Weiterbildungsanbieter setzen KI bisher vor allem f\u00fcr die Angebotsplanung und f\u00fcr die Lernmaterialien ein, das zeigt die FOCUS-Studie des SVEB. Expertin Cerstin Mahlow sch\u00e4tzt ein.<\/p>\n\n\n\n
Die Resultate der Anbieterumfrage 2024 haben gezeigt, dass KI in den Lehr-\/ Lernsettings bisher prim\u00e4r bei der Erstellung von Lernmaterialien und bei der Angebotsplanung genutzt wird (Stand Fr\u00fchling 2024). In welchen Bereichen des Lehr-\/Lernsettings sehen Sie das gr\u00f6sste Potenzial?<\/em><\/strong> Am meisten Nutzen erhoffen sich die Anbieter f\u00fcr die Individualisierung der Lehr-\/Lernsettings. In der Praxis zeigt sich aber, dass der Einsatz von KI bisher am ehesten zu Arbeitszeitersparnissen f\u00fchrt, w\u00e4hrend sich die Erwartungen bei der Individualisierung nur teilweise erf\u00fcllen. Wie sch\u00e4tzen Sie dieses Ergebnis ein?<\/em><\/strong> In den Schweizer Weiterbildungsorganisationen kommen bisher vor allem auf Sprachverarbeitung spezialisierte Tools wie ChatGPT, DeepL, Gemini und Copilot zum Einsatz. Wie sch\u00e4tzen Sie den Mehrwert von anderen KI-Anwendungen (bspw. Recommendersysteme oder\u00a0automatische Pr\u00fcfungssysteme) f\u00fcr die Weiterbildung ein?<\/em><\/strong> Cerstin Mahlow ist Professorin f\u00fcr Digitale Linguistik und Schreibprozessforschung an der Z\u00fcrcher Hochschule f\u00fcr Angewandte Wissenschaften. Als Computerlinguistin konzentriert sie sich in ihrer Forschung auf die systematische linguistische Modellierung von empirischen Daten aus Schreibprozessen und untersucht den Einfluss von intelligenten Werkzeugen auf das Schreiben. Sie verantwortet den CAS Texten der ZHAW und bietet mit Kolleginnen und Kollegen zweimal j\u00e4hrlich einen Weiterbildungskurs, \u00abGenerative KI in Lehre und Weiterbildung\u00bb, an.<\/em><\/p>\n\n\n\n
Momentan wird \u00abKI\u00bb oft synonym zu \u00abgenerative KI\u00bb gebraucht und das wiederum sehr oft mit \u00abChatGPT\u00bb gleichgesetzt. OpenAI war mit seiner Anwendung einfach sehr erfolgreich und hat viele mindestens verf\u00fchrt, das einmal auszuprobieren. Der Produktname wird gebraucht, wenn die Technologie gemeint ist: \u00abgenerische Verselbst\u00e4ndigung\u00bb nennt die Linguistik das, so wie bei Google oder Bostitch. ChatGPT ist einfach ein Chatbot, der versucht, das menschliche Gegen\u00fcber im Dialog zu halten. Und nat\u00fcrlich kann man das auch in Lehr-\/Lernsettings benutzen \u2013 man hat einen unerm\u00fcdlichen, st\u00e4ndig verf\u00fcgbaren Gespr\u00e4chspartner, der v\u00f6llig ohne Empathie auch noch ein viertes, f\u00fcnftes, sechstes Mal checkt, ob mein Textentwurf den geforderten Anspr\u00fcchen gen\u00fcgt. Egal, ob es um eine Analyse geht, einen Businessplan, einen Weiterbildungsentwurf. Was etwas vergessen geht: Feedback zum Lernen in formativen Assessments wird schon sehr lang und auch erfolgreich automatisiert. Multiple-Choice-Fragen, L\u00fcckentexte, Zuordnungen \u2013 egal, ob Text oder Bildbereiche \u2013 werden schon lang automatisch ausgewertet und die Lernenden erhalten entsprechend Feedback oder Hilfestellungen. Das geht mit den neuesten KI-Modellen einfach noch ein wenig schneller. Und diese Aufgaben sind dann etwas \u00abgrossz\u00fcgiger\u00bb, was zum Beispiel Rechtschreibung angeht oder ob man ganze S\u00e4tze formulieren muss etc. Das geht also \u00fcber einfache Ankreuz-Fragen hinaus: Man kann frei Text eingeben, den eigentlich jemand lesen und analysieren m\u00fcsste, ob die Antwort in die richtige Richtung geht. Die Anbieterumfrage des SVEB zeigt, dass die meisten Anbieter keine Vorgaben machen oder Richtlinien zur Verf\u00fcgung stellen, ob und wie generative KI eingesetzt werden kann. Was sich in Studien und Umfragen zeigen l\u00e4sst: Wenn es keine Vorgaben gibt oder diese recht vage sind, dann neigen manche Personen dazu, etwas eher nicht zu verwenden. Einfach um diese Unsicherheit zu vermeiden. Meine Vermutung w\u00e4re daher: Wenn sich mehr Weiterbildungsanbieter mit ihren Mitarbeitenden zusammensetzen und gemeinsam gute Richtlinien erarbeiten, wird auch die Verwendung zunehmen. Typischerweise assoziieren wir die \u00abErstellung von Lernmaterialien\u00bb mit Aufgaben von Lehrpersonen. Aber auch Lernende selbst k\u00f6nnen sich weiteres Material erstellen lassen: weitere Szenarien, in denen Handlungen ge\u00fcbt oder erkannt werden sollen, weitere L\u00fcckentexte oder Leseverst\u00e4ndnisfragen, weiteres Material f\u00fcr statistische Berechnungen etc. Die sind dann \u00e4hnlich zu dem Material, das Lehrende anbieten. Oft geht es f\u00fcr Personen auf der Suche nach einer Weiterbildung ja auch darum: Was interessiert mich, was passt zu mir \u2013 also meinen Vorkenntnissen, meiner verf\u00fcgbaren Zeit etc. Auch da kann KI im Hintergrund helfen, passende Vorschl\u00e4ge zu machen. Wichtig ist mir hier \u2013 wie auch f\u00fcr das Assessment, also Tests \u2013 dass es darum gehen muss, Vorschl\u00e4ge zu machen. Der Mensch muss dann immer noch frei sein, sich dagegen zu entscheiden. Es darf also nicht dazu f\u00fchren, dass ich beim Eintritt in eine neue Organisation einige Tests absolviere und dann ein oder zwei Weiterbildungen absolvieren muss.<\/p>\n\n\n\n
Die anfangs oft versprochene Arbeitszeitersparnis von 30, 50, 70 Prozent in allen Bereichen l\u00e4sst sich nicht belegen. Solche Versprechungen gibt es mit jeder Welle von neuer Technologie; sie bewahrheiten sich nicht, wie zum Beispiel eine Studie aus Kanada zeigt \u2013 auch wenn es dort um KI vor 2022 geht. Nur wenig im Lehren und Lernen l\u00e4sst sich automatisieren. MultipleChoice-Fragen auswerten, das geht. Aber gute Multiple-Choice-Fragen erstellen kostet eben doch Zeit. Zu einem gegebenen Szenario mehrere weitere \u00e4hnliche auf Knopfdruck erzeugen, das geht auch \u2013 das ist aber noch keine wirkliche Individualisierung. Daf\u00fcr ist mehr Arbeit und vor allem mehr Denkarbeit notwendig. Die Vorschl\u00e4ge und Materialien, die man sich mit KI erstellen lassen kann, m\u00fcssen gepr\u00fcft und allenfalls angepasst werden \u2013 das kostet Zeit. Insgesamt l\u00e4sst sich sagen, dass sich durch den Einbezug von generativer KI (egal, ob Text, Bild, Ton) das Arbeiten \u00e4ndert. Ich kann eher Zeit in kreative Dinge investieren, verschiedene M\u00f6glichkeiten ausprobieren \u2013 und dann sehr schnell einen ersten Entwurf bekommen, um zu pr\u00fcfen, ob die Richtung vielversprechend ist. Am Ende habe ich genauso viel Zeit investiert, einfach anders. Diese versprochene Effizienzsteigerung von 30 Prozent oder 50 Prozent l\u00e4sst sich so also nicht belegen. Auch wenn gef\u00fchlt manches schneller geht und das dann als Arbeitszeitersparnis angegeben wird. Zur Individualisierung muss ein Weiterbildungsanbieter sehr viel \u00fcber die Teilnehmenden wissen. Innerhalb der Organisation mag das m\u00f6glich sein: Eine Person hat einen bestimmten Job mit einem bestimmten Profil etc. Individualisierung kann nun heissen, dass neue Information oder Trainingsm\u00f6glichkeiten perfekt in den Arbeitstag eingepasst werden. Also nur zur Verf\u00fcgung stehen oder aktiv angeboten werden, wenn ein entsprechendes Zeitfenster sich \u00f6ffnet. Da sind wir aber sehr schnell bei \u00dcberwachung und Kontrolle. D.h., die (potenziellen) Teilnehmenden m\u00fcssten vieles steuern k\u00f6nnen, aktiv etwas anfordern, selbst angeben, wie viel Kapazit\u00e4t sie gerade wof\u00fcr haben. Das w\u00e4re individuell, aber auch anstrengend und vor allem eine andere Kultur, als wir sie momentan vorfinden und leben. Um Individualisierung ausserhalb dieser Kontexte zu erm\u00f6glichen, muss ein Weiterbildungsanbieter entweder sehr viele Annahmen machen, die die einzelne Person dann best\u00e4tigen oder \u00fcbersteuern muss, oder aus den ersten Interaktionen sehr schnell sehr vieles ableiten (egal, ob automatisch oder \u00fcber R\u00fcckmeldungen von Personen) und dies sozusagen live in die weitere Gestaltung einbinden. Das ist nicht trivial und darum auch aufwendig. Alternativ k\u00f6nnte man sehr viele Angebote vorbereiten, die sich leicht unterscheiden und so interessierten Personen erlauben, das wirklich absolut passende Angebot auszuw\u00e4hlen \u2013 es gibt f\u00fcr jede, f\u00fcr jeden etwas, garantiert. Aber das bedeutet einen grossen Vorbereitungsaufwand und dann wird jedes einzelne vollst\u00e4ndig geplante Angebot nur sehr selten und wenig angefordert. Auch das lohnt sich aus Anbietersicht eigentlich nicht. Bereits in den 2000er Jahren gab es viele Forschungsprojekte und Entwicklungen, Lehr- und Weiterbildungsangebote sehr kleinteilig zu modularisieren \u2013 nicht auf Kursebene, sondern sogar einzelne Lektionen in kleine Elemente zu teilen und entsprechend automatisch nach Bed\u00fcrfnis und Vorkenntnissen zusammenzusetzen. Input und Aufgaben werden auf unterschiedlichen Niveaus angeboten. Die Produktion solcher kleinen Elemente auf verschiedenen Niveaus ist aufwendig und anspruchsvoll. Woran diese Projekte letztlich gescheitert sind, waren zwei Faktoren: die hohen Produktionskosten f\u00fcr einzelne Lehr-\/Lernelemente aufgrund der hohen Anspr\u00fcche an Autorinnen und Autoren von Lehr-\/Lernmaterialien und die ungel\u00f6ste Frage, wie solche Elemente live so zusammengef\u00fcgt werden, dass sich f\u00fcr Lernende und Lehrende ein sinnvolles koh\u00e4rentes Ganzes ergibt. Im letzten Punkt k\u00f6nnte heutige KI helfen; das ist aber nicht der gr\u00f6sste zeitliche Anteil an diesen Prozessen.<\/p>\n\n\n\n
Wir werden in den n\u00e4chsten Monaten wegkommen von spezifischen Anwendungen, die als zus\u00e4tzliches Tool eingesetzt werden. Generative KI wird jetzt schon in etablierte Anwendungen eingebunden, einfach als zus\u00e4tzliche Funktion, die man aufrufen kann oder die sich sogar selbst aufdr\u00e4ngt ohne spezifischen Aufruf. Sprachpr\u00fcfprogramme wie Grammarly und Antidote (die man ja in Word einbinden kann oder sogar in alle Anwendungen auf dem Laptop) verwenden f\u00fcr Verbesserungsvorschl\u00e4ge und Beispiele schon generative KI \u2013 wir sehen das gar nicht mehr. DeepL l\u00e4sst sich genauso einbinden. Schreibt man in MS Teams etwas (egal ob eine Nachricht oder eine Aufgabe in einem Kurs), dann offeriert der Editor von sich aus, das zu versch\u00f6nern. M\u00f6chte man das nicht benutzen, ist es recht schwierig bis unm\u00f6glich, diese Funktionen zu deaktivieren. Wir werden das auch sehen in Mail-Programmen, PowerPoint etc. Und dort nicht nur f\u00fcr Text, sondern auch f\u00fcr die Gestaltung der Folien und Grafiken, f\u00fcr die Auswahl der Farben. Das Gleiche macht Adobe in seinen Produkten: immer und \u00fcberall poppen hilfreiche KI-Funktionen auf. Was man vor Jahrzehnten bei Rechtschreib-\/Grammatikpr\u00fcfprogrammen zeigen konnte, wird auch hier auftreten: Es gibt Benutzerinnen und Benutzer, die diese Vorschl\u00e4ge ignorieren (k\u00f6nnen); es gibt einige wenige, die die Pr\u00fcfung und damit Vorschl\u00e4ge abstellen (k\u00f6nnen). Die Mehrheit passt das eigene Schreiben so an, dass nichts mehr bem\u00e4ngelt wird. Damit ist Kreativit\u00e4t weg, ist spielerischer Umgang mit Begriffen weg, wir enden in der Gleichf\u00f6rmigkeit. Genau das sieht man in KI-generierten Texten und Bildern: Sie \u00e4hneln sich alle irgendwie. Wir k\u00f6nnen oft nicht genau sagen, was uns missf\u00e4llt, aber wir entwickeln ein Gesp\u00fcr \u2013 wenn wir aufmerksam genug sind. Diese Unterscheidbarkeit wird aber wegfallen, je mehr generierte Texte und Bilder (auch T\u00f6ne und Videos) um uns herum sind. Wir werden uns anpassen und auch selbst so formulieren, so gestalten. Ob das ein Mehrwert ist, h\u00e4ngt vom Setting und vom Zweck ab. Kommt es darauf an, gem\u00e4ss Vorgaben und einheitlich zu fr\u00fcheren Dokumenten, Filmen etc. zu formulieren und zu gestalten? Ist es wichtig, dass Gespr\u00e4che immer strukturiert nach einem gleichen Schema ablaufen? Dann hilft die aktuelle generative KI nat\u00fcrlich enorm: Ich kann diese Standard-Texte, Standard-Abl\u00e4ufe etc. lernen und mir dabei helfen lassen. Bin ich als Person oder als Organisation oder Firma auf der Suche nach dem Ungew\u00f6hnlichen, nach dem, was bislang noch niemand probiert hat, dann hilft heutige generative KI nicht. Oder doch: Ich sehe, was ich nicht machen sollte, weil alle anderen es so machen.<\/p>\n\n\n\nWeitere Informationen<\/h2>\n\n\n\n