{"id":6003,"date":"2023-11-14T06:00:00","date_gmt":"2023-11-14T05:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.phzh.ch\/zhe\/?p=6003"},"modified":"2023-11-02T13:11:10","modified_gmt":"2023-11-02T12:11:10","slug":"schreiben-an-hochschulen-in-zeiten-von-ki-das-tiefe-nachdenken-wird-zukuenftig-noch-noetiger","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.phzh.ch\/zhe\/schreiben-an-hochschulen-in-zeiten-von-ki-das-tiefe-nachdenken-wird-zukuenftig-noch-noetiger\/","title":{"rendered":"Schreiben an Hochschulen in Zeiten von KI \u2013 das tiefe Nachdenken wird zuk\u00fcnftig noch n\u00f6tiger"},"content":{"rendered":"\n

Text: Maik Philipp<\/a><\/p>\n\n\n\n

Wenn wir Texte an der Hochschule schreiben, verfolgen wir damit h\u00e4ufig den Zweck, Wissen zu dokumentieren, es zu kritisieren oder es weiterzuentwickeln. Dabei st\u00fctzen wir uns zum einen auf Wissensquellen wie andere Texte, aber auch auf unsere eigenen Ideen. Was f\u00fcr Forschende gilt, wird auch f\u00fcr das Lernen im Rahmen des Studiums beansprucht. Diese traditionelle Sicht auf das, was \u00abepistemisches Schreiben\u00bb genannt wird, hat sich zu ver\u00e4ndern begonnen, seitdem mit ChatGPT ein Game Changer aufgetreten ist, dessen m\u00f6gliche Auswirkungen zurzeit Gegenstand von umfassenden Abw\u00e4gungen sind.<\/a> 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.<\/p>\n\n\n\n

Reine Reproduktion beim Schreiben und die Ausweichm\u00f6glichkeiten<\/h2>\n\n\n\n

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 nat\u00fcrlich 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?<\/em> Damit sind unweigerlich Zielvorstellungen angesprochen und infolgedessen wiederum die Notwendigkeit, sich \u00fcber diese Ziele Gedanken zu machen. Solche Kl\u00e4rungsnotwendigkeit besteht freilich nicht nur bei den Pr\u00fcfungsformaten, sondern zus\u00e4tzlich bei den Lernaufgaben, ja: beim Lernen allgemein.<\/p>\n\n\n\n

Dabei m\u00fcssen wir keineswegs wieder von Null starten. Die Lehr-Lern-Forschung hat sich intensiv damit besch\u00e4ftigt, wie das Schreiben das Fachlernen unterst\u00fctzt<\/a> und welche Arten von kognitiven Prozessen und welche Arten von Wissen f\u00fcr das Lernen unterscheidbar sind<\/a>. Dabei wird schnell deutlich, dass es verschiedene Facetten des Lernens gibt, die sich darin unterscheiden, wie stark Gegenst\u00e4nde im Rahmen des Lernens kognitiv ver\u00e4ndert werden m\u00fcssen. So kann zum Beispiel unterschieden werden, ob man eine Theorie nur wiedergeben, ihre Logik und Anwendungsgebiete erl\u00e4utern, sie auf einen Fall anwenden, sie mit einer anderen Theorie vergleichen oder begr\u00fcndet kritisieren soll. Je nach Aufgabe m\u00fcssen Lernende zu sehr unterschiedlichen Dingen kognitiv in der Lage sein. Nicht alles davon ist in allen F\u00e4llen immer gefragt oder sinnvoll, aber entscheidend ist, dass wir Lernaufgaben profilieren und charakterisieren k\u00f6nnen, welche Prozesse sie einfordern und welche Wissensarten sie touchieren<\/a>. Wir k\u00f6nnen zudem kartieren, welche Prozesse und Produkte des Denkens h\u00f6herer Ordnung<\/a> wir lesend und schreibend an Hochschulen nutzen wollen und wie wir Enkulturation in Wissensgemeinschaften mit dem Schreiben verbinden<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

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KI-generierte Texte m\u00fcssen von kritisch denkenden Personen eingesch\u00e4tzt werden.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

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 m\u00fcssen: einem evaluierenden Verarbeiten, welches seinerseits Verstehen voraussetzt.<\/em> Ein ChatGPT-Text ist zun\u00e4chst ein Angebot. Dessen Eignung oder Nicht-Eignung, seine Richtigkeit, seine Angemessenheit und seine Verwertbarkeit bemessen sich daran, dass die Texte von kritisch denkenden Personen eingesch\u00e4tzt werden m\u00fcssen. Hier bestehen Ausweichm\u00f6glichkeiten f\u00fcr die Hochschullehre, die teils zutiefst in das hineinragen, was zum Beispiel im Falle des naturwissenschaftlichen Lernens gefordert wird<\/a>. Wir k\u00f6nnen und sollten uns darum Lern- und Leistungsaufgaben \u00fcberlegen, welche das Denken h\u00f6herer Ordnung f\u00f6rdern und fordern. In diesen Aufgaben sollte weniger die Reproduktion eine Rolle spielen als die begr\u00fcndete und begr\u00fcndbare Evaluation von Aussagen und ihrem Geltungsanspruch als Wissen.<\/p>\n\n\n\n

Pr\u00fcfen von Aussagen als immer wichtiger werdende F\u00e4higkeit: Was ist weshalb wahr und wer ist warum vertrauensw\u00fcrdig?<\/h2>\n\n\n\n

Was es \u2013 nicht nur bei KI-basierten Texten \u2013 zu pr\u00fcfen gilt, ist die Plausibilit\u00e4t,<\/em> also die potenziell zugeschriebene Wahrheit von Aussagen, und die Vertrauensw\u00fcrdigkeit<\/em> von Quellen hinter der Aussage. Die Leseforschung nennt dies Erste- und Zweite-Hand-Einsch\u00e4tzung.<\/a> Die Zuweisung von Plausibilit\u00e4t als Erste-Hand-Einsch\u00e4tzung ist an Wissen \u00fcber den Gegenstand, koh\u00e4rentes Begr\u00fcnden von Aussagen und auch die Produktion von wissensbezogenen Aussagen gebunden. Die Bestimmung der Vertrauensw\u00fcrdigkeit als Zweite-Hand-Einsch\u00e4tzung bemisst sich daran, welchen Personen und Organisationen zugestanden wird, sich inhaltlich qualifiziert und gesellschaftlich wohlwollend zu \u00e4ussern, weil Expertise und Redlichkeit unterstellt werden. Solche Zweite-Hand-Beurteilungen von Aussagen werden von ChatGPT zwar erschwert, aber sie sind dadurch nicht unwichtiger geworden \u2013 im Gegenteil<\/a>. Vielmehr geht es zunehmend um die Abw\u00e4gungen, was warum wahr ist und wie wir sinnvoll vorgehen, um begr\u00fcndbare und ausreichend sichere Antworten auf diese Frage zu finden. <\/em>Anders gesagt: Das tiefe Nachdenken und mit ihm eine Entschleunigung wirken n\u00f6tiger denn je.<\/p>\n\n\n\n

Damit ist ein B\u00fcndel von F\u00e4higkeiten angesprochen, welches in der Leseforschung schon seit L\u00e4ngerem als wichtig erachtet wird<\/a> und durch die Zunahme an digitalen Texten und Dokumenten noch an Bedeutung gewonnen hat. ChatGPT und andere KI-Applikationen werden diese F\u00e4higkeiten mutmasslich nicht weniger wichtig werden lassen. Darin liegt auch eine Chance, Lern- und Lehrprozesse an den Hochschulen anzupassen<\/a>.<\/p>\n\n\n

INFOBOX

Das Schreibzentrum der PH Z\u00fcrich<\/a> pilotiert derzeit Kurse f\u00fcr Studierende und Dozierende. Im Kern der Angebote<\/a> stehen Prozesse des Lernens. Die Erfahrungen werden voraussichtlich am Tag der Lehre der PH Z\u00fcrich (2. Februar 2024) im Workshop \u00abLos, KI, denk f\u00fcr mich?! Lernen und Lehren mit Texten\u00bb vorgestellt.<\/pre>\n\n\n
Zum Autor<\/h2>\n\n\n\n
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Maik Philipp<\/a> ist Professor f\u00fcr Deutschdidaktik an der PH Z\u00fcrich<\/a>. Seine Schwerpunkte sind Lese- und Schreibf\u00f6rderung mit Fokus auf Evidenzbasierung.<\/p>\n<\/div><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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