufsbildung 2030, das versucht, dieser Dynamik mit weit über zwanzig Einzelprojekten zu begegnen. Auch die Branchen reagieren: Zusammen mit den üblichen periodischen Revisionen in den Berufen stehen bis 2025 gemäss SBFI etwa 40 Vollrevisionen an. Dazu kommen bereits laufende Projekte und solche, die von den Kantonen oder den Schulen selbst angestossen werden. All dies führt zu Überlagerungen, Synergien, Widersprüchlichkeiten und Belastungen. Letztendlich erleben viele Akteure diese Dynamik als einen fortwährenden Prozess, der mehr Ressourcen verlangt, als es für die Sicherstellung des Kernauftrags gut ist. Die Weiterbildungsanbieter haben auf diese Entwicklung reagiert und ihr Angebot angepasst.

Beispiel Handlungskompetenzorientierung

Wie lange bestimmte Themen die Community beschäftigen können, zeigt das Konzept der Handlungskompetenzorientierung (HKO). Es wurde vor bald einem halben Jahrhundert zum Leitbegriff im berufspädagogischen Diskurs und ist seit dem neuen Berufsbildungsgesetz aus dem Jahre 2002 für alle Berufe massgebend. Wenn man die Dokumente zu den anstehenden Berufsreformen liest, könnte man allerdings meinen, der Begriff sei gerade eben erst salonfähig geworden. Das mag an der bisherigen Dominanz der Fachkompetenz in den Bildungs- und Lehrplänen liegen. Dies jedenfalls bestätigt sich, wenn man sich die anstehenden Revisionen vieler Berufe ansieht, die eine noch stärkere Ausrichtung an realitätsnahen Arbeitssituationen verlangen. Treiber dieser Reformen dürfte wie so oft die Wirtschaft sein, die die Berufsverbände anhält, den Lernenden vermehrt im Berufsalltag Verwertbares beizubringen.

Übungsbüro in einer Handelsschule in den 60er-Jahren ganz im Sinne der Handlungskompetenzorientierung (Quelle: BS Bottrop)

Eben erst hat das KV und der Detailhandel nachgezogen. Hier wird ersichtlich, wie tiefgreifend gewisse Reformvorhaben sind. Wie bereits bei der letzten grossen Reform 2003, stiess auch die von 2023 beim KV auf erheblichen Widerstand. Das erstaunt nicht, wenn man in Betracht zieht, dass mit der stärkeren Gewichtung der Handlungskompetenzen auf Kosten der Fächer das Selbstverständnis vieler Lehrpersonen tangiert wird, die sich in ihrer Fachlichkeit herausgefordert fühlen.

Der Wechsel zur HKO verlangt umfassende Anpassungen auf den verschiedensten Ebenen. Dazu gehört das Erstellen von Lernarrangements, die Erarbeitung neuer Prüfungs- und Bewertungsformen, das Arbeiten in Teams, die konsequente Lernendenzentrierung, etc. Viele sprechen von einem eigentlichen Kulturwandel, der Jahre brauchen wird, prozesshaft geschieht, von der Schulleitung begleitet werden muss und allen viel abverlangt.

BYOD, Kompetenzzentren, Schulqualität, Interdisziplinarität, KI und Co.

Daneben sind die Schulen auch mit Projekten beschäftigt, die schon vor länger Zeit ihren Anfang nahmen. Neben dem Blended Learning ist es die interdisziplinäre Zusammenarbeit oder Qualitätsfragen und im Kanton Zürich sicher auch die Kompetenzzentren. Andere Themen wie Futuremem, ABU 2030, BM-Reform etc, stehen erst vor der Tür und andere wiederum wie z.B. KI kommen unverhofft. Als ob das nicht schon genug wäre, nehmen einige Schulen solche Themen zum Anlass, zeitgleich schon länger anstehende fachliche oder organisatorische Entwicklungen anzustossen.

Der individuelle Weiterbildungsbedarf wird durch all das primär auf der institutionellen Ebene generiert, ist Teil eines Prozessgeschehens, betrifft alle oder bestimmte Lehrpersonen, ist unmittelbar betriebsnotwendig und findet kontinuierlich statt. Der Alltag besteht aus einem steten Wandel, mit immer weniger statischen Phasen.

Für individuelle Weiterbildungsbedürfnisse wird es dabei eng, zumal die Rahmenbedingungen dafür nicht grosszügig sind. Denn die Unterrichtsstunden dürfen nicht ausfallen, Stellvertretungen müssen organisiert und Klassen beschäftigt werden. Nicht der freie Termin in der Agenda, nicht das persönliche Interesse alleine bestimmen, welche Weiterbildung passt.

Die Rolle der Weiterbildungsanbieter

Vorgefertigte Weiterbildungen zu vermeintlich aktuellen Themen anzubieten, war lange Zeit üblich. Es war aber auch stets ein Fischen im Trüben, das man sich heute als Anbieter kaum mehr leisten kann. Auch bei topaktuellen Themen wie z.B. KI, werden eher In-House Angebote nachgefragt als offen ausgeschriebene Kurse.

Dass heute der Weiterbildungsbedarf primär durch die Dynamik der Reformen geprägt wird, akzentuiert auch die Unterschiede zwischen den einzelnen Berufsfachschulen. Sie sind mit unterschiedlichen Themen und in verschiedenen Tempi unterwegs. Diese Entwicklungen machen es notwendig, dass sich Weiterbildungsangebote mehr als Dienstleistungen und weniger als punktuelle und thematisch begrenzte Holangebote definieren. Wirksam sind Angebote, die sich auf die schulspezifischen Bedürfnisse abstimmen und den Entwicklungsprozess kontinuierlich begleiten. Startpunkt sind oft thematische Anfragen, die im Kontext betrachtet, oft vielfältige Bezugspunkte zu anderen Themen haben. Dann gilt es im Wust der Reformen und Entwicklungen die Übersicht zu behalten, Prioritäten zu setzen, Aktivitäten sorgfältig abzustimmen und die Interventionen prozesshaft zu gestalten. Erst so können die Auswirkungen einzelner Massnahmen abgeschätzt und die Nachhaltigkeit gesichert werden. Die HKO zeigt, wie notwendig das ist, wenn man später nicht nachbessern will.

Die Rolle der PH Zürich

Es ist somit wenig überraschend, dass sich in den letzten Jahren die Anfragen der Berufsfachschulen an das Zentrum Berufs- und Erwachsenenbildung der PH Zürich stark verändert haben. Die Expert:innen der PH Zürich werden vermehrt gesucht als langfristige Partner:innen in Entwicklungsprozessen und immer weniger nur als thematische Inputgeber:innen. Bei Revisionsprojekten agieren sie als Übersetzer:innen der meist sperrigen und unzugänglichen Reformpapiere. Es gilt Begriffe zu klären, Unterschiede zum Bestehenden aufzuzeigen und den konkreten Weiterbildungsbedarf herauszuarbeiten. Gleichzeitig müssen die Bedürfnisse der Bildungsorganisation erhoben, die Hürden und Chancen erkannt und die Vorbehalte und Ängste der Betroffenen auf allen Stufen ernst genommen werden. Letztendlich geht es um die Zusammenführung der Reformziele mit den realen Gegebenheiten. Das alles verlangt eine breite fachliche Kompetenz, langjährige Felderfahrung und Dozierende, die es als Privileg verstehen, die Berufsbildung wirksam gestalten zu dürfen.

Die PH Zürich bietet Begleitung bei Berufsbildungsprojekten beispielsweise in Form von individueller persönlicher Beratung an.
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NEU: Begleitung von Berufsbildungsprojekten

Berufsreformen stellen sicher, dass Lernende und Studierende in der beruflichen Grundbildung und höheren Berufsbildung zeitgemässe und aktuelle Aus- und Weiterbildungen durchlaufen. Für Bildungsinstitutionen bedeuten die Reformen teils grössere Veränderungen. Die PH Zürich unterstützt sowohl Schul- und Projektleitungen als auch Lehrpersonen gerne in der damit verbundenen Organisations- und Personalentwicklung, indem in einem agilen Prozess Beratungen, Coachings und Weiterbildungen aus einem Guss entwickelt und angeboten werden.
Für weitere Informationen melden Sie sich bei René Schneebeli: rene.schneebeli@phzh.ch

Zum Autor

René Schneebeli ist Dozent und Leiter der Berufsbildungsprojekte an der PH Zürich.

Schreiben an Hochschulen in Zeiten von KI – das tiefe Nachdenken wird zukünftig noch nötiger

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Text: Maik Philipp

Wenn wir Texte an der Hochschule schreiben, verfolgen wir damit häufig den Zweck, Wissen zu dokumentieren, es zu kritisieren oder es weiterzuentwickeln. Dabei stützen wir uns zum einen auf Wissensquellen wie andere Texte, aber auch auf unsere eigenen Ideen. Was für Forschende gilt, wird auch für das Lernen im Rahmen des Studiums beansprucht. Diese traditionelle Sicht auf das, was «epistemisches Schreiben» genannt wird, hat sich zu verändern begonnen, seitdem mit ChatGPT ein Game Changer aufgetreten ist, dessen mögliche Auswirkungen zurzeit Gegenstand von umfassenden Abwägungen sind. Automatische Textproduktion mittels Large-Language-Models ist die vorerst letzte, aber bei Weitem nicht einzige technologisch basierte Etappe in der offenen Frage, wie wir hochschulisches Lernen und Lehren betreiben wollen, wenn neue Technologien aufkommen.

Reine Reproduktion beim Schreiben und die Ausweichmöglichkeiten

Vielleicht ist es gar nicht unbedingt die technische Seite, die im Kern das Problem ausmacht. Die Frage, die sich stellt, wenn Algorithmen Texte herstellen, betrifft natürlich Chancen der Arbeitserleichterung und Risiken der Eigenleistungsbestimmung. Aber sie tangiert doch viel mehr eine andere Grundsatzthematik: Wozu und was schreiben wir denn an den Hochschulen noch bzw. lassen wir schreiben? Damit sind unweigerlich Zielvorstellungen angesprochen und infolgedessen wiederum die Notwendigkeit, sich über diese Ziele Gedanken zu machen. Solche Klärungsnotwendigkeit besteht freilich nicht nur bei den Prüfungsformaten, sondern zusätzlich bei den Lernaufgaben, ja: beim Lernen allgemein.

Dabei müssen wir keineswegs wieder von Null starten. Die Lehr-Lern-Forschung hat sich intensiv damit beschäftigt, wie das Schreiben das Fachlernen unterstützt und welche Arten von kognitiven Prozessen und welche Arten von Wissen für das Lernen unterscheidbar sind. Dabei wird schnell deutlich, dass es verschiedene Facetten des Lernens gibt, die sich darin unterscheiden, wie stark Gegenstände im Rahmen des Lernens kognitiv verändert werden müssen. So kann zum Beispiel unterschieden werden, ob man eine Theorie nur wiedergeben, ihre Logik und Anwendungsgebiete erläutern, sie auf einen Fall anwenden, sie mit einer anderen Theorie vergleichen oder begründet kritisieren soll. Je nach Aufgabe müssen Lernende zu sehr unterschiedlichen Dingen kognitiv in der Lage sein. Nicht alles davon ist in allen Fällen immer gefragt oder sinnvoll, aber entscheidend ist, dass wir Lernaufgaben profilieren und charakterisieren können, welche Prozesse sie einfordern und welche Wissensarten sie touchieren. Wir können zudem kartieren, welche Prozesse und Produkte des Denkens höherer Ordnung wir lesend und schreibend an Hochschulen nutzen wollen und wie wir Enkulturation in Wissensgemeinschaften mit dem Schreiben verbinden.

KI-generierte Texte müssen von kritisch denkenden Personen eingeschätzt werden.

Was automatische Textproduktion zumindest ansatzweise kann, ist das Reproduzieren von Inhalten auf der Basis von Mustererkennung in riesigen Textkorpora, anhand derer der Algorithmus trainiert wurde. Dass Tools wie ChatGPT diese Reproduktion sprachlich auf hohem Niveau leisten, mag arbeitserleichternd sein, aber es entbindet nicht davon, wozu Personen schreibend in der Lage sein müssen: einem evaluierenden Verarbeiten, welches seinerseits Verstehen voraussetzt. Ein ChatGPT-Text ist zunächst ein Angebot. Dessen Eignung oder Nicht-Eignung, seine Richtigkeit, seine Angemessenheit und seine Verwertbarkeit bemessen sich daran, dass die Texte von kritisch denkenden Personen eingeschätzt werden müssen. Hier bestehen Ausweichmöglichkeiten für die Hochschullehre, die teils zutiefst in das hineinragen, was zum Beispiel im Falle des naturwissenschaftlichen Lernens gefordert wird. Wir können und sollten uns darum Lern- und Leistungsaufgaben überlegen, welche das Denken höherer Ordnung fördern und fordern. In diesen Aufgaben sollte weniger die Reproduktion eine Rolle spielen als die begründete und begründbare Evaluation von Aussagen und ihrem Geltungsanspruch als Wissen.

Prüfen von Aussagen als immer wichtiger werdende Fähigkeit: Was ist weshalb wahr und wer ist warum vertrauenswürdig?

Was es – nicht nur bei KI-basierten Texten – zu prüfen gilt, ist die Plausibilität, also die potenziell zugeschriebene Wahrheit von Aussagen, und die Vertrauenswürdigkeit von Quellen hinter der Aussage. Die Leseforschung nennt dies Erste- und Zweite-Hand-Einschätzung. Die Zuweisung von Plausibilität als Erste-Hand-Einschätzung ist an Wissen über den Gegenstand, kohärentes Begründen von Aussagen und auch die Produktion von wissensbezogenen Aussagen gebunden. Die Bestimmung der Vertrauenswürdigkeit als Zweite-Hand-Einschätzung bemisst sich daran, welchen Personen und Organisationen zugestanden wird, sich inhaltlich qualifiziert und gesellschaftlich wohlwollend zu äussern, weil Expertise und Redlichkeit unterstellt werden. Solche Zweite-Hand-Beurteilungen von Aussagen werden von ChatGPT zwar erschwert, aber sie sind dadurch nicht unwichtiger geworden – im Gegenteil. Vielmehr geht es zunehmend um die Abwägungen, was warum wahr ist und wie wir sinnvoll vorgehen, um begründbare und ausreichend sichere Antworten auf diese Frage zu finden. Anders gesagt: Das tiefe Nachdenken und mit ihm eine Entschleunigung wirken nötiger denn je.

Damit ist ein Bündel von Fähigkeiten angesprochen, welches in der Leseforschung schon seit Längerem als wichtig erachtet wird und durch die Zunahme an digitalen Texten und Dokumenten noch an Bedeutung gewonnen hat. ChatGPT und andere KI-Applikationen werden diese Fähigkeiten mutmasslich nicht weniger wichtig werden lassen. Darin liegt auch eine Chance, Lern- und Lehrprozesse an den Hochschulen anzupassen.

INFOBOX

Das Schreibzentrum der PH Zürich pilotiert derzeit Kurse für Studierende und Dozierende. Im Kern der Angebote stehen Prozesse des Lernens. Die Erfahrungen werden voraussichtlich am Tag der Lehre der PH Zürich (2. Februar 2024) im Workshop «Los, KI, denk für mich?! Lernen und Lehren mit Texten» vorgestellt.

Zum Autor

Maik Philipp ist Professor für Deutschdidaktik an der PH Zürich. Seine Schwerpunkte sind Lese- und Schreibförderung mit Fokus auf Evidenzbasierung.

Woran mache ich meine Beurteilung fest? Transparenz in der Leistungsbeurteilung an Hochschulen

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Text: Tobias Zimmermann

Wenn Sie den Begriff «Beurteilungskriterien» hören, denken Sie vermutlich zuerst an Prüfungen oder wissenschaftliche Arbeiten. Sie spielen aber auch sonst in der Hochschullehre eine wesentliche Rolle: Auch bei Übungsaufgaben geht es stets um die Frage, wie angemessen und/oder wie korrekt sie im Hinblick auf fachliche Ansprüche bearbeitet werden. Beurteilungskriterien werden in solch niederschwelligen Kontexten zwar nicht immer explizit thematisiert. Sie bilden aber implizit auch dort die Folie, auf deren Hintergrund die Bearbeitung der Aufgabe beurteilt wird.

Beurteilungskriterien als Chance zur Verständigung

Der Umgang mit Beurteilungskriterien wird von Dozierenden oft als notwendiges Übel empfunden. So können verschiedene Schwierigkeiten entstehen: Dozierende kommunizieren keine Beurteilungskriterien für eine anstehende Aufgabe oder Leistungsbeurteilung, oder sie investieren wenig Zeit dafür. Beides kann dazu führen, dass die offiziellen Beurteilungskriterien (sofern kommuniziert) oder die in der Modulbeschreibung aufgeführten Lernziele nur teilweise mit den tatsächlich angelegten (impliziten) Beurteilungskriterien übereinstimmen. Die resultierende Unberechenbarkeit von Dozierendenfeedback und/oder Leistungsbeurteilungen ist für Studierende unbefriedigend. Und für Dozierende mag es so aussehen, als würden die Studierenden zu wenig Lernaufwand betreiben.

Dabei bieten Beurteilungskriterien ein beträchtliches Potenzial für die fachliche Verständigung zwischen Dozierenden und Studierenden. Werden sie gemeinsam besprochen oder gar ausgearbeitet, reduzieren sich oben genannten Risiken. Bevor ich auf diese Chancen näher eingehe, möchte ich noch zwei wichtige Hinweise zur Gestaltung von Beurteilungskriterien geben. Sie helfen, das genannte Potenzial zu nutzen:

  • Wichtig ist, dass die Lernziele transparent gemacht werden, die den Beurteilungskriterien zugrunde liegen. Die Lernziele definieren, was die Studierenden am Ende können sollen, die Beurteilungskriterien sind bloss ein Mittel zum Erreichen dieses Ziels. Am besten sind die Lernziele auf dem Dokument mit den Beurteilungskriterien explizit aufgeführt. Im Minimum sollte das Dokument einen Verweis enthalten, wo die Lernziele zu finden sind (z.B. in der Modulbeschreibung).
  • Besonders empfehlenswert für das Formulieren von Beurteilungskriterien sind so genannte Beurteilungsraster, auf Englisch rubrics genannt. Unter dem Link finden Sie eine nähere Erläuterung dieses Instruments, das ich auch in meinem bald erscheinenden Buch zum Thema Leistungsbeurteilung (siehe Infobox am Ende) vorstellen werde.
Beurteilungsraster für einen argumentativen Text (ausgewählte Dimensionen aus Andrade 2000, S. 17, sinngem. Übers. tz) – aus Zimmermann (im Druck)

Die folgenden Verfahrensschritte führen dazu, dass die Studierenden die Beurteilungskriterien nicht nur kognitiv besser verstehen. Sie setzen sich auch verstärkt mit ihrem Sinn und Zweck auseinander, was ihre Akzeptanz der Kriterien erhöht und die Internalisierung von fachlichen Ansprüchen fördert.

Option 1: Kriterien gemeinsam besprechen

Bereits festgelegte Beurteilungskriterien mit den Studierenden eingehend zu besprechen, hat gegenüber einem reinen Bekanntgeben der Kriterien diverse Vorteile. Die dafür in der Lehrveranstaltung investierte Präsenzzeit lohnt sich nicht nur mit Blick auf das verbesserte Lernen der Studierenden. Sie führt auch zu einer langfristigen Zeitersparnis für uns Lehrende, indem die grössere Klarheit bezüglich der Beurteilungskriterien zu weniger Rückfragen der Studierenden im weiteren Lernprozess führt. Deshalb sollte für diesen Schritt mindestens eine halbe Stunde investiert werden.

Zur gemeinsamen Besprechung werden die Beurteilungskriterien auf Papier ausgeteilt oder online zur Verfügung gestellt. Die Studierenden erhalten Zeit, um sie durchzulesen. Anschliessend können sie im Plenum Verständnisfragen stellen. Es lohnt sich, ein bis zwei anregende oder gar provokative Fragen bereit zu haben, falls die Studierenden sich anfänglich nicht zu melden getrauen.

Beispiel: Beurteilungskriterien in einer Vorlesung besprechen

Hanna Felder, Professorin für Mikrobiologie, hält jährlich eine anspruchsvolle Grundlagenvorlesung. Deren Leistungsnachweis besteht in einer Posterkonferenz, wobei Poster und Konferenzteilnahme bewertet werden. Sie hat dafür ein Beurteilungsraster mit wesentlichen Anspruchsdimensionen hinsichtlich der fachlichen Kompetenzen und der Posterkonferenz erstellt. Sie teilt es jeweils in der letzten halben Stunde der dritten Vorlesungswoche aus. Die rund hundert Studierenden, die zu diesem Zeitpunkt schon in die Thematik der Vorlesung eingearbeitet sind, besprechen das Beurteilungsraster in Gruppen. Am Ende hält jede Gruppe eine bis zwei offene Fragen zum Raster fest. Diese tragen sie in einer dafür bereitstehenden Online-Umfrage auf der begleitenden Lernplattform ein. Frau Prof. Felder schaut sich die Fragen an, gruppiert sie, und beantwortet sie zu Beginn der folgenden Vorlesungsstunde. Wo nötig, stellt sie den Studierenden Rückfragen, um sich über den Hintergrund der Fragen zu verständigen. Gegen Semesterende können die Studierenden online nochmals Fragen zum Beurteilungsraster stellen, auf welche die Professorin in der letzten Vorlesung vor der Posterkonferenz eingeht.

Besprechen in Gruppen aktiviert die Studierenden

Das Beispiel zeigt eine wirksame Möglichkeit beim Besprechen von Beurteilungskriterien: Sie besteht darin, dass die Studierenden das Kriterienraster zuerst in Gruppen von ca. 4 Studierenden diskutieren. Sie können dabei ihre Fragen notieren, welche die Gruppensprecherinnen im Plenum stellen können (oder wie im Beispiel online, was sich bei grossen Studierendenzahlen lohnt). Viele Fragen können dadurch schon in Peer-Diskussionen geklärt werden, und es beteiligen sich auch Studierende an der Diskussion, die im Plenum zurückhaltend sind.

Die Fragen der Studierenden können verschiedene Aspekte betreffen, und manchmal kommen Unklarheiten des Kriterienrasters zum Vorschein. Diese Verständigung stellt eine wertvolle Lerngelegenheit für beide Seiten dar:

  • Studierende können dadurch Lücken oder Missverständnisse bezüglich der zu lernenden fachlichen Begriffe, Konzepte und Verfahrensweisen aufarbeiten. Dozierende können Lücken im Vorwissen der Studierenden erkennen und sich überlegen, wie sie darauf reagieren möchten.
  • Dozierende lernen besser zu verstehen, wo für die Studierenden entscheidende Hürden liegen. Dadurch können sie diese in ihrem künftigen Lehrhandeln lernwirksamer adressieren, etwa indem besonders schwierige Begriffe oder Konzepte vertiefter behandelt werden. Unter Umständen können auch Korrekturen in den Formulierungen der Beurteilungskriterien angezeigt sein, damit sich keine Schere zwischen expliziten und impliziten Ansprüchen öffnet.
Studierende besprechen die Beurteilungskriterien.

Option 2: Kriterien anhand von Beispielen anwenden

Als weitere Möglichkeit können wir den Studierenden Beispiele von früheren Bearbeitungen der vorliegenden Aufgabe zur Verfügung stellen und sie auffordern, die Beispiele anhand des Rasters zu beurteilen (Nicol 2010, S. 505f.; Sadler 1989). Diese Option kann gut kombiniert werden mit der oben genannten Diskussion der Beurteilungskriterien in Gruppen – die Gruppen versuchen dann, die Kriterien auf die Beispiele anzuwenden.

Bei den Beispielen früherer Aufgabenbearbeitungen kann es sich um (ggf. anonymisierte) Texte, Programmiercode, Tabellen, künstlerische Artefakte oder auch Aufzeichnungen von Vorträgen oder künstlerischen Aufführungen handeln (zu denen natürlich das Einverständnis der Aufgezeichneten eingeholt werden muss). Durch die Auseinandersetzung mit früheren Leistungen müssen die Studierenden einen Perspektivenwechsel von der Situation der beurteilten zu jener der beurteilenden Person vornehmen. Dies bedingt kognitive Umformungsprozesse, die das Verständnis der Kriterien begünstigen. Es empfiehlt sich für dieses Vorgehen in der Regel, ein gelungenes und ein nicht gelungenes Beispiel zur Verfügung zu stellen. Durch die Kontrastierung der Beispiele können die Studierenden besser herausarbeiten, woran sich das Erreichen von Lernzielen erkennen lässt bzw. welche Merkmale Anzeichen für deren Nichterfüllung sind. Auch bei diesem Vorgehen lohnt es sich, die Erfahrungen der Gruppen beim Anwenden der Kriterien auf die Beispiele sowie ihre offenen Fragen im Plenum zu besprechen.

Eine Alternative besteht darin, dass die Studierenden im Lauf des Semesters zu einer Aufgabe oder zu einem im Entstehen befindlichen Produkt ein Peer-Feedback geben. Im obigen Beispiel könnten sich z.B. Frau Felders Studierende basierend auf dem Beurteilungsraster gegenseitig Feedback zu ihren Postern geben.

Fazit: Lernwirksamkeit von Beurteilungskriterien nutzen, indem sie gemeinsam besprochen und angewendet werden

Indem wir Studierende direkter in den Prozess des Verstehens (Option 1) und Anwendens (Option 2) von Beurteilungskriterien einbeziehen, erhöhen wir ihre wahrgenommene Selbstbestimmung. Sie erleben sich dadurch sozial stärker in das Lehr- und Lernhandeln eingebunden, nehmen ihr Handeln als wirksamer wahr und erfahren mehr Autonomie in ihrem Lernprozess. Dies erhöht gemäss der Selbstbestimmungstheorie die intrinsische Motivation der Studierenden. Dadurch lernen sie stärker tiefenorientiert und somit nachhaltiger. Dieser Effekt kann noch erhöht werden, in dem die Studierenden nicht nur von den Dozierenden bereits festgelegte Kriterien interpretieren und anwenden, sondern die Kriterien ganz oder teilweise selbst entwickeln. Mögliche Vorgehensweisen dazu werden im hilfreichen Buch von Stevens und Levi (2013, S. 87-102) erläutert sowie im bald erscheinenden Buch (siehe Infobox).

INFOBOX

Der Umgang mit Beurteilungskriterien wird näher erläutert in:

Zimmermann, Tobias: Leistungsbeurteilungen an Hochschulen lernförderlich gestalten. Prüfen, Beurteilen und Rückmelden von Lernleistungen. Opladen, Berlin, Toronto: Verlag Barbara Budrich. ISBN 978-3-8474-3045-2. (vorgesehenes Erscheinungsdatum: April 2024, Open Access online)

Das Buch gibt anwendungsorientierte Hinweise zur Gestaltung, Beurteilung und Rückmeldung von Prüfungen und vielen weiteren Formaten von Leistungsnachweisen. Zudem thematisiert es lernpsychologische Grundlagen für eine wirkungsvolle und valide Beurteilungspraxis.

Aktuelle Veranstaltungen zum Thema Beurteilung an Hochschulen:

Assessment und Evaluation
13.–14. Juni 2024, PH Zürich

Beyond Exams: Designing Authentic Assessment and Feedback Practices
6.2.–16.5.2024, online/PH Zürich/Pristina

Zum Autor

Tobias Zimmermann ist Leiter des Zentrums für Hochschuldidaktik und -entwicklung der PH Zürich und leitet einen CAS-Studiengang in Hochschuldidaktik. Seine Spezialisierungen liegen im Beurteilen und Rückmelden von Lernleistungen, der Weiterbildungsdidaktik sowie der Mediendidaktik.

Ein Hochschulschock? Einblicke in das Erleben des ersten Semesters

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Text: Albiona Hajdari

«Versuchen Sie nun bitte, Ihre eigene Metapher für Ihr erstes Semester zu finden!» Dies war die Aufforderung an Studierende, welche ihr Studium im Herbstsemester 2022 aufgenommen haben. Die Befragung erfolgte im Rahmen des Forschungsprojekts «Diversity im Engagement» der PH Zürich unter der Leitung von Franziska Zellweger. Das Projekt untersucht mittels Fokusgruppen und einer Befragung das Erleben des ersten Semesters und der dazugehörigen Anforderungen in professionsorientierten Studiengängen. Die Frage nach den Metaphern im Rahmen der Befragung erwies sich in den Ergebnissen als umfangreicher, spannender und dramatischer als angenommen. In Analogie zum Praxisschock beim Berufseinstieg könnte man fragen: Erleiden Studierende einen Hochschulschock?
Bildliche Beschreibungen des ersten Semesters als bedeutungsvolle und zugleich kritische Phase machen es möglich, dem subjektiven Erleben von Studierenden näher zu kommen. Im Folgenden werden erste Eindrücke aus dem Projekt berichtet sowie Ansätze geschildert, wie Studierende während dieses kritischen Übergangs unterstützt werden könnten.

Neue Studierende sind mit vielfältigen Anforderungen konfrontiert.

Das erste Semester als kritischer Übergang

Für den weiteren Studienverlauf und einen erfolgreichen Abschluss nimmt die Studieneingangsphase eine zentrale Bedeutung ein (Bosse & Barnat 2018). Die Forschung zum Übergang in die Hochschule unterteilt diesen Transitionsprozess in vier Phasen, in denen sich die Studierenden (1) auf ihr kommendes Studium vorbereiten, (2) einstellen, zurechtfinden, (3) anpassen versuchen sowie (4) sich im Verlauf des ersten Semesters und darüber hinaus stabilisieren (Coertjens et al. 2017).

Abbildung 1: Der «Transition Cycle» in Anlehnung an Nicholson (1990)

In diesem Prozess bewältigen Studierende vielfältige Anforderungen in unterschiedlichen Dimensionen. Dies geschieht in Abhängigkeit davon, inwiefern der Kern der von Studierenden genannten Herausforderung der eigenen Person, der Studienorganisation, den Rahmenbedingungen, den Studieninhalten oder dem sozialen Umfeld zugeschrieben wird (Trautwein & Bosse 2017; Wallis & Bosse 2020) (vgl. Abb. 1). Der Umgang mit solch kritischen Studienanforderungen sorgt bei den Studierenden häufig für Belastung oder bei erfolgreicher Bewältigung für Optimismus. Es können vier Dimensionen kritischer Studienanforderungen unterschieden werden, deren Zusammenspiel in der Realität zu sehr unterschiedlichem Erleben führt:

InhaltlichPersonalSozialOrganisatorisch
Bewältigung von fachlichen Anforderungen im Studium. Dazu gehört, die eigene Studienwahl und die dazugehörigen Erwartungen zu klären.Lernaktivitäten und -strategien entwickeln, organisieren und anwenden.Aufbau von sozialen Beziehungen im Studium mit Mitstudierenden sowie Dozierenden. Dies betreffen etwa die Kommunikation und Kooperation.Orientierung im Hochschulsystem sowie in der Organisation des jeweiligen Studienprogramms.
Beispiele:
– Bezüge zwischen Theorie und Praxis herstellen
– Wissenschaftliche Arbeitsweisen erlernen
Beispiele:
– Lernaktivitäten zeitlich sinnvoll strukturieren
– mit Leistungsdruck umgehen
Beispiele:
– im Team zusammenarbeiten
– mit dem sozialen Klima im Studiengang zurechtkommen
Beispiele:
– mit dem vorhandenen Lehrangebot zurechtkommen
– mit ungünstigen Rahmenbedingungen umgehen
Tabelle 1: Dimensionen kritischer Studienanforderungen nach Trautwein & Bosse (2017) und Jänsch & Bosse (2018)  (eigene Darstellung)

Anhand der vier Dimensionen kritischer Studienanforderungen wird deutlich, wie anstrengend und herausfordernd der Studienstart sein kann, und welche Konsequenzen dies für den weiteren Studienverlauf hat, wenn die Bewältigung dieser Anforderungen misslingt.

Metaphorische Einblicke ins erste Semester

Metaphern können helfen, komplexe Themen und Phänomene zu fassen. Es sind Bilder, mit denen wir subjektive Deutungen vornehmen, die wiederum auf unseren persönlichen Wahrnehmungen und Erlebnissen beruhen. Metaphern können schwierige Themen und Probleme beschreibbar machen. Sie schärfen die Aufmerksamkeit und ermöglichen es, die Komplexität zu bearbeiten (Thomann 2023). Ein Auszug einiger Metaphern:

Das erste Semester war…

  • …wie ein Teil eines Aufstiegs auf einen Berg, manchmal steiler und manchmal etwas mehr gerade aus, mit guten und schlechten Wetterbedingungen.
  • …wie eine Achterbahn für mich, denn die Gefühle und der Leistungsdruck gingen stetig hoch und runter.
  • …wie ein Schneesturm, denn es wimmelte nur so von Informationen, die an verschiedenen Stellen zu finden sind, aber einen Weg konnte ich immer finden.
  • …wie ein Sprung ins tiefe Wasser, denn ich musste mich von Anfang an schnell anpassen und Strategien finden, um mit allem mitzukommen.

Anhand dieser Metaphern wird deutlich, dass der Einstieg nicht als einmaliger Akt oder linearer Prozess empfunden wird, sondern über längere Zeit andauert und von einem emotionalen Auf und Ab geprägt ist. Studierende sind gefordert, die gegebenen Rahmenbedingungen der Hochschule rasch zu verstehen und sich stetig anzupassen sowie kreative Lösungen im Umgang mit Herausforderungen zu entwickeln.

Emojis sprechen lauter als Worte

Auch mithilfe von Emojis kann das Erleben, das sich nicht versprachlichen lässt, bildlich ausgedrückt werden. Insbesondere durch die alltägliche Verwendung eignen sich diese «Gesichter» für den Ausdruck des Erlebens. Im Dezember 2022 wurden fünf Fokusgruppengespräche geführt, eröffnet mit der Frage: «Wenn ihr das bisherige Studium in Emojis beschreiben müsstet, welche Emojis würdet ihr auswählen?» Die in Abbildung 3 dargestellten Emojis wurden häufig gewählt:

In der Beschreibung des ersten Semesters ist die anfängliche Informationsflut ein grosses Thema, die bei den Studierenden zu einem Augenverdrehen und Hinterfragen führt.

Der Studienstart wird auch als anstrengend empfunden und mit «Schweiss» und Müdigkeit verbunden.

Vor allem organisatorische Anforderungen sind für die Studierenden zu Beginn herausfordernd. Sie müssen zuerst lernen, sich mit ihnen besser an der Hochschule zurechtzufinden.

Aber auch die positiven Emotionen im Studium werden betont: Freude und Begeisterung für den zukünftigen Beruf werden durch ein lachendes Emoji oder mit Herzen ausgedrückt.

Abbildung 2: Häufig gewählte Emojis in den Fokusgruppen

Die Empfindungen – ausgedrückt in Emojis – variierten von Phase zu Phase im Verlauf des ganzen ersten Semesters und darüber hinaus. Die Studierenden beschreiben es als ein Auf und Ab zwischen Über- und Unterforderung. Anhand der Emojis werden die Anpassungsprozesse sowie Studienanforderungen, die in der Studieneingangsphase typisch sind, sehr deutlich. Sie ermöglichen damit einen näheren Blick in das emotional-subjektive Erleben der Studierenden.

Warum die Frage nach dem Erleben des Studienstarts wichtig ist

Die Studierenden an Hochschulen sind in den letzten Jahrzehnten diverser geworden. Dadurch gibt es auch grosse Unterschiede im Erleben des Studienstarts, denn die Wege dorthin unterscheiden sich wie auch die Hintergründe sowie Motivation der Studierenden. An den Hochschulen haben sich verschiedene Ansätze, Initiativen, Programme und Projekte etabliert, die sich etwa in der curricularen Verankerung, Dauer oder im Modus unterscheiden (siehe hierzu einen Merkmalskatalog von Angeboten der Studieneingangsphase).

Ein Blick auf die Metaphern zeigt, dass die Studierenden in der Regel keinen Hochschulschock erleiden, sie es aber mit herausfordernden Situationen organisatorischer, inhaltlicher, sozialer oder personaler Art zu tun haben. Gerade vor wenigen Wochen hat das neue Semester an den Hochschulen begonnen. Die Erstsemesterstudierenden befinden sich mittendrin und konnten bereits Eindrücke ihrer Lernumwelt sammeln. Dozierende können Studierende gezielter unterstützen, wenn sie sich mit ihrem Erleben und ihren Eindrücken auseinandersetzen. Als Anregung, wie Studierende verstärkt in der Studieneingangsphase unterstützt werden können, mögen folgende Fragen dienen:

  • Wie finde ich heraus, mit welchen Anforderungen meine Studierenden zu kämpfen haben?
  • Wie, wann und wo kann ich in der anfänglichen Informationsflut Orientierung bieten und als mögliche Ansprechperson bei Fragen sowie Unsicherheiten agieren?
  • Wie kann ich die Hochschule als neue Lernumgebung zugänglicher machen? Auf welche unterstützenden Angebote kann ich meine Studierenden aufmerksam machen?
  • Wie kann ich soziale Interaktionen zwischen meinen Studierenden inner- und ausserhalb der Veranstaltungen unterstützen?

Auch die Auseinandersetzung mit den Herausforderungen im ersten Semester in metaphorischer Form könnte für den Zugang zu den Studierenden und ihrem Erleben gewinnbringend sein. Liebe Lesende, wie würden Sie sich wünschen, dass Ihre Studierenden ihr erstes Semester beschreiben – mit welcher Metapher? Ich freue mich, wenn Sie Ihren Vorschlag in den Kommentaren in Form eines Emojis oder einer Metapher mit mir teilen!

Zur Autorin

Albiona Hajdari ist studentische Mitarbeiterin am Zentrum für Hochschuldidaktik und -entwicklung (ZHE) an der PH Zürich und Masterstudentin für Erziehungswissenschaft an der Universität Zürich.

Führung zwischen Generationen

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Text: Kathrin Rutz und Amanda Van Vegten

Dieser Beitrag erscheint im Lifelong Learning Blog sowie im Blog Schulführung.

Stellen Sie sich vor, Sie haben die Chance, ein Team zu führen, das sich aus mehreren Generationen zusammensetzt. Was prägt die jeweilige Generation, was bedeutet dies für die Führung? Und wie gelingt eine fruchtbare Zusammenarbeit?

Teamarbeit im Mehrgenerationenteam (Quelle: Adobe Stock)

Sie begegnen uns allgegenwärtig: Die Forderungen nach flexiblen und einsatzfreudigen Fachkräften, die Herausforderungen in der Zusammenarbeit der unterschiedlichen Arbeitnehmer:innen der Generationen Y und Z, die in den letzten Berufsjahren stehenden Babyboomer und dazwischen die Generation X – mitten in der Familienphase. Da stellt sich die Frage: «Wie tickst du? Wie ticke ich?» (Engelhardt & Engelhardt 2019).

Wie Führung und Kollaboration in diversen und Mehrgenerationenteams gelingen kann, dem wenden wir uns in diesem Beitrag zu.
Wir können uns bei den Unterschiedlichkeiten aufhalten, das Gegensätzliche und Unüberwindbare zwischen den Beteiligten in den Blick nehmen und das Unüberbrückbare verstehen wollen. Wir können uns – und dazu laden wir Sie hier ein – jedoch auch dem Verbindenden und Ermöglichenden zuwenden. Also eher die Chancen eines Mehrgenerationenteams aufzeigen. Dazu folgen wir einigen Annahmen:

Einander zuhören

«The biggest communication problem is we do not listen to understand. We listen to reply.»

Stephen R. Covey

Führung und Kollaboration verstehen wir als dialogisches Geschehen. Doch wie führen wir diesen Dialog? In Dialog treten heisst primär zuhören und hinhören: Was genau erzählt mir mein Gegenüber über sich, über unser gemeinsames Projekt, die Art und Weise, wie sie/er ihren/seinen Beitrag zur Zielerreichung versteht. Es bedeutet jedoch auch, dass ich Position beziehe, deutlich mache, was mir wichtig ist. «Dialog ist die Kunst gemeinsam zu denken» (Isaacs 2011) und ermöglicht sowie fordert uns zu Perspektivenwechseln auf. Indem ich meinem Gegenüber mit Interesse für seine Motive und Beweggründe begegne und bereit bin, meine zu teilen, können wir das entdecken und entwickeln, was uns gemeinsam wichtig ist und im besten Fall so auch unsere Organisationen mutig voranbringen.

In Beziehung sein

Führung, ebenso wie Zusammenarbeit, findet in Beziehung statt und gestaltet sich also aus dem ICH + DU oder auch aus dem WIR + SIE. Wir begegnen einander je aus der eigenen Wertigkeit und den eigenen Überzeugungen. Während die Babyboomer-Generation Arbeit als Leistungserbringung versteht und eigene Bedürfnisse diesem Primat unterordnet, gewichten die Generationen Y und Z die Lebensbalancen hoch. Eine Führungsfunktion kann interessant sein, muss sich jedoch mit den Lebensbereichen neben der Arbeit vereinbaren lassen.

Das Verbindende in Bezug auf den gemeinsamen Auftrag – und dieser steht im Fokus von Arbeitsbeziehungen – zu finden erfordert Offenheit und Interesse, dem Gegenüber tatsächlich zu begegnen.  Die Fragen ‹Wie siehst du das?› und ‹Was ist dir dabei wichtig?› oder auch ‹Wie erklärst du dir das?› fordert das Gegenüber auf, eigene Werte, Erwartungen und mentale Modelle zu benennen. Gleichzeitig bin ich aufgefordert, meine Ambitionen und meine Position anzubieten, um das gegenseitige Verständnis für die jeweilig andere Sichtweise zu ermöglichen und damit eine Grundlage für das kooperative Handeln auf ein Ziel hin zu schaffen. Menschen treten in eine Organisation ein, weil sie die Dienstleistung, das Produkt oder das Unternehmen selbst interessiert. Das In-Beziehung-Sein schafft Commitment und Loyalität, was zentral ist, um Mitarbeitende im Unternehmen zu halten. Wenn Menschen die Organisation verlassen, verabschieden sie sich von Kolleg:innen und Vorgesetzten, von Projekten und Aufgaben – auch dies gilt es sorgfältig zu gestalten.

Verantwortung gemeinsam tragen

Während die Babyboomer-Generation mit der Hierarchie im Unternehmen vertraut ist und diese weitgehend akzeptiert, wünschen sich die jüngeren Generationen Mitsprache und Beteiligung. Für die Führung und Zusammenarbeit sind deshalb folgende Fragen wichtig:

  • Wie schaffen wir gestalterische Freiräume für eine stimmige und sinnvolle Zusammenarbeit für die Sache und im Sinne der Unternehmung?
  • Wie gelingt ein ‹kollegiales› Miteinander selbst dann, wenn hierarchische Strukturen vorgegeben sind?
  • Wie gelingt es Teams in Richtung geteilter Führung und Verantwortung weiterzuentwickeln?
  • Wie wäre es mit genug «Zeit» und Ergebnisoffenheit sowie aufrichtigem Interesse beziehungs- und personenorientierter zusammenzuarbeiten, ohne den Unternehmenszweck, die Aufgaben und Ziele aus den Augen zu verlieren?
  • Was verändert sich, wenn unsere Kennzahlen statt nur der schwarzen (ökonomischen) Zahlen auch die Zeit, in der sich ein:e Kolleg:in durch uns gesehen und unterstützt gefühlt hat, berücksichtigen?
  • Wie nutze ich meinen Handlungsspielraum und teile Entscheidungsbefugnisse und Verantwortung sinnvoll und personenbezogen? Wann ist dies nicht zielführend?

Was von all dem ist für Sie das Wichtigste?
Lassen Sie uns das gemeinsam am Kaminfeuergespräch (siehe Infobox unten) explorieren.

INFOBOX

Kaminfeuergespräch 2023
Führen im demografischen Wandel – Führung und Kollaboration zwischen Generationen

Am 31. Oktober 2023 findet auf Schloss Au von 15.15–20.30 (inkl. Abendessen) die Kurztagung «Kaminfeuergespräch» zum Thema Führen in Mehrgenerationenteams statt. Gäste aus Bildung und Gesundheit werden, unter Einbezug des Publikums, ins Gespräch kommen.

Zu den Autorinnen

Kathrin Rutz ist Supervisorin, Coach und Organisationsberaterin bso, lehrende Transaktionsanalytikerin TSTA-O sowie Verantwortliche Beratung und Dozentin am Zentrum Management und Leadership der PH Zürich. Zudem ist sie Co-Leiterin des Lehrgangs CAS Führen in Projekten und Studiengängen an Hochschulen.

Amanda Van Vegten ist Leiterin der Fachstelle Qualitätsmanagement & Patientensicherheit in Co-Leitung am USZ, Dozentin an der UZH und ETHZ sowie zertifizierte Focusing-Begleiterin und engagiert in verschiedenen Expertengremien zu Themen der Kultur, Human Factors, Resilienz und Safety Management.

Promoting Authentic Assessment in the Age of Artificial Intelligence

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Text: Mònica Feixas

In the actual context of higher education, the emergence of artificial intelligence (AI) tools introduces a multitude of challenges to conventional assessment practices. While we are witnessing that certain teaching and learning activities may eventually be performed by AI to a relatively good standard, we cannot fully rely on the generated content because it can exhibit deficiencies in accuracy, comprehending context, coping with intricate analysis or being ethical. For rigorous scholarly pursuits, it is necessary to empower students to critically discern and interpret data, to identify bias and ensure fairness, and to make choices aligned with human values, that is: to form evaluative judgements (EJ). This blog is about practices that foster EJ within the context of authentic assessment tasks, answering questions such as: What precisely constitutes an authentic assessment task? What practices promote EJ in the context of authentic assessment tasks? How can we effectively leverage tools like ChatGPT to facilitate the development of evaluative judgement?

Can artificial intelligence give you a realistic assessment of your work? (Image source: Adobe Stock)

Authentic Assessment Tasks in Higher Education: a Response to traditional Assessments

Authentic assessment tasks have emerged as a meaningful response to address the limitations of conventional assessment methods in higher education (Clegg & Bryan 2006). They require students to perform as professionals within the actual social and physical contexts of a specific field, demanding the demonstration of skills and knowledge reflective of real-world scenarios.  

Authentic assessment aims to replicate the tasks and performance standards typically found in the world of work and has been found to have a positive impact on student learning, autonomy, motivation, self-regulation and metacognition; abilities highly related to employability.

(Villarroel et al. 2018)

Different displays of knowledge and performance can be encouraged based on the selected assessment formats employed to assess students’ learning:

Figure 1: Continuum from traditional to authentic assessment approaches (own elaboration)

While traditional assessment formats focus on the demonstration of Knowing (e.g. through factual tests or MCQs) or Knowing How (context-based tests, MCQs, problem solving), authentic assessment also emphasize Showing How (performance based, objective school observations, problem-based learning, scenarios, portfolios) and Showing Doing (performance based tasks, work/professional experience, patient care, pupils’ teaching) (Sambell & McDowell 1998)

Designing authentic tasks can be done by following the five-dimensional framework from Gulikers, Bastiaens and Kirschner (2004) (reproduced in Figure 2) with pertinent questions in relation to each dimension. Another alternativ is Sambell’s guide. In both cases, effective assessments work in tandem with teaching and learning activities to help students develop long-term approaches to learning.

Figure 2: Framework for designing authentic assessment (adapted from Gulikers, Bastiaens and Kirschner 2004

Examples of authentic assessment tasks can be found in Jon Mueller’s Authentic Assessment Toolbox, or Kay Sambell and Sally Brown.

Evaluative Judgement: a crucial Skill in the Age of AI 

Following Villarroel et al. (2018), authentic assessments should include at least three components: 

  • Realism, to engage students with problems or important questions relevant to everyday life; 
  • Cognitively challenging tasks that prompt students to develop and use higher levels of thinking to use knowledge, process information, make connections and rebuild information to complete a task (rather than low-level recall or reproduction of facts); 
  • Opportunities to develop Evaluative Judgement and enhance the self-regulation of their own learning. 

Evaluative judgement is the capability to make decisions about the quality of work of oneself and others.

Tai et al. (2018)

In the age of AI, supporting students navigate the fake news world, veracity of data and reflect the work being presented by ChatGPT or other artificial intelligence tools is crucial. It is only possible if students develop a deep understanding of topics and of quality and help them assess quality of a product or performance. EJ is all about engaging with grading criteria, improving the capacity to appreciate the features of «quality» or excellence in complex outputs and developing the ability to provide, seek and act upon feedback. 

EJ is additionally a skill that interacts with self-regulated learning. When students develop an understanding of quality, they are better able to apply feedback, and become less reliant on external sources of feedback. Students who can self-regulate and judge their own work can be more autonomous in their learning. It is suggested that students with these attributes may make a smoother transition into the workforce (Tai et al. 2018)

EJ is also relevant from a perspective of inclusive education. A Delphi Study with 10 international experts on authentic and inclusive assessment showed that activities which develop EJ include discussions of quality with their students, listen to students’ perspectives and have the potential to be more inclusive by ensuring that all students have a shared understanding of standards and criteria (Feixas & Zimmermann 2023).

Practices supporting the Development of Students’ evaluative Judgement

In order to apply EJ we have to consider its two key components: the contextual understanding of the quality of work, and the judgement (and articulation thereof) of specific instances of work. This can be applied to the work or performance of both self and others.   

Research suggest the following practices to developing the EJ components (Bouwer et al. 2018; Tai et al. 2018; Sridharan & Boud 2019):

  1. Exemplars:  
  • Students receive various examples of expected standards for evaluating their own and others’ performance, including progress notes, reports, learning goals, reflection sheets, and intervention strategies. They are provided alongside grading criteria, and can be used for  review, or students can discuss exemplar assignments in groups. 
  • Video-feedback, like «live marking» screencasts, can also be utilized to demonstrate different levels of work quality. See the three examples by Dr. Nigel Frances (University of Swansea):  
  1. Assessment criteria and rubrics: 
  • Checklists, templates, or rubrics are provided to help students reflect on their achievement of competencies. 
  • Students engage with criteria by discussing the meaning and distinguishing features of work at each level of the rubric. 
  • Involving students in translating generic grade descriptors into assignment-specific grading criteria, and involving students in designing own rubrics with ChatGPT enhances their understanding. 
  1. Peer-review and feedback: 
  • Students engage in providing feedback on their peers’ work-in-progress based on the grading criteria, focusing on elements where they can offer valuable insights, such as i.e. argument strength in the case of a ChatGPT-text. 
  1. Self-appraisal or self-assessment:  
  • Students appraise their own work against grading criteria to show their development of EJ.  
  • They submit cover sheets where they self-assess their work before assessment and receive feedback about it. Such feedforward supports improvement from one task to another (Sadler, Reimann & Sambell 2022).   
  • This higher-level thinking process involves reflection, identifying potential improvements, and working towards integration in an ongoing manner. 

A fictitious Example of an Authentic Assessment Task in an Educational Psychology Course and the Use of ChatGPT to enhance Evaluative Judgement Practices

Task-Title: Inclusive Education Initiatives – An Educational Psychology Project for Social Impact 

In this group task, students design an inclusive education initiative that not only addresses educational psychology principles but also seeks to foster diversity, equity, and inclusion in educational settings. The goal is to create a project that promotes an inclusive learning environment, where every pupil thrives academically and socially. Rubrics, self-and peer-assessment options, exemplars, and feedback are practices deployed to strengthen their evaluative judgement skills.  

Part 1: Identifying the Need

Students conduct research on challenges in marginalized communities‘ access to quality education. They are allowed to use AI-tools after their initial research to broaden their understanding of the educational psychology concepts related to the identified communities. AI can assist, for example, in providing new data, visualisations, translating information from other languages, condensing content summaries or responding questions. Students’ critical analysis and ethical review of the generated content is crucial in interpreting results and making summaries or recommendations. The teacher afterwards provides feedback to the groups to improve the needs assessment. 

Part 2: Project Design

Based on their research, students develop evidence-based inclusive education initiatives. ChatGPT can be utilized to help students with intervention strategies, best practices, and approaches used in similar contexts. A possible prompt is: «Identify evidence-based interventions that have demonstrated success in narrowing the education gap among underserved populations.» Peer-assessment is encouraged to critically evaluate their different project designs and identify differences between versions of ChatGPT. Groups include improvements done after peer-feedback. 

Part 3: Social Impact Assessment

Students describe the potential social impact of their initiatives and self-evaluate it with a rubric containing criteria about how the project can contribute to breaking down barriers, promoting social cohesion, and enhancing educational opportunities for the targeted group. 

Part 4: Stakeholder Engagement

Students present their projects to stakeholders and utilize feedback to enhance their engagement strategies, ensuring buy-in and long-term sustainability. After the presentation and before the final submission, teacher offers exemplars based on successful projects in similar contexts. 

Final Reflection:

Students utilize a rubric to self-assess their projects, reflecting on strengths, limitations, and ethical considerations. The final project is submitted alongside an individual reflection highlighting aspects of the use of EJ. Final feedback is provided by the teacher to foster growth and improvement.

INFOBOX

Empowering academics to promote Evaluative Judgement – three training opportunities:

We want to empower teachers to design authentic assessment practices to better create work-ready graduates, who are able to operate independently in rapidly evolving, technologically-enabled environments and to promote EJ as means to judge the quality of work through standards.
At ZHE, we offer a half-day course online on Authentic Assessment and Evaluative Judgement: «How to judge the quality of my own work and that of others, including ChatGPT? Evaluative Judgement in the context of authentic assessment tasks». 27th September 2023, 13–17h, online.

From February to May 2024, the PH Zürich offers a one-time course: «Beyond Exams: Designing Authentic Assessment and Feedback Practices». The 1.5 ECTS module takes place in the context of the international project «PEER-Net» of the Department Projects in Education (PH Zürich). The course is taught in a team-teaching format by experts in assessment and feedback of the Faculty of Education of the University of Pristina in Kosovo and the ZHE. The participation in this module includes a reciprocal visit (Swiss scholars to Kosovo and the colleagues of Kosovo to Zurich), classroom visits and discussion with students.

In the context of our CAS Hochschuldidaktik, the module «Assessment und Evaluation» offers a comprehensive exploration of these subjects. 26th October to 7th December, PH Zürich. Enrol now!

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ChatGPT und KI im Bildungswesen – Disruption, Revolution oder hatten wir alles schon?

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Text: Barbara Getto und Selina Valdivia Rojas

Mischt KI (Künstliche Intelligenz) jetzt das Bildungswesen auf? Zumindest hat es zurzeit den Anschein, als ob sich mit der neuen Technologie ChatGPT eine erdbebengleiche Erschütterung durch die Bildungslandschaft zieht. Zu Recht? (Zu) oft schon hatten wir die Hoffnung – oder Befürchtung –, das Aufkommen einer neuen Technologie würde die Bildung grundsätzlich verändern. Zeit für eine Einordnung. Gerade weil es sich um ein teilweise so schwer greifbares Thema handelt und die Implikationen so tiefgreifend scheinen, ist der Diskurs darüber so wichtig. Uns interessiert hier insbesondere die Frage, was die neue Technologie für die Hochschulbildung bedeutet.

Beginnen wir mit einer begrifflichen Einordnung.

«Schreibt wie ein Mensch»

Was ist denn eigentlich eine «Künstliche Intelligenz» (KI)? Eine KI ist nichts anderes als ein menschgemachtes statistisches Modell. Jeder KI liegt eine Auswahl von Daten sogenannten Trainingsdaten zu Grunde. Anhand dieser Trainingsdaten und einem Input berechnet der Sprachgenerator das statistisch wahrscheinlichste nächste Wort, damit den statistisch wahrscheinlichsten nächsten Satz und somit einen statistisch wahrscheinlichen Text. Eine KI ist höchstens so gut wie ihre Trainingsdaten. Ein Beispiel: Wenn eine KI mit Daten bzw. Texten trainiert wird, in denen auf das Wort «ich» oft das Wort «bin» folgt, wird diese KI Texte produzieren, in denen «bin» oft auf «ich» folgt. Dieses Konzept ist nicht neu; Autokorrektur, die mehr oder weniger sinnvoll korrigiert, findet sich seit einigen Jahren auf jedem Smartphone.

Ein Student spricht mit einer KI. (Quelle: Adobe Stock)

Was ist denn so neu an ChatGPT? GPT steht für «Generative Pre-trained Transformer», also generativ vortrainierter Transformator. Diese Sprach-KI wurde mit Textdaten aus dem Internet mit insgesamt etwa 500 Milliarden Wörtern (das wäre fast 20’000 Mal die gesamte Brockhaus Ausgabe)  darauf trainiert, selbst Texte zu generieren – und zwar möglichst menschenähnliche. ChatGPT nutzt einen sogenannten Transformer, ein neuronales Netzwerk, das 2017 von KI-Spezialistinnen und -Spezialisten sowie Programmierer:innen bei Google entwickelt wurde. Bisher gelang es keinem Chatbot, derart menschenähnliche Texte zu produzieren. Wörter werden in Tokens zerlegt. Die Zerlegung in Tokens basiert auch auf der Semantik eines Wortes und nicht nur vor allem auf der Syntax wie bei bisherigen «autocomplete» Systemen. Die Texte sind auf einem sprachlich sehr hohen Niveau und beeindrucken mit perfekter Grammatik. ChatGPT kann darüber hinaus sein Register anpassen und wie bestimmte Personen schreiben. Das lädt zu interessanten Spielereien ein, so kann man zum Beispiel ChatGPT Gedichte über die Digitalisierung im Stil von Goethe verfassen lassen (Stichworte: Shakespeare, 1. Jahr Bachelorstudentin, Kind).

Goethe hat keine Gedichte über die Digitalisierung geschrieben; ist das also neu, was ChatGPT produziert?  Es sind keine genuin neuen Texte, die hier entstehen. Ein Text von ChatGPT ist eher vergleichbar mit einem Mosaik aus 1’000’000 Teilen, die immer wieder neu zusammengesetzt werden. Allein die Menge der Trainingsdaten erweckt den Anschein, dass ChatGPT neue Sachen produziert. Die Konversation mit dem Chat-Roboter beeindruckt.

Ist die aktuelle Aufregung angebracht?

Das Aufkommen neuer digitaler Technologien ist nichts Neues und das Potenzial von KI-basierten Tools und Diensten für die Bildung ist (eigentlich) bekannt. Warum also die Vielzahl an Beiträgen, Diskussionsrunden, verunsicherte Lehrpersonen, Hochschulen, die mit Verboten reagieren, etc.?

Hier zeichnet sich ein bekanntes Reaktionsmuster im Kontext der Digitalisierung ab, das auch im Bildungsbereich sichtbar wird: Neuen Technologien wird (positiv oder negativ) eine enorme Wirkung zugeschrieben. Diese emotionalen Reaktionen variieren naturgemäss zwischen Euphorie und Angst. So wird ChatGPT eine enorme Zerstörungskraft vorhergesagt und mit starken Bildern untermalt: «ChatGPT kommt wie ein Erdbeben über uns», oder: «Die zermalmende Macht des KI-Konformismus – ChatGPT ist eine trojanische Bombe». Auf der anderen Seite wird Fortschritt und Verbesserung prophezeit: «ChatGPT und Schule: Hausaufgaben werden sich grundlegend ändern» oder gar «ChatGPT kann zu mehr Bildungsgerechtigkeit führen».

Ob sich diese Hoffnungen und Befürchtungen bewahrheiten, werden wir sehen. «Abwarten» möchten wir hier sehr bewusst nicht empfehlen. Ein massentaugliches dialogbasiertes KI-System wie ChatGPT demonstriert einer breiten Öffentlichkeit, was KI alles kann. Damit eröffnet sich auch die Chance (und die Notwendigkeit!) über die Implikationen, Risiken und Potenziale zu sprechen.

Was bedeutet ChatGPT für die Hochschulbildung?

Die Stimmung an den Hochschulen schwankt entsprechend zwischen Begeisterung über die Leistungsfähigkeit der KI-Bots, der Verwunderung über die neuen Möglichkeiten bis zur Sorge um eine Plagiatsmaschine. Innerhalb von weniger als einem Jahr seit der Veröffentlichung hat der mit künstlicher Intelligenz gesteuerte KI-Bot die Wissenschaft aufgeschreckt. Wie also damit umgehen? Was heisst das für die Wissenschaft? Was heisst das für die Lehre? Wie sollen wir mit Prüfungen umgehen?

Dozent:innen sowie Lehrer:innen sind besorgt. Mit ChatGPT verfasste Texte lassen sich nicht mehr als Plagiate erkennen. Wie soll zukünftig Eigen- von Fremdleistung unterschieden werden?  Einige Hochschulen haben bereits mit Verboten reagiert. Aber ist das wirklich die Lösung?

Schliesslich sollen die Hochschulen die Absolventen ja auf die Digitalisierung verschiedenster Bereiche der Gesellschaft vorbereiten und sie nicht künstlich behindern. Die KI-Textgenerierung aber hat ein Schlaglicht auf die mangelnde Digitalisierung der Hochschulbildung geworfen. KI zwingt Hochschulen zu Veränderungen: Schriftliche Arbeiten werden anders aussehen, als wir sie jetzt kennen.

In vielen Studiengängen ist das Schreiben-Können ein basales Bildungsziel – wenn auch mit unterschiedlicher Gewichtung und Ausprägung je nach Fachdisziplin.

ChatGPT trifft damit in zumindest eines der Herzen der akademischen Welt. Die Fähigkeit, gut zu schreiben, die eigenen Ideen klar und prägnant zu formulieren, ist bislang ein zentrales Ziel vieler Studiengänge. Schreiben dient, so die bisher verbreitete Auffassung, nicht nur dazu, die eigenen Gedanken anderen gegenüber schriftlich auszudrücken, sondern auch das eigene Denken zu schärfen und Verständnis für komplexe Sachverhalte zu entwickeln. Schreibend eignen wir uns Themen auf eine ganz andere Art und Weise an, als wir das lesend tun (Gabi Reinmann 2023). Werden Schreibaufträge an ChatGPT delegiert, besteht die Gefahr, dass die Schreibfähigkeit ganzer Generationen verkümmert oder sich gar nicht erst ausbildet.

Was also tun? Ein Zwischenfazit

Im aktuellen Diskurs über die Implikationen für die Hochschulbildung konzentrierte sich das Gros der Stimmen schnell auf das Thema Prüfungen: Einigermassen vorhersehbar galt die erste Sorge den Täuschungsmöglichkeiten bei schriftlichen Leistungen, die ohne Aufsicht erbracht werden und demnach relativ einfach an ChatGPT delegiert werden könnten. Diese pauschale Befürchtung aber erscheint ebenso unangemessen wie die Hoffnung auf immer bessere werdende KI-gestützte Systeme, mit denen sich nicht-erlaubte KI-Nutzung aufdecken lässt. Gegen Misstrauen, Kontrolle und daraus resultierende Ängste hilft nur der Versuch, die neuen KI-Systeme mit wissenschaftlichem Blick und Verantwortung zu explorieren und offen darüber zu sprechen – gerade in der Lehre.

Statt sich gegenseitig darin zu überbieten, mit dem Einsatz von Chatbots die Gestaltung von Lehre effizienter und/oder origineller zu machen, könnten wir die aktuelle Aufregung über ChatGPT auch als Anlass nehmen, unsere Prüfungskultur und/oder den Sinn von Massenuniversitäten in Frage zu stellen (Gabi Reinmann 2023).

Wer ein selbstbestimmtes Leben führen will, muss ein Verständnis für das Digitale haben. Er oder sie muss verstehen, dass es um Vernetzung und um Software, die Daten verarbeitet, geht. KI verspricht Entlastung von Routine- und Standardaufgaben auch in der Lehre: So können Lehrpersonen ChatGPT nutzen, um wiederkehrende Anfragen von Studierenden zu beantworten und Essays zu bewerten, Anregungen geben lassen für Formulierungen und für Standardtexte sowie Fälle/Fallbeispiele. Zentral ist, mit den Studierenden über die Technologie und ihre Implikationen zu sprechen. Sie zu informieren und vor allem mit ihnen zu diskutieren (z.B. Was ist kritisch, was ist vorteilhaft, was sind ihre Erfahrungen?). Was ist am Text gut gelöst, was nicht, was stimmt nicht? (Z.B.: Wie erkenne ich, dass Quellen nicht stimmen?)

Klar könnten Hochschulen auch versuchen, mit Verboten zu reagieren. Zielführender wäre es unserer Ansicht nach, sich mit dem ChatGPT zu befassen und in den Diskurs mit Lehrenden und Lernenden einzusteigen. Eine Aufgabe von Bildungseinrichtungen ist doch, Studierende zu befähigen, sich mit digitalen Medien auseinanderzusetzen. Akteure und Akteurinnen an Hochschulen sind aufgerufen, die Chancen und Risiken der Digitalisierung für die Entwicklung von Bildungsorganisationen zu erkennen und sie strategisch weiterzuentwickeln. Dazu gehört auch, dass sie die Implikationen der Veränderungen verstehen und eine verantwortungsvolle Haltung hinsichtlich kultureller und ethischer Fragen des Digitalen entwickeln.

Die Abschlussworte stammen von ChatGPT. Wir haben sie gebeten, ein Gedicht zur Digitalisierung im Stil von Goethe zu verfassen.

Das Netz, es spinnt sich um die Welt,
Und durch die Schranken dringt es schnell.
Doch was ist mit dem Menschen selbst,
Der immer mehr im Netz verfällt?

ChatGPT (Mai 2023)
INFOBOX

CAS Bildungsmanagement im Digitalen
Im CAS Bildungsmanagement im Digitalen entwickeln und vertiefen Führungskräfte ihre Kompetenzen im Management von Bildungseinrichtungen im Kontext des Digitalen. Dies betrifft die Entwicklung von Strategien für die Digitalisierung, die operative Planung und Umsetzung entsprechender Projekte und Angebote sowie die kulturelle Begleitung des organisationalen Wandels.

Infoveranstaltung
Am Dienstag, 20. Juni 2023 findet von 17 bis 18 Uhr eine Informationsveranstaltung zum CAS Bildungsmanagement im Digitalen statt. Jetzt anmelden

Zu den Autorinnen

Barbara Getto ist Professorin für Medienbildung mit dem Schwerpunkt Hochschul- und Erwachsenenbildung an der PH Zürich. Ihr Forschungsschwerpunkt liegt im Bereich Bildung und Digitalisierung. Gemeinsam mit Gabriel Flepp leitet sie den CAS Bildungsmanagement im Digitalen.

Selina Valdivia Rojas ist Studentin im Bachelor-Studiengang Primar an der PH Zürich, wo sie auch als studentische Mitarbeiterin tätig ist. Sie interessiert sich für Wörter, Zahlen und Menschen und ist sehr gespannt darauf, wie wir in zwanzig Jahren schreiben, denken und leben.

Zwischen Technologie und Menschlichkeit

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Text: Dominic Hassler und Monique Honegger

Wenn wir als Bildungsfachleute Curricula und Unterricht im Kontext von KI weiterentwickeln, sollten uns die Stärken und Schwächen von Künstlicher Intelligenz (KI) und von Menschen bewusst sein. Tools wie etwa ChatGPT erzeugen Texte, die solchen von Menschen gleichen. Allerdings produzieren sie Texte auf andere Weise. Vorliegender Beitrag ergründet, u.a. mit Bezug auf Ausführungen von Floridi (2014), worin dieser Unterschied besteht. Abschliessend identifizieren wir Fragen für professionelles Handeln zwischen Technologie und Menschlichkeit.  

Wir bauen keine Roboter, die wie ein Mensch Hemden bügeln und falten. (Quelle: Youtube)
Stattdessen bauen wir eine Kleiderfaltmaschine.
(Quelle: Facebook)

Menschen bauen Maschinen nicht mit dem Ziel, dass die Maschinen Aufgaben auf dieselbe Weise lösen wie Menschen. Andernfalls müsste ein Roboter am Spülbecken stehen und das Geschirr mit Schwamm oder Bürste reinigen. Stattdessen bauen wir einen Geschirrspüler (Luciano Floridi, 2014). Das Ingenieurwesen nennt dies «Enveloping» (dt.: umhüllen). Der Geschirrspüler fungiert als Hülle für die Maschine, die unser Geschirr reinigt. In dieser Hülle erledigt die Maschine ihren Job effizient und effektiv. Entsprechend ist eine Autobaustrasse eine grossformatige Hülle für Maschinen, die Autos zusammenbauen. Solche Umgebungen sind für Maschinen gemacht, nicht für Menschen. 

Diese «Hülle» ist nicht für Menschen gemacht. Rätsel: Wo ist der Mensch?
(Quelle: Adobe Stock)

Ähnlich verhält sich der Transfer von menschlichem Schreiben und einem Tool wie ChatGPT. Wenn ein Mensch einen Text verfasst, erfordert dies Intelligenz sowie für eine angemessene Performance als Erwachsener rund 20’000 Stunden Übung (vgl. Linnemann 2014, S. 27, Kellogg 2008, S. 4). Schreibt hingegen ChatGPT einen Text, braucht es beträchtlich Speicher und Rechenpower.  

Zahlreiche Prozesse unserer Welt sind automatisiert dank Maschinen, also in Envelopes gehüllt. Jeden Tag werden mehr Daten gesammelt, gibt es mehr Geräte, die miteinander kommunizieren, Tools, Satelliten, Dokumente, RFID, IoT – in einem Wort: mehr Enveloping. Darum kann es manchmal so aussehen, als ob Maschinen zunehmend «intelligenter» und Menschen «dümmer» werden. 

Beziehung zwischen Menschen und Technik

Stellen wir uns ein Menschen-Paar mit zwei unterschiedlichen Charakteren vor. Die eine Person ist fleissig, unflexibel und stur. Die andere Person ist faul, anpassungsfähig und nachgiebig. Ihre Beziehung funktioniert, weil sich die faule Person der fleissigen Person anpasst. Derzeit hüllen wir als Teil eines Paars (Mensch-Technik) immer grössere Teile unserer Umgebung in smarte ICTs. Mitunter prägen diese Technologien unsere physische und konzeptionelle Umwelt. Schliesslich ist KI die arbeitssame, aber unflexible Paarhälfte, während Menschen intelligent, aber faul sind. Es passt sich demnach der faule Part an, wenn eine Trennung keine Option ist (vgl. Luciano Floridi 2014, S. 150). Mensch und Maschine als gleichwertiges Paar auf Augenhöhe zu denken, entspricht einer Handlungslogik. Es gibt jedoch auch eine Sehnsuchts- und Angstlogik, respektive eine emotionale Interpretation, die medial weit verbreitet ist: diese geht von einer Dominanz des anderen Paarteils aus.

Mediale Omnipräsenz von «allgemeiner künstlicher Intelligenz»

In Filmen und Literatur und finden sich mächtige «allgemeine künstliche Intelligenz» als fiktionaler Alltag: von Olimpia im Sandmann (ETA Hoffmann) bis zu HAL 9000 in A Space Odyssey oder Skynet in Terminator. Gleichzeitig warnen und warnten Persönlichkeiten wie Stephen Hawking oder Elon Musk davor, dass eine künstliche Intelligenz sich irgendwann über die Menschheit erheben könnte. Ingenieur:innen von Microsoft verkündeten kürzlich, «Experimente mit ChatGPT 4.0 hätten einen Funken von allgemeiner KI gezeigt». Daraus liesse sich folgern, dass die Menschheit auf dem Weg ist, eine mächtige «allgemeine KI» zu entwickeln und aktuelle Schreibroboter wie ChatGPT der nächste Schritt auf diesem Weg sind. Ist diese Folgerung gerechtfertigt? Oder wir können auch anders fragen: Haben KI wie ChatGPT heute oder morgen das Potenzial etwas Bedeutungsvolles zu kreieren? 

Tippende Affen und unendlich viele Daten

Theoretisch kann KI etwas Neues oder Innovatives kreieren, wie das Infinite Monkey Theorem zeigt. Stellen wir uns eine unendliche Anzahl von Affen vor, die auf Schreibmaschinen tippen. Irgendwann verfasst ein Affe per Zufall Goethes Faust. Allerdings versteckt sich der Faust-Text in Galaxien von zusammenhangslosen Zeichen und Texten. Die tippenden Affen realisieren nicht, wenn ein für die menschliche Kultur bedeutsames Werk erschaffen wird. Kurz: Es gibt viel Produziertes, aber den produzierenden Affen entgeht der kulturelle, intellektuelle oder diskursive Wert des jeweiligen Textes. 

Bild einer papierüberquellenden Galaxis (Annäherung).
(Quelle: Adobe Stock)

Die schreibende Affenhorde lässt sich mit ChatGPT vergleichen: ChatGPT beherrscht die Syntax unserer Sprache fast perfekt. Daher entstehen keine Texte mit Schreibfehlern auf der Textoberfläche (Grammatik, Orthografie) und ChatGPT arbeitet etwas weniger zufällig als die unendlich vielen Affen. Gleichwohl müsste ChatGPT unzählige sinnfreie Wortkombinationen verfassen, um zufällig ein Kulturgut wie Faust zu kreieren. Aufgrund des Mooreschen Gesetzes (alle ca. 18 Monate verdoppelt sich die Leistung neuer Computerchips) können KIs bereits heute nahezu unendlich viele Texte kreieren. 

KI versteht jedoch nicht, was sie schreibt. Sie kombiniert aufgrund statistischer Werter, welche Worte zueinanderpassen. Etwas Bedeutungsvolles schafft sie per Zufall, ohne es zu merken. Diese Unbewusstheit der KI schmälert keineswegs ihr enormes Leistungspotenzial. Nützlich ist, dass KI auf Knopfdruck in riesigen Datenmengen weitere Worte und Begriffe findet, die zu einer Suchanfrage passen und daraus Text produziert. Die Resultate erinnern an Texte, welche fleissig sammelnde Lernende für die Schule verfassen. Nebenbei: oftmals ist es unabdingbar, solchen Lernenden zu feedbacken, dass ihr Text einen Fokus, eine diskursive Position sowie eine Verknüpfung der dargestellten Inhalte benötigt. 

Die Existenz solcher KIs wirft Fragen auf für die Bildungswelt, insbesondere für Schreibaktivitäten. Sinkt etwa die Motivation dafür, weil KI schreiben kann (PHSZ)? Oder erhöht sich die Performanz beim Schreiben dank KI-Unterstützung? Dies ist nicht nur eine Frage von Sprachunterricht, bekanntlich findet Lernen nicht ohne Sprache statt. Ebensowenig funktioniert eigenständiges Denken ohne Sprache (Honegger/De Vito/Bach 2020). Umgang mit KI betrifft Denkförderung und Sprachförderung.

Es folgt eine Auswahl von weiterführenden Fragen für den Unterricht und das Lernen in allen Fächern:

A) Lehrende

  1. Wie integriere ich als Lehrende KI-Tools sinnvoll in den Unterricht (→ Beispiel)?  
  1. Wie gestalte ich motivierende Schreibaufgaben und baue die Leistungsfähigkeit von KI in Lernprozesse ein? 
  1. Wie begleite ich einzelne Lernende mit oder dank KI effektiv? 
  1. Was bedeuten Lösungsansätze wie «mehr mündlich» oder «mehr prozessorientierte Lernbegleitung» (siehe bspw. PHSZ) konkret für meinen Unterricht? Gezieltes wirksames Feedback und wirkungsvolle Reflexion. Dies impliziert eine Änderung in methodischen Settings (vgl. Hassler/Honegger 2022

B) Schulleitungen und Schulteams 

  1. Wie nutzen wir KI-Tools im Unterricht als Werkzeug und gewährleisten dabei den Datenschutz? → eine Möglichkeit
  1. Welche Richtlinien und Freiräume brauchen wir für den Einsatz von KI im Unterricht und an Prüfungen (inklusive Projektarbeiten)?

C) Prüfungen

  1. Welche Rahmenbedingungen gelten für Prüfungen und Projektarbeiten?  
  1. Inwiefern sind Inhalte und Kompetenzen anzupassen? (Siehe bspw. Müller/Winkler 2020 für eine Einordnung des Grammatikunterricht)  

D) Weiter- und Ausbildung von Lehrenden 

  1. Inwiefern sind aktuellen Kompetenzbeschreibungen und -modelle anzupassen (Kröger 2021)? 
  1. Welche Kulturkompetenzen (Schreib- oder Lesekompetenzen u.a.) brauchen Menschen in Zukunft?  
  1. Welche Inhalte sollen vermittelt, welche Kompetenzen trainieren werden? 

Lehren und Lernen in einer von digitaler Technik geprägten Welt ist Balancieren zwischen faul und schlau:  Die Beziehung zwischen Mensch und Technik steuern.

INFOBOX

Angebote
Mehr über die Chancen und Herausforderungen von KI und anderen aufkommenden Bildungstechnologien wie VR oder Learning Analytics erfahren Sie im Modul Emerging Learning Technologies am 25.8. und 15.9.2023 am Campus PH Zürich.

Prägnante Aufgabenstellungen für Lernende effizient formulieren
Blitzkurs online, 25.5.2023, 17.30–19 Uhr

Podcast
Hören Sie mehr zum Thema ChatGPT und KI im Gespräch zwischen Rocco Custer (FHNW) und Dominic Hassler (PHZH) im Podcast #12 «Resonanzraum Bildung – ChatGPT, Chancen und Risiken in der Berufs- und Hochschulbildung».

Zu den Autor:innen

Monique Honegger ist Senior Teacher, ZFH-Professorin an der PH Zürich. Beratend, entwickelnd, weiterbildend und bildend. 

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