Markus Deimann

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  • KI: Hype oder Gamechanger? Oder ist das überhaupt die richtige Frage?

    KI: Hype oder Gamechanger? Oder ist das überhaupt die richtige Frage?

    Diese Woche war ich auf zwei Veranstaltungen zur Zukunft der Hochschule (HFDCon und TURN24) und es ist keine Überraschung, dass KI das dominierende Thema war. In den Sessions gab es viel Gelegenheit, sich über den aktuellen Diskussionsstand zu informieren und zentrale Herausforderungen für die Integration von KI für die Hochschullehre zu identifizieren.

    Ungefähr zeitgleich, am 05.11.2024, publizierte der italienische „Internet-Philosoph“ Luciano Floridi einen kurzen Beitrag mit dem provokanten Titel: Why the AI Hype is Another Tech Bubble.

    Floridi, L. (2024). Why the AI Hype is Another Tech Bubble. Philosophy & Technology, 37(4), 128, s13347-024-00817-w. https://doi.org/10.1007/s13347-024-00817-w

    Ich gehe erst auf die Thesen von Floridi ein und versuche diese dann auf den Hochschulkontext zu übertragen, um zu fragen ob uns die aufgeworfene Frage weiterhilft.

    Floridi definiert Tech-Blase als „Martkphänomen, das durch ein schnelles und finanziell nicht nachhaltiges Wachstum bei der Bewertung technologiebezogener Vermögenswerte gekennzeichnet ist“. Durch die Begeisterung von Investoren an neuen Technologien entsteht eine Überbewertung der tatsächlichen Möglichkeiten und Überschätzung des Gewinnpotenzials. Trotzdem kommt es insbesondere durch Einsammeln von Risikokapital zu einem steilen Anstieg von Aktien, die allerdings nicht durch traditionelle finanzielle Metriken wie Return on Investment unterfüttert sind. Eine zentrale Rolle spielen auch die Medien und das öffentliche Interesse für die Produktion von Hypes.

    Es komm, nachdem sich der Markt eine Zeit lang stark erhitzt hat, zu einem Zerplatzen der Blase, d.h. einer Marktkorrektur und einem rapiden Abfall der Unternehmenswerte. Die Investoren und Anleger ziehen sich enttäuscht zurück, dass es dem Unternehmen nicht gelang, die (zu hohen) Erwartungen zu erfüllen und das gehypte Produkt nicht liefern konnte.

    Historisch betrachtet gab es zuletzt die folgenden Tech-Blasen:

    1.) Dot-Com-Blase auch der Archetyp für das Phänomen Tech-Blase

    2.) Blase in der Telekommunikationsindustrie

    3.) Chinesische Tech-Blase

    4.) Kyrptowährungsblase

    5.) Tech-Aktienblase

    Aus allen geplatzten Blasen lassen sich Lehren ziehen (z.B. es brauch stabile Geschäftsmodelle), die jedoch oft nicht gezogen wurden und so kann der nächste Hype kommen. Allen Blasen gemein sind folgende Charakteristika

    a) A disruptive technology at the core. A bubble centres around a technology with the potential to revolutionise multiple industries, other technology (synergetic effect), and the tendency to cause tunnel vision.
    b) Speculation outpacing reality. In a bubble, market excitement and investment outpace the actual development and implementation of the technology, its long- term usefulness, and sustainable profitability.
    c) New valuation paradigms. Traditional financial metrics tend to be discarded in favour of new, unorthodox and often flawed measures of value.
    d) Retail investor participation. Since the Cryptocurrency Bubble, a significant involvement of individual investors, often motivated by FOMO, has become a significant feature.
    e) Regulatory gap and lag. Regulatory frameworks are absent in a bubble and/or
    struggle to keep pace with technological and market developments.

    Zusammen mit den allgemeinen Kriterien für eine Tech-Blase ergibt sich daraus für Floridi das Bild, dass der aktuelle KI-Hype „another tech bubble in the making“ ist. Der Launch von ChatGPT von Open AI war dafür der „perfect storm“ für überzogene Erwartungen und hohe Investments. Dazu beigetragen hat insbesondere auch die mediale Berichterstattung, z.B. über den im März 2023 veröffentlichten und von vielen Prominenten unterzeichnete offene Brief für ein KI-Entwicklungsmoratorium oder über die Saga im November 2023, als Sam Altman (CEO Open AI) zunächst entlassen und kurz danach auf Druck von Investoren wieder eingestellt wurde. Auch für die Charakteristika a-e lassen sich Belege nennen, die den Schluss nahelegen, dass KI ein Tech-Blase ist.

    Ich gehe darauf im Detail nicht ein, sondern überlasse es den Leser:innen, sich dazu eine Meinung zu bilden. Für mich stellt sich eher die Frage, ob Diskussionen zur Klärung, ob KI nur eine weitere Tech-Blase ist, im Hochschulkontext produktiv sind. Hier stehen wir, wie der aktuelle Monitor Digitalisierung 360° aufzeigt, an einer Stelle, wo sich die meisten Hochschulen bisher vor allem mit den Risiken von KI auseinandergesetzt haben.

    Hilft es dann bei den anstehenden Herausforderungen, wie der Bereitstellung von KI-Systemen für Hochschulen, der Entwicklung von KI-Strategien, der hochschuldidaktischen Beratung oder beim Aufbau von Kompetenzen für Lehrende, Studierende und Verwaltungsmitarbeitende?

    Gleichzeitig ist es wichtig, KI nicht als Ausnahme, sondern als Regel für das sozial-kulturelle Phänomen „Hype“ zu betrachten und sich an die großen Versprechungen früherer technologischer Lösungen aus dem Hochschulbereich zu erinnern und was aus ihnen geworden ist (beispielsweise E-Learning).

  • OER – eine der letzten verbliebenen digitalen Utopien?

    OER – eine der letzten verbliebenen digitalen Utopien?

    Als Open Educational Resources (OER) im Sommer 2002 während des Forum on the Impact of Open Courseware for Higher Education in Developing Countries als Begriff geboren wurden, befanden wir uns in einer Zeit, die sich stark von der heuten unterscheidet. Obwohl Google damals bereits seit fünf Jahren existierte, fehlten bekannte Online-Dienste wie Facebook, Instagram oder Twitter, die heute unser tägliches Leben prägen. Es war eine Zeit, in der man noch sehr deutlich die Schallwellen der Declaration of the Independence of Cyberspace spürte. Die Erzählungen kreisten um die befreiende Kraft des Internet und der Netzwerktechnologien – Befreiung von Aufsicht und Kontrolle von Staaten durch die Inanspruchnahme eines neuen, unregulierbaren digitalen Raums. Das Virtuelle und das Digitale haben eine ganz besondere Faszination – there is something about the digital – und das obwohl es sich doch so leicht definieren lässt.

    Die Hacker-Ethik, die das Credo ‚Informationen sollten frei sein‘ vertrat, bildete eine bedeutende kulturelle Wurzel der emanzipatorischen Bewegung des frühen Internets. Der Internet-Optimist Kevin Kelly übertrug diese abstrakte Idee auf die materielle Welt und forderte eine „liquid library“, die das Weltwissen aus Büchern, Filmen oder Kunstwerken umfassen und allen zur Verfügung stellt. Die damaligen Praktiken von Google mit dem Scannen von Büchern und die aktuellen Praktiken von Firmen wie Open AI zum Aufsaugen des gesamten schriftlichen Webs lassen sich aus einer libertären Perspektive vielleicht rechtfertigen und stehen für eine dem Silicon Valley recht typische Haltung. Die Geschichte lässt sich aber auch aus einer rechtlich unbedenklichen Perspektive erzählen, als Open-Educaton-Utopie (ich komme darauf später zurück).

    Die digitalen Technologien und Protokolle waren nicht nur die Grundlage für Software-Programme, Plattformen und webbasierte Anwendungen, sondern auch die Haupttreiber für soziale, politische, kulturelle und wirtschaftliche Veränderungen. Tatsächlich waren die damit verbundenen Werte des Internet als Netz der Netze dann auch Grundlage für enorme Zentralisierungen und Machtkonzentrationen von großen Konzernen. Big Tech hat es geschafft, vertikale Monopole, unterstützt durch entsprechende politische Regulierung, aufzubauen und eine nie dagewesene Dominanz zu erreichen [1].

    Der italienische Kultursoziologe Paulo Bory beschreibt den diskursiven Wandel in seinem Buch The Internet Myth: From the Internet Imaginary to Network Ideologies [2] so:

    According to this narrative, especially starting from the mid-1990s, a new horizontal, coordinated, and interdependent organization of knowledge, work and social life would be realized thanks to the distributed model of communication. However, two decades later, what was once forecast to be the golden age of networks has instead turned out to be an age in which networks have become a gold mine, especially for a few actors who have taken advantage of the collective enthusiasm for networked systems. (p. 1)

    Der Namenswechsel von Facebook zu Meta im Jahr 2021 und die zeitgleich öffentlich gestartete Unterstützung der schon älteren Idee des Metaverse kann als Versuch gelesen werden, an den Cyberliberatismus aus den 1990er-Jahren anzuknüpfen, dessen Kernmerkmal die uneingeschränkte Akzeptanz des technologischen Determinismus ist“ [3]. Die Entwicklungen der neuen Technologien bestimmen somit als einzige Quelle die Notwendigkeit für gesellschaftliche Veränderungen. Bekannt wurde diese Art des Denkens auch als Kalifornische Ideologie: eine bizarre Vermischung der Hippie-Gegenkultur und des neoliberalen Kapitalismus.

    Es gibt eine deutliche Kontinuität dieses libertären Denkens: Immer wenn eine neue technologische Innovation auf der Bühne der Öffentlichkeit erscheint, wird sie in die immer gleichen diskursiven Muster verpackt. Dazu gehört, wie zum Beispiel Knox [4] im Kontext des Interesses von Tech-Firmen wie Facebook Meta am Metaverse-Konzept aufzeigt,:

    Presumably, the form of statelessness envisaged by today’s ‘big tech’ companies and their investors is characterised by a desire to forestall regulation related to data privacy, rather than deriving from any real interest in pursuing the ideals of philosophical liberalism. (p. 210f.)

    Auch wenn fortwährend von der Tech-Gemeinde (Unternehmen, Medien, …) deutlich gemacht wird, dass es sich um jeweils neuartige Entwicklungen handelt, die sich darum auch gut vermarkten lassen, sind die Technologien Teil einer längeren historischen Linie. Diese Geschichtsvergessenheit ist, zu einem geringeren Teil, auch im Open-Education-Diskurs anzutreffen, in Bezug auf die in den 1960-er und 1970er-Jahren unternommenen Versuche, Bildungsstrukturen und -institutionen zu öffnen. Aus den „alten“ Ideen und Projekten können wir lernen und auf die heutige Zeit und die aktuellen Herausforderungen übertragen.

    Die OER/Open-Education-Utopie

    Während die Werte, die sich in der Frühphase des Internet herausbildeten und die um Freiheit, Partizipation und Egalität kreisten, für die Open-Education-Bewegung weiterhin eine Utopie darstellen, hat sich der Rest des Internet in das Gegenteil verkehrt.

    Es entstanden kommerzielle Quasi-Monopole, die an koloniale Strukturen erinnern und historische Praktiken der Ausbeutung – wie jene der Natur und menschlicher Arbeitskraft – durch digitale Technologien und Datenverwertung neu definieren. Nick Couldry und Ulises A. Mejias führten hierfür den Begriff „Datenkolonialisierung“ ein [5].

    Eine andere radikale Differenz betrifft den Umgang mit Daten aus Bildung, Kunst und Kultur. Die Open-Education-Bewegung und verwandte Initiativen in der Forschung betonen den respektvollen und wertschätzenden Umgang mit von Menschen erstellten Inhalten. Der freie Zugang zu Wissen wird als Möglichkeit zur Stärkung der Allgemeinheit gesehen und stellt einen Kontrast zur Vereinnahmung digitaler Daten durch große Konzerne dar. Welche Nutzungsrechte ich anderen gebe, ob ich z.B. auf meine Namensnennung verzichte, liegt ganz bei mir. Es besteht ein weitgehender Konsens, dass Lizenzierungen, die bestimmte Nutzungen ausschließen, kein „freies Werk“ darstellen.

    Zudem wurde über viele Jahre Urheberrechtsverletzungen mit immer ausgeklügelteren Maßnahmen verfolgt und streng bestraft, begleitet von Kampagnen, die drastische Vergleiche wählten (z.B. Piraterie für das Kopieren von urheberrechtlich geschützten Werken und damit die Gleichsetzung mit einem räuberischen Überfall).

    https://www.youtube.com/watch?v=HmZm8vNHBSU&t=4s
    YouTube-Clip „You wouldn’t steal a car“

    Mit dem Aufkommen großer Sprachmodelle stieg der Bedarf an hochwertigen Daten rasant an. Da die frei verfügbaren Inhalte für das Training solcher Modelle bei weitem nicht ausreichten, griffen Unternehmen wie OpenAI auf Internetdaten zurück – häufig unter Missachtung des Urheberrechts. Die New York Times verklagte Ende 2023 als erste große Medienorganisation Open AI und Microsoft wegen Urheberrechtsverletzungen. Wenn Chatbots massenhaft mit Artikeln gefüttert werden, entsteht hier eine Konkurrenz für die New York Times als Quelle zuverlässiger Informationen.

    Um diese fragwürdigen Geschäftspraktiken der Tech-Unternehmen zu rechtfertigen, wird auf ein bekanntes Narrativ zurückgegriffen: Der Vormarsch von KI ist eine unausweichliche Entwicklung, die der Menschheit Glück und Wohlstand bringt und darum ist es jetzt wichtig, dass es keine Hürden im Weg des quasi natürlichen technologischen Fortschritts gibt. Es ist darum Aufgabe der Politik, dafür zu sorgen, dass Open AI und co nicht durch das lästige Urheberrecht behindert werden. Im Vereinigten Königreich ist das genau die Argumentation, die Google an die Adresse der neuen Labour-Regierung vorbringt.

    Gerade in unseren aktuellen Zeit, in der technologische Entwicklungen neue Abhängigkeiten schaffen und Daten zunehmend zur Ware werden, ist das Ideal einer freien Wissensgesellschaft wichtiger denn je. Open Educational Resources erinnern uns daran, dass Wissen als gemeinschaftliches Gut behandelt werden sollte – nicht als exklusives Eigentum. Diese Vision der Open-Education-Bewegung bleibt ein wichtiger Gegenentwurf und zugleich ein Aufruf, den freien Zugang zu Wissen weiterhin zu verteidigen und neue Wege für eine gerechte, nachhaltige Wissensgesellschaft zu schaffen.

    [1] C. Doctorow, The internet con: how to seize the means of computation. London: Verso, 2023.

    [2] P. Bory, The Internet Myth: From the Internet Imaginary to Network Ideologies. Westminster: University of Westminster Press, 2020. doi: 10.16997/book48.

    [3] L. Winner, „Cyberlibertarian myths and the prospects for community“, SIGCAS Comput. Soc., Bd. 27, Nr. 3, S. 14–19, Sep. 1997, doi: 10.1145/270858.270864.

    [4] J. Knox, „The Metaverse, or the Serious Business of Tech Frontiers“, Postdigit Sci Educ, Bd. 4, Nr. 2, S. 207–215, Apr. 2022, doi: 10.1007/s42438-022-00300-9.

    [5] N. Couldry und U. A. Mejias, „Data Colonialism: Rethinking Big Data’s Relation to the Contemporary Subject“, Television & New Media, Bd. 20, Nr. 4, S. 336–349, 2019, doi: 10.1177/1527476418796632.

  • Dauerfinanzierung für Daueraufgaben

    Dauerfinanzierung für Daueraufgaben

    Ich war gestern und vorgestern bei einer Vernetzungstagung der Stiftung Innovation in der Hochschullehre (StIL), auf LinkedIn gibt es eine schöne Zusammenfassung der Veranstaltung.

    Ich hatte zunächst in einer Fishbowl-Session das Thema Dauerfinanzierung eingebracht, ob für die StIL nicht vorstellbar wäre, zu einer längerfristigen bzw. dauerhaften Finanzierung für Digitalisierungsprojekte im Hochschulbereich beizutragen. Nicht die StIL alleine, sondern als einer von mehreren Akteuren, die ein bekundetes Interesse an guten digitalen Angeboten in der Lehre haben. Die Antwort war kurz und knapp: nein.

    Daraufhin habe ich das gleiche Thema als Workshop im Rahmen des Open-Space-Formats vorgeschlagen und dann mit einer kleinen Anzahl von Teilnehmenden diskutiert.

    Wir alle kennen die Projekt-Logik: Es gibt eine Idee, man schreibt einen Antrag, hofft darauf, dass er positiv bewertet wird und das Projekt starten kann. Noch vor Ende der Förderlaufzeit geht es daran zu überlegen, ob es eine neue Idee gibt (und das gleiche Spiel beginnt von vorne) oder ob man sich gleich auf eine andere Ausschreibung bewirbt. Die ursprüngliche innovative Idee ist nun veraltet und sehr oft fehlt es an Möglichkeiten, anderen zu berichten, wie sich die Idee im Laufe der Umsetzung bewährt hat und wo es in eine andere, nicht antizipierte Richtung ging. Ja, es gibt Publikationen und Präsentationen auf Tagungen, aber nicht systematisch. Viele Projekte bleiben jedoch unauffindbar.

    Was fehlt (noch) fehlt sind Datenbanken mit strukturierten Sammlungen, die Suchmöglichkeiten nach Ideen, Konzepten, Prototypen, Produkten und Ergebnissen bieten. Die OER-Worldmap geht genau in diese Richtung, ist aber auf freiwillige Mitarbeit angewiesen.

    Die weitere Vision, die ich in der Session vorgestellt habe, umfasst u.a. einen IT-Infrastrukturfonds und einer Pooling von IT-Personalressourcen. Damit könnte das Problem angegangen werden, dass viele tolle Ideen nicht aus der Prototypen-Phase herauskommen. So entstand beispielsweise auf dem OER-IT-Sommercamp 2024 der Edufeed als Prototyp. Die Bestandspflege und Weiterentwicklung ist allerdings schwierig, weil es dafür kaum passende Ausschreibungen gibt. Außerdem ist der Dienst als Daueraufgabe für den Bildungsbereich angelegt und dafür braucht es auch eine Dauerfinanzierung.

    Um den Fonds zu finanzieren, sind verschiedene Quellen denkbar:

    • ein bestimmter Prozentsatz aus Förderlinien einschlägiger Organisationen (StIL, BMBF, DFG, …) mit Lehrbezug, ähnlich wie eine Open-Access-Pauschale für wissenschaftliche Publikationen
    • eine Art Mitgliedsbeitrag von Hochschulen oder Landeseinrichtungen für digitale Lehre, ähnlich wie das deutsche Forschungsnetz

    Es fehlt grundlegend an Aufmerksamkeit und Sensibilität für dieses Thema. Infrastruktur als Rückgrat für Hochschullehre und ein innovationsfreudiges Umfeld aus dem ständig neue Entwicklungen sprudeln sind jedoch nicht realistisch, wenn dafür nicht dauerhafte Kosten eingeplant werden.

  • Illiberal Universities – noch kein Thema für Deutschland?

    Illiberal Universities – noch kein Thema für Deutschland?

    Ich bin über den Podcast The World of Higher Education, den hin und wieder höre, auf die Episode Illiberal Universities gestoßen und habe mich von dort aus etwas tiefer mit dem Thema beschäftigt.

    Um was geht es?

    In ihrem Beitrag für University World News beschreiben Jo-Anne Dillabough und Andrea Peto das Phänomen:

    Instead of new, critical institutions, today we witness a new wave of universities founded on the virtue platforms of the global ultra-right which seek to capture the space of the university as a modern institutional form but fill it with their own ideological warfare, serving as a planned attack on liberal political perspectives and creating and fighting culture wars.

    Illiberale Hochschulen sind konstitutiv für autoritäre Staaten – bislang beziehen sich die Beispiele daher insbesondere auf Ungarn – und deren Versuche, die liberale Demokratie zu untergraben und auszuhöhlen. Denn Universitäten und Hochschulen stehen für akademisches Kapital also eine Form von Autorität, die zwar seit einiger Zeit zunehmend in Frage gestellt wird, aber noch ein wirksames Instrument für einen illiberalen Take Over ist.

    Der damit verbunden Prozess lässt sich nach Pető [1] wie folgt verstehen

    Via academic authorization, science policy secures the legitimacy of all other illiberal states’ activities. Illiberal politicians and oligarchs alike recognized the importance of educational institutions as sites of knowledge production and transfer, training of loyal supporters, academic authorization, and dissemination of ideas abroad.

    Das Wissenschafts- und Hochschulsystem ist also ein wichtiger Treiber für den Auf- und Ausbau illiberaler Staatsformen.

    Ähnlich wie Porlinge, die einen bereits geschwächten Baum befallen, nisten sich illiberale Institutionen in einem angeschlagenen Wissenschaftssystem ein.

    By Cayce from malaysia – Flickr.com – image description page, CC BY 2.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=340964

    Die Wissenschaftlichkeit fungiert als Nährstoff für die Pilze und deren einziger Zweck ist es, sich weiter zu vermehren. Es geht aber auch um Geld, sehr viel Geld.

    So bekam etwa das Mathias Corvinus Collegium, ein zentraler Player innerhalb der illiberalen Hochschulen, von der ungarischen Regierung 1,3 Mrd. EUR Subvention – das ist mehr als das Jahresbudget des gesamten ungarischen Hochschulsektors [2]. Als Think Tank und Kaderschmiede wirkt es mittlerweile über die Grenzen von Ungarn hinaus (s.u.).

    Wie entstehen illiberale Hochschulen?

    Um im Bild von oben zu bleiben, der zunächst starke Baum „Wissenschaftssystem“ wird von Pilzen befallen und seiner Wirksamkeit beraubt. Das betrifft etwa Qualitätsstandards von Forschung und Lehre, akademische Freiheit oder die Autonomie von Hochschulen. Die staatlichen Mittel und die Gehälter der im Wissenschaftssystem tätigen Personen werden gekürzt und es wird auf das Vokabular neoliberaler Wissenschaftspolitik zurückgegriffen.

    Die neu gegründeten Einrichtungen verstehen sich als Tugendplattformen und treten nicht für akademische Werte ein, sondern für ein erzkonservatives Weltbild. Dementsprechend ist die Währung zum Eintritt und Aufstieg in illiberalen Hochschulen nicht der akademische Lebenslauf, sondern die Loyalität mit dem Regime. Die Freiheit von Forschung und Lehre wird angegriffen, insbesondere stehen die Critical Race Theory oder die Gender-Forschung auf der Zielschreibe. Die autoritären Staaten mit ihren illiberalen Organisationen sehen sich in einem Kulturkrieg und rüsten sich dementsprechend ideologisch auf.

    Dazu gehört etwa die Förderung sog. heterodoxer Wissenschaften – ein Phänomen, das ähnlich wie die Glaubwürdigkeitskrise orthodoxer Religionen wie dem Christentum sich auch im Wissenschaftsbereich findet. Peter Thiel, für viele schlimme Dinge berühmt berüchtigt, ist auch hier vorne dabei und unterstützte bereits 2016 einen Kurs für heterodoxe Sozialwissenschaft.

    Eine wichtige Funktion beim Auf- und Ausbau illiberaler Einrichtung ist das sog. Dark Money, d.h. Geld, das auf intransparenten Wegen in die Politik fließt.

    Auswirkungen für das deutsche Hochschulsystem

    Noch ist Ungarn der bestimmende Experimentalraum für die Umsetzung autoritärer Maßnahmen im Hochschulbereich. Die Bewegung schwappt aber auch schon nach Deutschland über:

    Was ist zu tun?

    Ich bin durch die Universität Prä-Bologna-Reform sozialisiert worden und habe die akademischen Werte und den Umgang miteinander schätzen gelernt. Die Offenheit gegenüber anderen Positionen, die kritische Reflexion von Argumenten und die Bereitschaft, meine Argumentation im Verlauf einer Diskussion zu ändern, sind einige Beispiele für eine akademische Kultur, die unter Beschuss geraten ist. Die Spielregeln haben sich verändert, wenn politische Absichten im Namen der Wissenschaftsfreiheit verschleiert werden. Nicht mit der Kraft von Argumenten sollen andere überzeugt werden, sondern durch finanziell gut ausgestattete Kampagnen. Die Debatten sind heute oft moralisch überfrachtet und mit dem Vorwurf, nur eine Ideologie zu verfolgen, lassen sich sachlich stichhaltige Argumente bequem aus dem Weg räumen.

    Zwei Dinge sind es darum, die nun wichtig sind:

    1. Aufdecken der neuen Spielregeln, d.h. die politischen Absichten, die vorgefertigten Meinungen und die mangelnde Bereitschaft, offen mit anderen zu debattieren sind zu dechiffrieren.
    2. Einhalten der alten Spielregeln, d.h. sich auf die akademischen Werte zu besinnen, die bei vielen so wie bei mir Teil der Sozialisation sind.

    Literatur

    [1] A. Pető, „Current Comment: The Illiberal Academic Authority. An Oxymoron?“, Ber Wissenschaftsgesch, Bd. 44, Nr. 4, S. 461–469, Dez. 2021, doi: 10.1002/bewi.202100013.

    [2] A. L. Pap, „Academic Freedom in a Hybrid Illiberal Regime: Risks, Threats and Resources for Resilience“, Journal of Legal Education, Bd. 72, Nr. 1–2, S. 96–112, 2023.

  • Das Skript für die ideale Podiumsdiskussion – Fluch und Segen von KI in der Hochschullehre

    Das Skript für die ideale Podiumsdiskussion – Fluch und Segen von KI in der Hochschullehre

    Podiumsdiskussionen sind ein beliebtes Mittel, um Themen mit hoher Relevanz aus verschiedenen Perspektiven zu beleuchten. So auch, wenn es um die Zukunft der Hochschulen geht. Dann wird besonders oft und kontrovers debattiert.

    Bei vielen Diskussionsrunden habe ich den Eindruck, dass sie einem bestimmten Skript folgen und dadurch vorhersehbar sind. Die Abfolge der Statements und der Versuch, möglichst seine eigene Interessen zu vertreten sorgen dafür, dass das Fazit hinter meinen Erwartungen zurückbleibt. Aber vielleicht habe ich auch einfach zu hohe Erwartungen…

    Wie eine Podiumsdiskussion verläuft, deren Drehbuch zusammen mit der tatkräftigen Unterstützung einer generativen KI (ChatGPT 4o) erstellt wurde, habe ich in einem kleinen Versuch einmal durchgespielt.

    Für das Thema habe ich mir etwas aktuelles und zugleich prototypisches überlegt: Fluch und Segen von KI in der Hochschullehre.

    Für die Diskussionsteilnehmenden habe ich mir folgende Personas erstellen lassen:

    Persona: Prof. Dr. Nina Weber

    Position: Präsidentin der Hochschule für Künstliche Intelligenz und Digitale Transformation

    Charakteristische Eigenschaften:

    • Innovativ: Stets auf der Suche nach neuen Wegen, um die Hochschullehre durch Technologie zu verbessern.
    • Visionär: Hat klare Vorstellungen davon, wie KI die Bildungslandschaft verändern kann.
    • Strategisch: Entwickelt langfristige Pläne und Pilotprojekte zur Implementierung von KI.
    • Kommunikativ: Fördert den interdisziplinären Austausch und arbeitet eng mit verschiedenen Fachbereichen zusammen.
    • Empathisch: Versteht die Bedürfnisse von Studierenden und Lehrenden und setzt sich für deren Interessen ein.

    Persona: Anna Becker

    Position: CEO und Mitgründerin von EduAI Solutions

    Charakteristische Eigenschaften:

    • Unternehmerisch: Hat ein starkes Gespür für Geschäftsmöglichkeiten und Innovationen im Bildungssektor.
    • Technologieaffin: Begeistert sich für die neuesten Entwicklungen im Bereich Künstliche Intelligenz und deren Anwendungsmöglichkeiten.
    • Pragmatisch: Fokussiert auf die praktische Implementierung von KI-Lösungen in der Bildung.
    • Kommunikativ: Engagiert sich aktiv im Austausch mit Bildungseinrichtungen, um deren Bedürfnisse zu verstehen und passende Lösungen zu entwickeln.
    • Zielstrebig: Setzt sich ehrgeizige Ziele und arbeitet hart daran, diese zu erreichen.

    Persona: PD Dr. Markus Brandt

    Position: Privatdozent an einer Universität

    Charakteristische Eigenschaften:

    • Reflektiert: Beschäftigt sich intensiv mit den ethischen Implikationen von Technologie und deren Auswirkungen auf die Gesellschaft.
    • Kritisch: Hinterfragt die unreflektierte Nutzung von Technologien und plädiert für verantwortungsbewusste Innovationen.
    • Engagiert: Setzt sich für eine faire und transparente Nutzung von KI in der Bildung ein.
    • Interdisziplinär: Arbeitet gerne mit Kollegen aus verschiedenen Disziplinen zusammen, um umfassende Lösungen zu entwickeln.
    • Kommunikativ: Teilt seine Erkenntnisse und Bedenken aktiv in öffentlichen Diskussionen und wissenschaftlichen Publikationen.

    Persona: Dr. Stefan Braun

    Position: Geschäftsführer des Instituts für digitale Hochschulforschung und Wirtschaftspolitik (IHWP)

    Charakteristische Eigenschaften:

    • Strategisch: Entwickelt und implementiert langfristige Forschungsprojekte zur Digitalisierung der Hochschullehre.
    • Ergebnisorientiert: Fokussiert auf messbare Ergebnisse und die praktische Anwendung von Forschungserkenntnissen.
    • Netzwerker: Baut und pflegt Beziehungen zu Hochschulen, Forschungseinrichtungen und Start-ups.
    • Kommunikativ: Fördert den Austausch von Best Practices und Innovationen im Bildungssektor.
    • Adaptiv: Reagiert flexibel auf neue Entwicklungen und passt Strategien entsprechend an.

    Persona: Dr. Michael Fischer

    Position: Abteilungsleiter für Hochschulen und Forschung in einem Landesministerium für Wissenschaft und Kunst

    Charakteristische Eigenschaften:

    • Politisch versiert: Versteht die komplexen politischen Rahmenbedingungen und setzt sich für bildungspolitische Ziele ein.
    • Fördernd: Unterstützt aktiv die Einführung und Weiterentwicklung von KI-Technologien in der Hochschullehre durch entsprechende Programme und Finanzierung.
    • Regulatorisch: Entwickelt Richtlinien und Vorschriften, um den fairen und ethischen Einsatz von KI zu gewährleisten.
    • Kommunikativ: Engagiert sich im Dialog mit Hochschulen, Studierenden und Lehrenden, um deren Bedürfnisse und Anliegen zu verstehen.
    • Pragmatisch: Findet praktische Lösungen für die Herausforderungen, die mit der Digitalisierung der Bildung einhergehen.

    Persona: Sophie Bauer

    Position: Bachelor of Arts in Philosophie an der Universität Neustadt

    Charakteristische Eigenschaften:

    • Engagiert: Setzt sich aktiv für studentische Interessen ein und ist in der Hochschulpolitik involviert.
    • Kritisch: Hinterfragt die Auswirkungen von KI auf die Hochschullehre und die Prüfungsformate.
    • Reflektiert: Beschäftigt sich intensiv mit den ethischen und gesellschaftlichen Implikationen von Technologien.
    • Kommunikativ: Teilt ihre Erfahrungen und Bedenken offen und sucht den Dialog mit Hochschulvertretern.
    • Lernbereit: Stets daran interessiert, neue Perspektiven und Kenntnisse zu gewinnen, um ihre Positionen zu fundieren.

    Der Diskussionsverlauf

    Ich habe mir einen idealtypischen Verlauf überlegt. Zunächst bittet die Moderatorin alle Teilnehmenden um ein Statement, das den Ton für die weitere Diskussion setzt und die zentralen Interessen vertreten soll. Danach kommt die Moderatorin auf den großen Hype, der um KI entstanden ist zu sprechen und will dazu von Ihren Teilnehmenden eine Einschätzung haben. Daraus habe ich eine Diskussion entstehen lassen, die sich an den zu erwartenden Reaktionen einzelner Personen orientiert. Unter anderem habe ich auch einen realen Fall eingebaut, bei der die studentische Vertretung auf eine durch KI bedingte Benachteiligung Aufmerksam macht. Über diesen Fall berichten Franz Vergöhl und Ronny Röwert in Episode 15 des Podcast „Update Hochschule / Lehrreiche Hochschulinnovationen“. Überraschend war für mich im weiteren Verlauf, dass sich der Vertreter aus dem Ministerium auf eine feste Zahl für das Jahresbudget festnageln lässt. Abschließend geht es in eine Schlussrunde mit jeweils drei wichtigsten Punkten, die nun angegangen werden sollten. Die Moderatorin macht sich außerdem an die Herausforderung, die Statements auf einen Nenner zu bringen. Bewundernswert.

    Viel Spaß beim Lesen und Entdecken von bekannten Diskussionsmustern.

    Moderation: Hallo und ganz herzlich Willkommen zu unser Podiumsdiskussion „Fluch und Segen von Künstlicher Intelligenz in der Hochschullehre.“

    Wir beginnen reihum mit Statements der Teilnehmenden, die aus der jeweiligen Sicht wichtige Aspekte von KI in der Hochschullehre beleuchten.

    Frau Weber, bitte beginnen Sie.

    Frau Weber:
    Die Integration von Künstlicher Intelligenz in die Hochschullehre ist ein faszinierender Schritt in die Zukunft der Bildung. An der Hochschule für Künstliche Intelligenz und Digitale Transformation arbeiten wir intensiv daran, innovative KI-Lösungen zu entwickeln und zu implementieren, die das Lernen und Lehren verbessern. Wir sehen KI nicht als Ersatz für den menschlichen Lehrenden, sondern als wertvolles Werkzeug, das individuelle Lernprozesse unterstützt und personalisierte Bildungswege ermöglicht. Es ist eine spannende Zeit, und ich freue mich darauf, die vielfältigen Möglichkeiten und Herausforderungen dieser Technologie mit Ihnen zu diskutieren.“

    Als nächstes Frau Becker bitte.

    Frau Becker:
    Bei EduAI Solutions sind wir fest davon überzeugt, dass Künstliche Intelligenz das Potenzial hat, die Bildungslandschaft nachhaltig zu verändern. Unsere Technologien zielen darauf ab, den Zugang zu qualitativ hochwertiger Bildung zu erweitern und das Lernen individueller und effizienter zu gestalten. KI kann dabei helfen, Lernende besser zu verstehen und ihnen maßgeschneiderte Unterstützung zu bieten. Gleichzeitig ist es wichtig, den Einfluss dieser Technologien kritisch zu betrachten und sicherzustellen, dass sie verantwortungsvoll eingesetzt werden. Ich freue mich auf eine angeregte Diskussion über die Chancen und Herausforderungen, die KI in der Hochschullehre mit sich bringt.

    Dann bitte Herr Brandt.

    Herr Brandt:
    Künstliche Intelligenz bietet viele vielversprechende Möglichkeiten in der Hochschullehre, doch es ist essenziell, dass wir die ethischen Implikationen dieser Entwicklungen nicht aus den Augen verlieren. An der Universität Herrenberg beschäftigen wir uns intensiv mit den sozialen und ethischen Fragen, die durch den Einsatz von KI aufgeworfen werden. Es ist wichtig, dass wir sicherstellen, dass diese Technologien fair und transparent eingesetzt werden und dass wir die menschliche Dimension der Bildung bewahren. Der Einsatz von KI sollte immer von einer kritischen Reflexion und einem Bewusstsein für ihre Grenzen und potenziellen Risiken begleitet werden.

    Als Nächstes ist Herr Braun an der Reihe.

    Herr Braun:
    Im Institut für digitale Hochschulforschung und Wirtschaftspolitik untersuchen wir die Auswirkungen von Technologien wie Künstlicher Intelligenz auf das Hochschulsystem und die Bildungspolitik. KI bietet enorme Möglichkeiten zur Effizienzsteigerung und zur Verbesserung der Lehr- und Lernprozesse. Unsere Forschung zeigt, dass ein durchdachter Einsatz von KI in der Lehre sowohl die Qualität der Bildung als auch die Wettbewerbsfähigkeit unserer Hochschulen steigern kann. Gleichzeitig müssen wir darauf achten, dass wir keine sozialen Ungleichheiten verstärken und dass alle Studierenden gleichermaßen von diesen Technologien profitieren können. Ich freue mich auf eine konstruktive Diskussion über die besten Wege, KI in der Hochschullehre einzusetzen.

    Herr Fischer dann bitte.

    Herr Fischer:
    Die Förderung von Künstlicher Intelligenz in der Hochschullehre ist ein zentrales Anliegen unserer bildungspolitischen Strategie. KI hat das Potenzial, die Qualität und Effizienz der Lehre erheblich zu verbessern, indem sie personalisiertes Lernen und neue didaktische Ansätze ermöglicht. Unsere Aufgabe im Ministerium ist es, Rahmenbedingungen zu schaffen, die den Einsatz dieser Technologien fördern und zugleich sicherstellen, dass ethische und soziale Aspekte berücksichtigt werden. Wir wollen eine Balance finden zwischen Innovation und Verantwortung, um den besten Nutzen für Studierende und Lehrende zu erzielen. Ich freue mich darauf, in dieser Diskussion gemeinsam Wege zu erkunden, wie wir KI zum Wohle der Hochschulbildung einsetzen können

    Abschließend Frau Bauer Ihr Statement.

    Frau Bauer:
    Als Philosophiestudentin beschäftige ich mich intensiv mit den ethischen und gesellschaftlichen Auswirkungen von Künstlicher Intelligenz. In meiner akademischen und außeruniversitären Arbeit setze ich mich dafür ein, dass wir die technologischen Fortschritte kritisch hinterfragen und die menschlichen Aspekte in den Vordergrund stellen. KI kann die Hochschullehre bereichern, aber es ist wichtig, dass wir verantwortungsbewusst und reflektiert mit diesen neuen Möglichkeiten umgehen. Ich freue mich darauf, meine Perspektiven und Bedenken in die heutige Diskussion einzubringen und zu hören, wie andere die Rolle von KI in der Bildung sehen.

    Moderation:
    Vielen Dank Ihnen alle für Ihre Statements und die vielen interessanten Aspekte, die sie angeschnitten haben. Bevor wir uns damit inhaltlich intensiver beschäftigen, habe ich eine Frage an Herrn Herrn Braun: Haben Sie mit einem solchem Hype in der Hochschulwelt, der durch die Veröffentlichung von ChatGPT im November 2022 ausgelöst wurde gerechnet?

    Herr Braun:
    Die Veröffentlichung von ChatGPT im November 2022 hat zweifellos eine enorme Welle der Aufmerksamkeit auf Künstliche Intelligenz und ihre Anwendungsmöglichkeiten ausgelöst, auch im Bereich der Hochschulbildung. Ehrlich gesagt, haben wir mit einem solchen Hype in dieser Intensität nicht gerechnet. Es ist jedoch nicht überraschend, dass ein so leistungsfähiges und zugängliches KI-Tool wie ChatGPT große Aufmerksamkeit erregt hat. Die Fähigkeit von KI, natürliche Sprache zu verarbeiten und zu erzeugen, eröffnet völlig neue Möglichkeiten für das Lehren und Lernen, was in der Hochschulwelt auf breites Interesse stößt.

    Gleichzeitig ist es wichtig, diesen Hype kritisch zu betrachten und die langfristigen Implikationen zu analysieren. Unsere Aufgabe als Institut besteht darin, die tatsächlichen Auswirkungen von KI auf die Hochschulbildung zu erforschen und Empfehlungen für eine sinnvolle und nachhaltige Integration zu geben. Es ist entscheidend, dass wir den Enthusiasmus nutzen, um innovative Ansätze zu fördern, dabei aber stets die ethischen, sozialen und pädagogischen Aspekte im Blick behalten. Der Hype bietet eine Chance, die wir verantwortungsvoll und reflektiert nutzen sollten.

    Daraufhin meldet sich Herr Brandt zu Wort:
    Herr Braun, ich stimme zu, dass die Veröffentlichung von ChatGPT im November 2022 eine Welle des Enthusiasmus und der Aufmerksamkeit ausgelöst hat. Allerdings möchte ich anmerken, dass die Hochschulwelt in den letzten 100 Jahren bereits viele solcher Hypes durch neue Technologien erlebt hat. Denken wir nur an die Einführung von Computern, dem Internet oder Online-Lernplattformen – jede dieser Innovationen wurde zunächst mit großer Begeisterung aufgenommen und als revolutionär für die Bildung betrachtet.

    Diese Technologien haben zweifellos bedeutende Veränderungen mit sich gebracht, aber sie haben uns auch gelehrt, dass es wichtig ist, die langfristigen Auswirkungen kritisch zu betrachten. Es ist entscheidend, dass wir nicht nur den kurzfristigen Hype mittragen, sondern auch die nachhaltigen Implikationen für Lehre und Lernen genau untersuchen. Daher sollten wir aus der Geschichte lernen und sicherstellen, dass wir bei der Integration von KI in die Hochschullehre nicht nur auf die technischen Möglichkeiten, sondern auch auf die ethischen, sozialen und pädagogischen Herausforderungen achten.

    Dieses Statement von Herrn Brandt löst eine Reaktion von Frau Becker aus, die sagt:
    Herr Brandt, während ich Ihre Perspektive auf die historischen Hypes im Hochschulbereich durchaus verstehe, möchte ich betonen, dass die neuen KI-Anwendungen wirklich etwas Neues und Einzigartiges darstellen. Im Gegensatz zu früheren Technologien wie Computern oder dem Internet, die hauptsächlich als Werkzeuge zur Informationsverarbeitung und -verbreitung dienten, haben KI-Technologien das Potenzial, aktiv und intelligent in Lern- und Lehrprozesse einzugreifen.

    Künstliche Intelligenz kann personalisierte Lernwege bieten, sofortiges Feedback geben und sogar als Tutor fungieren, der auf individuelle Bedürfnisse der Studierenden eingeht. Diese Fähigkeiten gehen weit über das hinaus, was frühere Technologien leisten konnten. Daher glaube ich, dass KI-Anwendungen nicht einfach als eine weitere Stufe der technologischen Evolution gesehen werden sollten, sondern als transformative Kraft, die die Bildungslandschaft grundlegend verändern kann.

    Diese Aussage führt dazu, dass sich die Studentin Frau Becker in die Diskussion einschaltet:
    Frau Becker, ich verstehe die Begeisterung für die neuen KI-Anwendungen und ihre potenziellen Vorteile, aber ich möchte eine praktische Herausforderung ansprechen, die viele Studierende derzeit betrifft, mich eingeschlossen. An meiner Hochschule wurde aus Angst, dass Studierende ihre schriftlichen Arbeiten von KI-Tools wie ChatGPT erstellen lassen, der Schwerpunkt stark auf mündliche Prüfungen verlagert.

    Diese Veränderung stellt für mich und viele meiner Kommilitonen eine erhebliche Belastung dar. Ich persönlich bin in schriftlichen Prüfungen viel stärker, da ich meine Gedanken besser strukturieren und präzise ausdrücken kann. Mündliche Prüfungen setzen mich jedoch unter enormen Stress und lassen meine Leistungen oft nicht in vollem Umfang zur Geltung kommen.

    Ich glaube, es ist wichtig, dass wir Wege finden, die Integrität unserer Prüfungen zu wahren, ohne dabei die unterschiedlichen Stärken und Schwächen der Studierenden zu vernachlässigen. Eine einseitige Umstellung auf mündliche Prüfungen ist meiner Meinung nach keine nachhaltige Lösung und benachteiligt viele von uns, die schriftliche Arbeiten bevorzugen. Es wäre hilfreich, alternative Methoden zu entwickeln, die sowohl die Vorteile der KI-Technologie nutzen als auch die akademische Fairness und Chancengleichheit sicherstellen.

    Nun schaltet sich die Moderatorin ein und sagt:
    Frau Prof. Dr. Weber, Herr Prof. Dr. Graf, Sophie Bauer hat eine wichtige Herausforderung angesprochen, die durch den verstärkten Einsatz von mündlichen Prüfungen aufgrund der Angst vor KI-generierten schriftlichen Arbeiten entstanden ist. Wie können Hochschulen konstruktiv mit dieser Situation umgehen, um sowohl die Integrität der Prüfungen zu wahren als auch die unterschiedlichen Stärken der Studierenden zu berücksichtigen? Welche Ansätze sehen Sie, um ein Gleichgewicht zwischen technischer Innovation und fairer Bewertung zu erreichen?

    Frau Weber:
    Vielen Dank, dass Sie diese wichtige Frage aufgreifen. Die Herausforderung, die Frau Bauer schildert, ist eine durchaus berechtigte Sorge, die wir an unserer Hochschule ebenfalls ernst nehmen. Die rasche Entwicklung und Verbreitung von KI-Technologien hat uns dazu veranlasst, unsere Prüfungs- und Bewertungssysteme kritisch zu hinterfragen, um sowohl die akademische Integrität zu gewährleisten als auch den unterschiedlichen Fähigkeiten der Studierenden Rechnung zu tragen.

    Konstruktive Ansätze zur Bewältigung der Herausforderungen:

    • Vielfältige Prüfungsformate: Wir sollten eine Vielzahl von Prüfungsformaten nutzen, um den unterschiedlichen Stärken der Studierenden gerecht zu werden. Während mündliche Prüfungen eine wichtige Rolle spielen, ist es ebenso wichtig, schriftliche Prüfungen und andere Formen der Leistungsbewertung beizubehalten. Die Integration von projektbasierten und praktischen Prüfungen kann ebenfalls helfen, verschiedene Kompetenzen abzubilden.
    • Prüfungsdesign und -überwachung: Eine sinnvolle Anpassung des Prüfungsdesigns kann dazu beitragen, die Risiken von KI-basiertem Schummeln zu minimieren. Dazu gehören etwa angeleitete Prüfungen, bei denen Studierende unter Aufsicht arbeiten, oder Prüfungen, die auf spezifische, kreative Problemlösungen und individuelle Reflexionen abzielen. Außerdem können wir Technologien zur Plagiaterkennung und zur Überprüfung der Authentizität von Arbeiten weiterentwickeln.
    • Schulung und Aufklärung: Es ist entscheidend, sowohl Studierende als auch Lehrende über die ethischen Implikationen und den verantwortungsvollen Umgang mit KI-Technologien aufzuklären. Dies kann durch Workshops, Informationsveranstaltungen und integrative Lehrinhalte geschehen, die den verantwortungsvollen Einsatz von KI betonen und klare Richtlinien für deren Nutzung in der akademischen Arbeit bieten.
    • Feedback und Anpassung: Wir sollten regelmäßig Feedback von Studierenden und Lehrenden einholen, um die Wirksamkeit der eingeführten Maßnahmen zu evaluieren und bei Bedarf Anpassungen vorzunehmen. Ein kontinuierlicher Dialog kann helfen, die Bedürfnisse und Bedenken aller Beteiligten besser zu verstehen und entsprechende Lösungen zu entwickeln.
    • Förderung von Innovationsgeist: Schließlich ist es wichtig, eine Kultur zu fördern, die Innovation und technologische Fortschritte begrüßt, aber auch kritisches Denken und ethische Überlegungen in den Vordergrund stellt. Wir sollten den Studierenden Möglichkeiten bieten, ihre Fähigkeiten in einem kreativen und integren Umfeld zu entwickeln, das sowohl technologische als auch akademische Standards wahrt.

    Insgesamt glaube ich, dass ein ausgewogenes und flexibles Prüfungs- und Bewertungssystem, das die Stärken der Studierenden berücksichtigt und gleichzeitig den Herausforderungen der neuen Technologien begegnet, der Schlüssel zur Bewältigung der aktuellen Situation ist. Wir an der Hochschule für Künstliche Intelligenz und Digitale Transformation sind bestrebt, solche Lösungen zu entwickeln und kontinuierlich zu verbessern, um sicherzustellen, dass unsere akademischen Standards gewahrt bleiben und alle Studierenden die besten Chancen haben, ihr volles Potenzial zu entfalten.

    Diese längere Aussage von Frau Becker greift die Moderation auf und spricht Herrn Fischer direkt an:
    Herr Dr. Fischer, Frau Prof. Dr. Weber hat wichtige Ansätze zur Bewältigung der durch KI ausgelösten Herausforderungen an ihrer spezialisierten Hochschule dargelegt. Wie schätzen Sie diese Situation aus der Sicht eines Ministeriums ein, insbesondere hinsichtlich der öffentlichen Hochschulen in Deutschland, die möglicherweise nicht über dieselben Ressourcen und Spezialisierungen verfügen? Welche Maßnahmen können Sie auf politischer Ebene unterstützen oder einführen, um sicherzustellen, dass auch diese Hochschulen eine faire und effektive Prüfungs- und Bewertungsstruktur in Zeiten von KI-gestützten Technologien aufrechterhalten können?

    Herr Fischer:
    Vielen Dank für die Frage. Frau Prof. Dr. Weber hat sehr wertvolle Ansätze vorgestellt, die sicherlich eine wichtige Rolle spielen können. Die Situation an spezialisierten Hochschulen wie der von Frau Weber unterscheidet sich jedoch in der Tat von der an öffentlichen Hochschulen, die oftmals mit anderen Rahmenbedingungen und Ressourcen arbeiten müssen.

    Einschätzung aus Sicht des Ministeriums:

    • Förderung von Best Practices: Eine unserer Hauptaufgaben auf politischer Ebene ist es, den Austausch von Best Practices zwischen verschiedenen Hochschulen zu fördern. Wir unterstützen Plattformen und Netzwerke, auf denen Hochschulen ihre Erfahrungen und bewährten Verfahren teilen können. Dies hilft insbesondere öffentlichen Hochschulen, von den Innovationen und Erfahrungen spezialisierter Einrichtungen zu profitieren.
    • Finanzielle Unterstützung und Ressourcen: Öffentliche Hochschulen benötigen oft zusätzliche finanzielle Mittel und Ressourcen, um neue Technologien und Prüfungsformate zu implementieren. Wir arbeiten daran, gezielte Förderprogramme aufzulegen, die Hochschulen bei der Einführung und dem Ausbau moderner, KI-gestützter Lehr- und Prüfungsformate unterstützen. Dies umfasst sowohl direkte finanzielle Unterstützung als auch die Bereitstellung von Infrastruktur und technischen Lösungen.
    • Weiterbildung und Schulung: Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Weiterbildung von Lehrenden und Verwaltungsmitarbeitern an öffentlichen Hochschulen. Wir unterstützen Schulungsprogramme und Workshops, die darauf abzielen, die Kompetenzen im Umgang mit KI und digitalen Prüfungsformaten zu stärken. Dies umfasst sowohl technische als auch didaktische Schulungen, um sicherzustellen, dass das Lehrpersonal gut vorbereitet ist.
    • Regulatorische Rahmenbedingungen: Es ist auch unsere Aufgabe, geeignete regulatorische Rahmenbedingungen zu schaffen, die den fairen und ethischen Einsatz von KI in der Hochschullehre fördern. Wir arbeiten an Richtlinien und Vorschriften, die den Einsatz von KI-Technologien in Prüfungen regeln und dabei die Integrität und Chancengleichheit sicherstellen. Dazu gehört auch der Schutz personenbezogener Daten und die Wahrung der Privatsphäre der Studierenden.
    • Forschung und Entwicklung: Wir unterstützen Forschungsprojekte, die sich mit den Auswirkungen und Potenzialen von KI in der Hochschullehre beschäftigen. Diese Forschung liefert wichtige Erkenntnisse, die in die Gestaltung von Lehr- und Prüfungsformaten einfließen. Durch die Förderung von Pilotprojekten und Modellversuchen können innovative Ansätze entwickelt und auf ihre Praxistauglichkeit getestet werden.
    • Dialog und Partizipation: Schließlich ist der kontinuierliche Dialog mit Studierenden, Lehrenden und Hochschulleitungen von zentraler Bedeutung. Wir führen regelmäßige Konsultationen und Workshops durch, um die Bedürfnisse und Bedenken aller Beteiligten zu verstehen und in unsere politischen Entscheidungen einzubeziehen. Es ist wichtig, dass alle Stimmen gehört werden und wir gemeinsam an Lösungen arbeiten.

    Insgesamt ist es unser Ziel, eine ausgewogene und faire Prüfungs- und Bewertungsstruktur an öffentlichen Hochschulen zu gewährleisten, die den Herausforderungen und Chancen der KI-Technologien gerecht wird. Wir setzen uns dafür ein, dass alle Hochschulen – unabhängig von ihrer Spezialisierung – die Möglichkeit haben, diese neuen Technologien zum Nutzen ihrer Studierenden und Lehrenden verantwortungsvoll und effektiv einzusetzen.

    Die Moderation hakt nun nach:
    Herr Dr. Fischer, danke für Ihre ausführliche Antwort. Besonders interessiert mich der Punkt ‚Forschung und Entwicklung‘. Könnten Sie uns bitte das Jahresbudget offenlegen, das hierfür vorgesehen ist? Außerdem würde mich interessieren, ob und in welchem Umfang auch KI-Start-ups in diese Forschungsprojekte eingebunden sind?

    Herr Fischer:
    Vielen Dank für die Nachfrage. Im Bereich ‚Forschung und Entwicklung‘ haben wir für das laufende Jahr ein Budget von rund 50 Millionen Euro vorgesehen. Dieses Budget ist darauf ausgelegt, eine breite Palette von Forschungsprojekten zu unterstützen, die sich mit den unterschiedlichen Aspekten des Einsatzes von Künstlicher Intelligenz in der Hochschullehre beschäftigen.

    Ein wesentlicher Teil dieses Budgets fließt in Kooperationen mit verschiedenen Hochschulen und Forschungseinrichtungen, um innovative Ansätze und Lösungen zu entwickeln und zu testen. Wir legen großen Wert darauf, dass diese Projekte nicht nur theoretisch fundiert, sondern auch praxisnah sind und direkt in den Hochschulalltag integriert werden können.

    Darüber hinaus sind wir bestrebt, auch KI-Start-ups in diese Forschungsprojekte einzubinden. Diese Start-ups bringen oft frische Ideen und technologische Expertise mit, die für die Entwicklung und Implementierung neuer Lösungen von großem Wert sind. Daher haben wir spezielle Förderprogramme und Ausschreibungen, die darauf abzielen, Start-ups aktiv in unsere Forschungsinitiativen einzubinden. Zum Beispiel arbeiten wir derzeit mit mehreren Start-ups zusammen, die sich auf adaptive Lernplattformen und intelligente Tutorensysteme spezialisiert haben. Diese Zusammenarbeit hat sich als äußerst fruchtbar erwiesen und zeigt, wie wichtig die Integration von innovativen, jungen Unternehmen in unsere Forschungslandschaft ist.

    Unser Ziel ist es, durch diese Kombination aus akademischer Forschung und unternehmerischer Innovation die besten Lösungen für den Einsatz von KI in der Hochschullehre zu entwickeln und gleichzeitig sicherzustellen, dass alle Beteiligten – von Studierenden über Lehrende bis hin zu den Entwicklern selbst – von den Fortschritten profitieren.

    Herr Brandt will das nicht umkommentiert stehen lassen und ergreift sofort danach das Wort und sagt:
    Herr Dr. Fischer, während ich die Bemühungen des Ministeriums zur Förderung von Forschung und Entwicklung im Bereich KI durchaus anerkenne, möchte ich eine kritische Perspektive einbringen. Die Investition von rund 50 Millionen Euro in KI-Projekte ist zweifellos beeindruckend, wirft jedoch auch einige wichtige Fragen auf.

    Erstens, es besteht die Gefahr, dass diese erheblichen Mittel, die in KI-Forschung und -Entwicklung fließen, anderen dringend benötigten Bildungsprojekten entzogen werden. Gerade in Zeiten knapper Haushaltsmittel sollten wir sicherstellen, dass die grundlegenden Bedürfnisse unserer Bildungsinstitutionen nicht vernachlässigt werden. Klassenzimmerausstattung, Lehrergehälter, Infrastruktur und traditionelle Bildungsprogramme dürfen nicht unter der Priorisierung von KI-Initiativen leiden.

    Zweitens, die Einbindung von KI-Start-ups und kommerziellen Bildungsanbietern in unsere Hochschullandschaft birgt das Risiko einer zunehmenden Abhängigkeit von externen, gewinnorientierten Unternehmen. Wir müssen uns fragen, ob wir die Kontrolle über unsere Bildungsinhalte und -methoden in die Hände kommerzieller Akteure legen wollen. Eine solche Abhängigkeit könnte langfristig die akademische Freiheit und die Unabhängigkeit unserer Bildungseinrichtungen gefährden.

    Ich plädiere dafür, dass wir eine ausgewogene und reflektierte Herangehensweise wählen, die sicherstellt, dass die Investitionen in KI nicht zulasten anderer wichtiger Bildungsprojekte gehen und dass wir die Rolle kommerzieller Anbieter kritisch hinterfragen, um die Autonomie unserer Hochschulen zu bewahren.

    Diese Aussage kann und will nun Herr Braun nicht im Raum stehen lassen und hält Herrn Brandt entgegen:
    Herr PD Dr. Brandt, während ich Ihre Bedenken hinsichtlich der Finanzierung und der möglichen Abhängigkeit von kommerziellen Bildungsanbietern verstehe, möchte ich betonen, dass wir uns in einer Zeit rasanten technologischen Wandels befinden. Die Reflexion und kritische Auseinandersetzung sind zweifellos wichtig, aber sie dürfen nicht dazu führen, dass wir wertvolle Zeit verlieren und im internationalen Wettbewerb zurückfallen.

    Deutschland muss sich als führende Nation in der Bildungstechnologie positionieren, um im globalen Markt wettbewerbsfähig zu bleiben. Andere Länder investieren bereits massiv in KI und digitale Bildung, und wenn wir zu lange zögern, riskieren wir, den Anschluss zu verlieren. Es geht nicht nur darum, mit den technologischen Entwicklungen Schritt zu halten, sondern auch darum, unseren Studierenden die bestmöglichen Bildungsangebote zu machen und sie auf eine digitalisierte Zukunft vorzubereiten.

    Die Zusammenarbeit mit Start-ups und kommerziellen Anbietern kann dabei helfen, innovative Lösungen schneller und effizienter zu entwickeln und zu implementieren. Diese Partnerschaften sollten natürlich kritisch begleitet und reguliert werden, aber sie bieten auch die Chance, von der Dynamik und dem Know-how der Wirtschaft zu profitieren.

    Lassen Sie uns daher eine Balance finden zwischen kritischer Reflexion und entschlossenem Handeln, um sicherzustellen, dass Deutschland im Bereich der KI-gestützten Bildung nicht nur mithält, sondern eine Vorreiterrolle einnimmt.

    Der Moderatorin war das zu allgemein, darum hakt sie bei Herrn Braun nach:
    Herr Dr. Braun, Sie haben betont, wie wichtig es ist, eine Balance zwischen kritischer Reflexion und entschlossenem Handeln zu finden, um im internationalen Wettbewerb nicht zurückzufallen. Haben Sie konkrete Vorschläge, wie wir diese Balance herstellen können, um sowohl innovativ als auch verantwortungsvoll mit KI in der Hochschullehre umzugehen?

    Herr Braun hat sofort eine Antwort parat:
    Danke für die Frage. Ja, ich habe einige konkrete Vorschläge, wie wir eine Balance zwischen Innovation und verantwortungsvoller Nutzung von KI in der Hochschullehre erreichen können:

    • Pilotprojekte und Testphasen: Bevor wir KI-Technologien flächendeckend einführen, sollten wir sie in kleinen, kontrollierten Pilotprojekten testen. Diese Testphasen ermöglichen es uns, die Technologien unter realen Bedingungen zu erproben, ihre Effektivität zu bewerten und eventuelle Probleme frühzeitig zu identifizieren. Auf Grundlage dieser Erkenntnisse können wir fundierte Entscheidungen über eine breitere Implementierung treffen.
    • Interdisziplinäre Forschungsteams: Die Bildung von interdisziplinären Forschungsteams, die Experten aus den Bereichen Bildung, Ethik, Informatik und Wirtschaft zusammenbringen, kann helfen, verschiedene Perspektiven zu berücksichtigen und ganzheitliche Lösungen zu entwickeln. Diese Teams sollten eng mit Lehrenden und Studierenden zusammenarbeiten, um deren Bedürfnisse und Bedenken direkt in die Forschung einzubeziehen.
    • Transparente Entscheidungsprozesse: Wir müssen sicherstellen, dass die Entscheidungsprozesse rund um die Einführung von KI-Technologien transparent und inklusiv sind. Alle relevanten Stakeholder – von Studierenden über Lehrende bis hin zu Verwaltungsmitarbeitern – sollten in die Diskussionen einbezogen werden. Offene Foren, Workshops und Konsultationen können dazu beitragen, dass alle Stimmen gehört werden und Bedenken adressiert werden.
    • Regelmäßige Evaluation und Anpassung: Die Implementierung von KI in der Hochschullehre sollte einem kontinuierlichen Evaluationsprozess unterliegen. Durch regelmäßige Überprüfungen können wir sicherstellen, dass die Technologien tatsächlich den gewünschten Nutzen bringen und Anpassungen vornehmen, wenn dies nicht der Fall ist. Feedback von Nutzern spielt hierbei eine entscheidende Rolle.
    • Förderung ethischer Standards: Es ist wichtig, dass wir klare ethische Standards und Richtlinien für den Einsatz von KI in der Bildung entwickeln und implementieren. Diese Standards sollten Aspekte wie Datenschutz, Fairness und Transparenz berücksichtigen. Eine unabhängige Ethikkommission könnte beispielsweise die Einhaltung dieser Standards überwachen und Empfehlungen aussprechen.
    • Bildung und Weiterbildung: Schließlich sollten wir in die Bildung und Weiterbildung von Lehrenden und Studierenden investieren, um sicherzustellen, dass sie kompetent im Umgang mit KI-Technologien sind. Schulungen, Workshops und Fortbildungsprogramme können dabei helfen, die Akzeptanz und das Verständnis für KI zu fördern und einen verantwortungsvollen Umgang zu gewährleisten.

    Durch diese Maßnahmen können wir eine ausgewogene und durchdachte Herangehensweise entwickeln, die sowohl die Chancen von KI-Technologien nutzt als auch deren Risiken minimiert. Es geht darum, innovativ zu sein, ohne die Verantwortung aus den Augen zu verlieren.

    Nun ist es Zeit für die Schlussrunde und die Moderatorin sagt:
    Meine lieben Teilnehmenden hier bei der Podiumsdiskussion, es liegen eine ganze Menge an Vorschlägen und Ideen auf dem Tisch. Um das zu ordnen und zu sortieren, möchte ich in der Abschlussrunde von Ihnen erfahren, was aus Ihrer Sicht die drei wichtigsten Punkte sind, mit denen wir nun anfangen sollten. Bitte der Reihe nach.

    Frau Weber:

    1. Pilotprojekte initiieren: Wir sollten mit kleinen, kontrollierten Pilotprojekten beginnen, um die Effektivität von KI-Technologien in der Lehre zu testen und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.
    2. Interdisziplinäre Forschung fördern: Es ist essenziell, interdisziplinäre Forschungsteams zu bilden, die verschiedene Perspektiven zusammenbringen und ganzheitliche Lösungen entwickeln.
    3. Bildung und Weiterbildung verstärken: Investitionen in die Aus- und Weiterbildung von Lehrenden und Studierenden sind unerlässlich, um sicherzustellen, dass sie kompetent und verantwortungsvoll mit KI-Technologien umgehen können.

    Frau Becker:

    1. Praktische Implementierung von KI: Wir sollten konkrete, praxisnahe Implementierungen von KI-Technologien vorantreiben, um deren Nutzen direkt in der Lehre zu demonstrieren.
    2. Feedback-Schleifen einrichten: Regelmäßige Feedback-Schleifen mit Lehrenden und Studierenden sind wichtig, um die Implementierung kontinuierlich zu verbessern und anzupassen.
    3. Transparente Kommunikationsstrategie: Eine transparente Kommunikation über die Ziele und Methoden der KI-Einführung kann helfen, Vertrauen aufzubauen und die Akzeptanz zu erhöhen.

    Herr Brandt:

    1. Ethik-Kommission einrichten: Die Einrichtung einer unabhängigen Ethikkommission, die die Einhaltung ethischer Standards überwacht, ist aus meiner Sicht unerlässlich.
    2. Vielfältige Prüfungsformate: Wir sollten auf eine Vielfalt an Prüfungsformaten setzen, um den unterschiedlichen Stärken der Studierenden gerecht zu werden und die Gefahr von KI-basiertem Schummeln zu minimieren.
    3. Transparente Entscheidungsprozesse: Es ist wichtig, transparente und inklusive Entscheidungsprozesse zu etablieren, um alle relevanten Stakeholder in die Diskussion einzubeziehen.

    Herr Braun:

    1. Finanzielle Unterstützung ausbauen: Wir müssen sicherstellen, dass ausreichend finanzielle Mittel zur Verfügung stehen, um die notwendigen Infrastrukturen und Technologien zu implementieren.
    2. Regelmäßige Evaluation: Eine kontinuierliche Evaluierung der eingesetzten KI-Technologien ist wichtig, um deren Effektivität zu überprüfen und notwendige Anpassungen vorzunehmen.
    3. Förderung von Best Practices: Der Austausch von Best Practices zwischen verschiedenen Hochschulen sollte intensiviert werden, um erfolgreiche Ansätze breit zu implementieren.

    Herr Fischer:

    1. Rahmenbedingungen schaffen: Wir sollten geeignete regulatorische Rahmenbedingungen schaffen, die den fairen und ethischen Einsatz von KI in der Hochschullehre fördern.
    2. Förderprogramme initiieren: Zielgerichtete Förderprogramme für öffentliche Hochschulen können helfen, die Einführung und den Ausbau moderner, KI-gestützter Lehr- und Prüfungsformate zu unterstützen.
    3. Interdisziplinäre Kooperationen: Die Förderung interdisziplinärer Kooperationen zwischen Hochschulen, Forschungseinrichtungen und Start-ups kann die Entwicklung innovativer und praxisnaher Lösungen vorantreiben.

    Frau Bauer:

    1. Vielfalt der Prüfungsformate: Die Beibehaltung einer Vielfalt von Prüfungsformaten, um den unterschiedlichen Stärken der Studierenden gerecht zu werden und Stresssituationen zu minimieren.
    2. Studentisches Feedback: Eine stärkere Einbindung des studentischen Feedbacks bei der Implementierung und Anpassung von KI-Technologien in der Lehre.
    3. Aufklärung und Schulungen: Die Durchführung von Aufklärungs- und Schulungsprogrammen, um Studierende und Lehrende über den verantwortungsvollen Einsatz von KI zu informieren und Vorbehalte abzubauen.

    Fazit der Moderation

    Liebe Teilnehmerinnen und Teilnehmer, vielen Dank für diese lebhafte und aufschlussreiche Diskussion. Es war spannend zu sehen, wie vielfältig die Perspektiven auf das Thema Künstliche Intelligenz in der Hochschullehre sind. Trotz der unterschiedlichen Ansätze und Schwerpunkte, die Sie vorgestellt haben, lassen sich einige zentrale Gemeinsamkeiten und Prioritäten erkennen, die wir ausgewählt haben, da sie besonders relevant und konsensfähig erscheinen:

    1. Vielfalt und Flexibilität in Prüfungsformaten: Diese Priorität ist entscheidend, um den unterschiedlichen Stärken und Bedürfnissen der Studierenden gerecht zu werden. Durch die Bereitstellung verschiedener Prüfungsformate können wir sicherstellen, dass alle Studierenden die Möglichkeit haben, ihr Wissen und ihre Fähigkeiten auf die bestmögliche Weise zu demonstrieren. Dies hilft auch, die Integrität der Prüfungen zu wahren, indem es die Gefahr von KI-basiertem Schummeln minimiert.
    2. Interdisziplinäre Zusammenarbeit und kontinuierliche Evaluation: Die Bedeutung der interdisziplinären Zusammenarbeit und der kontinuierlichen Evaluation wurde von mehreren Teilnehmern betont. Diese Ansätze ermöglichen es, vielfältige Perspektiven zu integrieren und sicherzustellen, dass die entwickelten Lösungen sowohl innovativ als auch praktikabel sind. Durch regelmäßiges Feedback und Anpassungen können wir die Effektivität der KI-Technologien kontinuierlich verbessern und an die Bedürfnisse der Lehrenden und Studierenden anpassen.
    3. Bildung und Aufklärung: Eine umfassende Aufklärung und Schulung sind unerlässlich, um sicherzustellen, dass alle Beteiligten kompetent und verantwortungsvoll mit KI-Technologien umgehen können. Dies trägt dazu bei, Vorbehalte abzubauen, das Vertrauen in die neuen Technologien zu stärken und ihre Akzeptanz zu fördern. Durch Bildung und Aufklärung können wir eine fundierte und kritische Auseinandersetzung mit den Möglichkeiten und Herausforderungen der KI gewährleisten.

    Diese drei Prioritäten wurden ausgewählt, weil sie die Grundlage für eine ausgewogene und effektive Integration von KI in der Hochschullehre bilden. Sie adressieren sowohl die praktischen als auch die ethischen und pädagogischen Aspekte und bieten einen klaren Fahrplan für die nächsten Schritte. Lassen Sie uns diese gemeinsamen Punkte als Grundlage nutzen, um die nächsten Schritte zu planen und umzusetzen. Vielen Dank für Ihre Beiträge und Ihre engagierte Teilnahme.