Deskilling bezeichnet den Kompetenzverlust in Folge technologischer Innovationen, Automatisierungen oder der Einführung neuer Methoden, wenn dies die Notwendigkeit für die Beherrschung bestimmter Fähigkeiten und Kenntnisse reduziert oder gar eliminiert. Die individuelle Erweiterung oder Vertiefung bestehender Fähigkeiten und Kenntnisse hingegen wird als Upskilling bezeichnet. Dies kann sowohl in der Aneignung fortgeschrittener Techniken in einem Berufsfeld als auch im Erlernen neuer, ergänzender Fähigkeiten bestehen. Beispielsweise jemand, dessen Berufstätigkeit bisher im „händischen“ Erstellen von Texten bestand, durch das Erlernen von Fähigkeiten im Umgang mit generativer KI die Qualität seiner Arbeitsleistung deutlich steigern.
Die Entwicklung der Basiskompetenzen, die du dir im Studium aneignen möchtest, kannst du selbstverständlich nur selber sicherstellen. Zu Beginn deines Studiums bist du Du bist Novizin oder Novize in deiner wissenschaftlichen Disziplin. Mit dem Abschluss willst du dir voraussichtlich eine gewisse Expertise in bestimmten Bereichen angeeignet haben. Welche Kompetenzen du unterdessen an die KI auslagerst bleibt – immer unter Berücksichtigung der KI-Richtlinien an deiner Uni (!) – dir selbst überlassen. Allgemein besteht ein wesentliches Ziel deines Studiums ja darin, sich selbst zu befähigen, wissenschaftliches Wissen in einer bestimmten Domäne bewerten zu können. Ein paar praktische Tipps, wie du diesem Ziel in Anwesenheit von KI-Technologien treu bleibst, findest du unten in den Tabs.
Abhängig davon, wo im Prozess deines jeweiligen wissenschaftlichen Projektes oder deiner akademischen Entwicklung du dich gerade befindest, kann KI-Einsatz förderlich oder hinderlich sein, um deine persönlichen Ziele zu erreichen (Abb. 1). Hier bietet sich der Vergleich mit einem modernen Automobil an, das heutzutage vollgepackt mit Assistenzsystemen daherkommt – in manch technologischer Funktionen ist es smarter als du. Das heißt, du musst dich an eine Menge mehr Details gewöhnen als nur ans Fahren! Im anbrechenden Zeitalter generativer KI-Avatare stellt sich somit die Frage: „Was kann die Technologie für mich tun? Wie lassen sich die vielen technologischen Helfer proaktiv zum Upskilling nutzen?“
Ohne Zweifel, KI-gestütze Technologien sind im Begriff, deinen Werkzeugkasten enorm zu vergrößern, die Möglichkeiten sind mitunter überwältigend. Deine Aufgaben im Studium bleiben im Kern wohlgemerkt die gleichen, auch wenn sich durch die Verfügbarkeit von KI Änderungen zum Beispiel in Bezug auf die Hausaufgaben- oder Prüfungsformate an Hochschulen ergeben.
Abb. 1: Je nachdem, wofür du KI im Rahmen deiner Akademisierung einsetzt, kann der Einfluss hinderlich oder förderlich sein. Generiert von Alexander Piwowar mit Ideogram.ai
In diesen Kapitel lernst du KI-unterstützte Recherche-Apps kennen, die extra für die wissenschaftliche Anwendung entwickelt wurden. Du willst KI zur Akademisierung einsetzen? Dann versprechen die mit ihnen verbundenen Techniken am ehesten Erfolg! Den Kurs abschließend erfährst du, wie du dir einen „Study Buddy“ mit Hilfe unterschiedlicher Sprachmodelle anlegst, um dich nach deinen Vorgaben coachen zu lassen.
Akademische Expertise auf Knopfdruck?
Dass du Basiskompetenzen wie das Schreiben von strukturierten wissenschaftlichen Texten zunächst selbst erlernst, ohne sie an künstliche Intelligenz zu delegieren, ist von zentraler Bedeutung für eine fundierte akademische Ausbildung. Das eigenständige Erlernen dieser Fähigkeiten fördert nicht nur das kritische Denken und die analytische Auseinandersetzung mit Inhalten, sondern schärft auch das grundlegende Verständnis für die Methoden und Techniken wissenschaftlichen Arbeitens. Kompetenzen wie diese sind essenziell als solide Grundlage für lebenslanges Lernen, da du so dein logisches Denkvermögen und Problemlösungsfähigkeiten trainierst.
Erst wenn diese grundlegenden Fertigkeiten fest verankert sind, kann die KI als sinnvolles Werkzeug dienen, um deinen Aufwand bei komplexeren Vorhaben zu reduzieren und den Fokus auf anspruchsvollere Konzepte und Problemlösungsstrategien zu legen. Der bewusste Einsatz von KI kann so deine akademische Bildung ergänzen, ohne die Entwicklung essenzieller fachspezifischer Grundkompetenzen zu untergraben, denn logischerweise kannst du höhere kognitive Skills nur dann erwerben, wenn KI nur diejenigen Aufgaben übernimmt, die du selbst bereits zu beherrschen gelernt hast.
Dann kann ihr Einsatz als eine Form des Upskillings betrachtet werden und du kannst deine mentalen Ressourcen von routinemäßigen oder repetitiven Aufgaben freisetzen und dich stattdessen auf komplexere und/oder kreativere Herausforderungen konzentrieren. Mit wachsendem logischen bzw. kritischen Denken kannst du immer elaboriertere Problemlösungsstrategien und ein Verständnis komplexer Konzepte entwickeln, um fortgeschrittene Fähigkeiten im jeweiligen Fachgebiet zu erwerben. Der gezielte Einsatz von KI als unterstützendes Werkzeug im Lernprozess trägt dann zur Steigerung deiner Lernqualität und zur Erreichung höherer Ziele bei.
Abb. 2: Akademische Expertise auf Knopfdruck? Generiert von Alexander Piwowar mit ideogram.ai Verwendeter Prompt: „a big button generating academic excellence by hitting it one time only“
Vielleicht eher kein einzelner großer Knopf, sondern viele kleine!
Solange sich wissenschaftliches Arbeiten darin begründet, sich über einen längeren Zeitraum profund mit individuell näher zu definierenden Themen auseinanderzusetzen, zu recherchieren und sich ein begründetes Urteil zum Sachstand zu bilden, solange lautet die Antwort auf die Frage aus der Überschrift: Individuelle akademische Expertise wird zwar sicherlich nicht mit einem einzigen Knopfdruck auf die magische „KI-Taste“ generiert, aber doch mit sehr vielen kleinen Knopfdrücken nach und nach entwickelt – also genauso wie bisher auch, allerdings ab jetzt mit sehr viel mehr potenziell nützlichen KI-Helfern, falls du diese geschickt einzusetzen verstehst.
Exkurs: Was unterscheidet logisches und kritisches Denken?
Im vorhergehenden Tab wurde gesagt, dass sich akademische Expertise u.a. durch wachsendes logisches und kritisches Denken entwickelt. Aber was ist eigentlich der Unterschied zwischen logischem und kritischem Denken? Wir haben ChatGPT gefragt (Abb. 3).
Die individuelle Auseinandersetzung mit den von KI-Sprachmodellen wie ChatGPT generierten Antworten, also ihre Überprüfung durch deine eigene Reflexion ist selbstverständlich förderlich für deine Akademisierung. Ganz im Gegensatz dazu würde es deine Kompetenzentwicklung untergraben, wenn du alle KI-Antworten einfach für bare Münze nimmst, vorbehaltlos alles glaubst und ungeprüft übernehmen würdest, das wäre eher kontraproduktiv.
Im vorliegenden Fall können wir uns der von ChatGPT generierten Antwort anschließen: In gewisser Weise kann man sagen, dass kritisches Denken eine breitere Kategorie ist, die auch logisches Denken umfasst. Kritisches Denken umfasst nicht nur den reinen Prozess des logischen Schlussfolgerns, sondern bezieht auch andere Faktoren wie Kontext, Perspektivenvielfalt und individuelle Erfahrungen mit ein, um eine umfassendere Bewertung oder Entscheidung zu ermöglichen.
Abb. 3: Logisches Denken und kritisches Denken. Grafik: Alexander Piwowar
Es bleibt einordnend festzuhalten, dass diese Antwort natürlich leicht ist und ChatGPT vor keine Herausforderungen stellt, denn es handelt sich hierbei nicht gerade um Raketentechnik. Der Unterschied zwischen logischem und kritischem Denken lässt sich leicht nachschlagen und ist zum Beispiel in der Wikipedia ausreichend gut dokumentiert, die ja im Trainingsdatensatz von ChatGPT enthalten ist, wie bekannt ist.
Hybride Intelligenz
Der Schlüssel zum produktiven Verständnis von KI-Werkzeugen im Studium liegt – wie könnte es auch anders sein? – in Form eines hybriden Konzepts von Intelligenz in deiner Hand. Human-zentrierte hybride Intelligenz wird charakterisiert durch eine Kombination von menschlicher und künstlicher Intelligenz, bei der Mensch und KI-System voneinander lernen, sodass Leistungen erbracht werden, die über das hinausgehen, was der Mensch oder die Maschine auf sich allein gestellt könnten (Rafner et al., 2021, S. 31). Um auf den Automobil-Vergleich zurückzukommen: Du willst selbstbestimmt gesteuert deinen Studienziele erreichen? Dann mach dich am besten erstmal mit dem Cockpit vertraut und checke die akademischen Instrumente. Dieser Kurs hilft dir dabei, indem einige von ihnen auf der nächsten Seite exemplarisch vorgestellt werden. Mach dir auch ihre unterschiedlichen Einsatzgebiete klar, was gehört zu Beispiel eher zum Entertainment-System des Autos und wo schaltest du das Navi ein?
Studierende müssten im Laufe ihres Studiums einerseits eine generelle KI-Literacy ebenso wie fachspezifische Kompetenzen im Umgang mit KI aufbauen und sollten dazu (im Idealfall) mit KI-Systemen konfrontiert sein, die im Sinne der hybriden Intelligenz arbeiten (Reinmann, 2023).
Dass Du auf Knopfdruck gut klingende Texte erzeugen kannst, steigert tatsächlich den Wert von kritischem Denken, Reflexion und Recherche, denn du musst deine Informationskompetenz weiterentwickeln und den durch KI produzierten Output gegenchecken –der primär darauf trainiert wurde, sich unabhängig von der inhaltlichen Güte immer plausibel anzuhören. KI-generierter Content ist bereits jetzt teilweise wirklich beeindruckend und die Technologie wird sich weiterentwickeln. Ebenso werden deine Ansprüche an eine KI steigen. Du entscheidest, an welcher Stelle du welche Werkzeuge einsetzt und auch, ob und bis zu welchem Grad du dich mit KI-generiertem Content und damit verbundenen Problemstellungen konfrontiert sehen willst. Abbildung 4 zeigt, was dir dabei hilft.
Das hilft dir dabei:
Abb. 4: Selbstreflexion und Lernbereitschaft sowie Motivation und Zielstrebigkeit helfen dir, deine Informationskompetenz im Umgang mit KI weiterzuentwickeln. Grafik: Alexander Piwowar
Zum Erwerb fachwissenschaftlich relevanter Kompetenz kommt zusammengefasst ab jetzt in gesteigertem Maße die Anforderung hinzu, als Partner*in auf Augenhöhe mit KI zusammenzuarbeiten. Neben dem nötigen Wissen und Können ist diesbezüglich nicht nur Motivation wichtig, sondern insbesondere Volition. Volition, auf Deutsch: Willenskraft, bezeichnet die bewusste, willentliche Umsetzung von Zielen und Motiven in Resultate (Ergebnisse) durch zielgerichtete Steuerung von Gedanken, Emotionen, Motiven und Handlungen (Baumeister & Tierny, 2012). Dieser Prozess der Selbststeuerung erfordert die aktive Überwindung von inneren und äußeren Widerständen wie zum Beispiel Unlustgefühlen oder Ablenkungen. Ebenso wesentlich hinzu kommt die praktische Erfahrung mit KI, die nur du selbst durch Learning by Doing zu gewinnen in der Lage bist.
Chancen und Risiken im Studium
Vielfach wird der Eindruck geäußert, dass es bei der zukünftigen Weiterentwicklung von Sprachmodellen zu qualitativen Sprüngen kommen könnte, was aber derzeit nicht sicher eingeschätzt werden kann. Reinmann et al. (2023) haben die aktuell diskutierten Chancen und Risiken übersichtlich erfasst. Wie sie zu berücksichtigen geben, sei relativ zu verstehen, was jeweils eine Chance und was eher ein Risiko ist – am Ende komme es auf die jeweils bestehende Wertebasis, Zielsetzung und den konkreten Kontext an, welche Bewertung sinnvoll und verantwortbar sei. Es folgt eine nochmals gekürzte Übersicht ihrer Ausführungen.
Chancen
Entwicklung von Digital Literacy / Data Literacy / AI Literacy
Über einen reflektierten Umgang mit ChatGPT kann man generell üben und erfahren, wie KI funktioniert, welche Folgen deren Einsatz hat und wie sie speziell die Arbeit mit und an Texten verändert. Konkret lässt sich erlernen, den Zweck der Erfassung und Verarbeitung von Daten sowie deren Herkunft, Zusammensetzung und Qualität kritisch zu hinterfragen.
Reflexion wissenschaftlicher Praktiken
Im Abgleich mit der KI kann man die eigene wissenschaftliche Praxis reflektieren (Ähnlichkeiten und Unterschiede).
Arbeitserleichterung bei standardisierten Schreibaufgaben
ChatGPT zeigt sich in der Lage, brauchbare Vorschläge für Inhalte von Standard-Korrespondenz zu machen sowie erste Entwürfe im Rahmen standardisierter Textsorten zu generieren, mit denen man weiterarbeiten oder die man optimieren kann.
Überwindung von Anfangsbarrieren beim Schreiben
ChatGPT kann zum „Sparrings-Partner“ werden, indem er den Einstieg in ein Thema oder eine Aufgabe mit ersten Textvorschlägen erleichtert.
Förderung von Kreativität
ChatGPT kann die Funktion einer Kreativitätstechnik übernehmen, indem man auch unerwartete oder falsche Antworten konstruktiv nutzt, um z.B. ausgetretene Denkpfade zu verlassen oder eigene Denkprozesse anzuregen.
Generierung von Textbeispielen, -Zusammenfassungen und -Formaten
ChatGPT kann Vorschläge für Textbeispiele erzeugen, längere Texte zusammenfassen (im Anschluss zu überprüfen) und von bestehenden Texten oder Vorgaben Vorschläge für spezielle Formate (z.B. Pressemitteilungen, Blogbeiträge) erstellen.
Texte optimieren und an verschiedene Bedarfe anpassen
Bei bestehenden Texten kann Chat-GPT anhand von vorgegebenen Kriterien Vorschläge machen, wie der Text optimiert werden kann. Welche Qualität die Vorschläge haben, sollte allerdings vorab geprüft werden. Zudem können unterschiedliche Versionen eines Textes (z.B. für verschiedene Ziele oder Zielgruppen) generiert werden.
Risiken
Sammlung von Nutzungsdaten
ChatGPT nutzt eingegebene Daten zur Formulierung von Antworten, allerdings ist unklar, wie genau die Rückmeldungen der User:innen in die Datengrundlage von ChatGPT einfließen.
Fehlerhafte und verzerrte Antworten
Antworten von ChatGPT können falsch oder fehlerhaft sein, je seltener das betreffende Wissen im Internet verteilt ist.
Bias-Gefahr und Training durch Eingaben
Sowohl die Auswahl der Daten als auch die dafür genutzte Sprache (Englisch) können zu einem Bias bei den Antworten führen.
Erschwerte Einschätzung der Ergebnisse
Die Quellen der Ergebnisse bleiben intransparent, das macht es schwierig, die Informationen zu bewerten. Da durch KI generierte Texte von Texten aus Menschenhand schwer zu unterscheiden sind, sind Fehlinformationen, ausgedachte Zitate etc. schwerer identifizierbar.
Unbezahlte Mitarbeit und künftiges Preismodell
Eine Nutzung von ChatGPT ist ein unbezahlter Beitrag zur Weiterentwicklung eines Werkzeuges, für dessen kommerzielle Nutzung bereits Pläne durch Microsoft entwickelt wurden. Ob es parallel dazu weiter eine freie Nutzung geben wird, ist noch unklar.
Fehlende Berücksichtigung aktueller und wissenschaftlicher Quellen
Zumindest derzeit ist die Datengrundlage von ChatGPT nicht aktuell, sodass wichtige Informationen fehlen können. Er-kenntnisse aus wissenschaftlichen Studien, die nicht frei zugänglich sind, können ebenfalls nicht berücksichtigt werden.
Fehlinformationen
ChatGPT generiert nicht nur Texte, sondern bietet auch Erklärungen für wissenschaftliche Zusammenhänge an. Neben falschen, zufällig generierten Zitaten oder Quellen sind dabei auch Fehlinformationen möglich, insbesondere wenn auf schnell auffindbare allgemeine Informationen gesetzt wird.
Ungeklärte Urheberschaft
Es ist aktuell unklar, wie in Publikationen von ChatGPT erstellte Texte „zitiert“ werden und welche Kennzeichnungen erfolgen sollten. Dies gilt insbesondere, wenn ChatGPT z.B. „nur“ zum Finden einer besseren Formulierung eines vorher selbst geschriebenen Absatzes genutzt wird.
Unreflektierte und missbräuchliche Nutzung
Es besteht die Gefahr, dass Studierende ChatGPT & Co. unreflektiert nutzen, Aufgaben zur Texterstellung und -rezeption an die KI delegieren und damit wichtige akademische Kompetenzen nicht mehr selbst entwickeln.
Lernziele in Bezug auf KI
Wie lassen sich Sprachmodelle wie ChatGPT beim wissenschaftlichen Arbeiten einsetzen, ohne für dich als Student*in kontraproduktiv wird, weil es den Aufbau deiner wissenschaftlichen Expertise substituiert und du somit ein potenzielles Deskilling riskieren würdest? In diesem Tab folgen Beispiele für Anwendungsszenarien, wie du KI zum Upskilling nutzen kannst. Salden & Leschke (2023) haben exemplarische, auf KI bezogene Lernziele für Studierende formuliert, die auch den Zielen dieses Kurses entsprechen:
- Studierende sollten die Funktionsweise von KI-basierten Schreibwerkzeugen sowie die Möglichkeiten und Grenzen der Unterstützung durch solche Werkzeuge erklären und beurteilen können.
- Die Studierenden sollten KI-basierte Schreibwerkzeuge im Sinne von Schreibassistenzsystemen für ihre akademische Textproduktion so einsetzen können, dass sie sie bei der Formulierung, Schärfung von Ideen und Argumentation sowie ggf. bei der stilistischen Überarbeitung unterstützen. Dazu gehört auch die Fähigkeit, den Textoutput von KI-Schreibwerkzeugen zu reflektieren, zu bearbeiten und in eigene Textstrukturen zu integrieren.
- Die Studierenden sollten in der Lage sein, die rechtlichen Rahmenbedingungen für den Einsatz von KI-basierten Schreibwerkzeugen (z.B. Kennzeichnungspflichten) zu erkennen und auf die eigene Textproduktion anzuwenden.