Bildung und Digitalität. Und weitere Nebensächlichkeiten.
Bildung und Digitalität. Und weitere Nebensächlichkeiten.
Bis zum 16. Januar 2026 besteht die Möglichkeit, Beiträge für die EDU|days 2026 einzureichen. Wenn Sie also nicht nur Teilnehmer:in, sondern auch Teilgeber:in der EDU|days sein wollen, nutzen Sie die Gelegenheit: https://www.edudays.at/einreichung/. Im April 2026 findet die Tagung bereits zum 17. Mal statt. Dass sie…
An der Pädagogischen Hochschule Niederösterreich bieten wir bereits seit dem Wintersemester 2024 den Hochschullehrgang „KI und schulische Bildung” an.
Bei der Konzeption sind wir bewusst einen anderen Weg gegangen. Die Optimierung der eigenen Prompts ist bei diesem HLG nicht das primäre Ziel. Vielmehr wollen wir uns mit dem Gesamtkomplex von KI in der Schule auseinandersetzen. Daher haben wir unter anderem eine Lehrveranstaltung ausschließlich den ethischen Aspekten im Umgang mit KI gewidmet. Dabei ist es uns wichtig, Konzepte vorzustellen, wie das Thema Schüler*innen nähergebracht werden kann. Leitthemen sind dabei Ethik, Werte, Normen, Menschenrechte und Menschenwürde.
In einer weiteren Lehrveranstaltung setzen wir uns damit auseinander, wie sich Konzepte des Machine Learnings mit Schüler*innen umsetzen lassen, d. h.: Wie programmiere ich meine eigene KI? Ein Obst- und Gemüseklassifikator für Schüler*innen von der Volksschule bis zur Matura und ohne Programmierkenntnisse ist da u. a. Teil des Programms. Selbstverständlich beschäftigen wir uns auch mit Text- und Bildgeneratoren, ihren Möglichkeiten und Grenzen, sowie didaktischen Szenarien für den Unterricht.
Mehr Informationen zum Hochschullehrgang „Künstliche Intelligenz und schulische Bildung”: https://www.ph-noe.ac.at/de/weiterbildung/hochschullehrgaenge/index.php?id=1201&nr=1007
Was ist eine Pfadabhängigkeit? Ein Beispiel dafür ist die Entwicklung unterschiedlicher Normen für Steckdosen in verschiedenen Ländern. Daraus folgt, dass wir heute mit Reisesteckern unterwegs sind und zu Geräten mehrere Stromkabel beigepackt werden, von denen bis auf eines alle gleich nach dem Auspacken im Müll…
Die fnma-Studie „Von KI lernen, mit KI lehren: Die Zukunft der Hochschulbildung“ widmet sich der Frage, wie Künstliche Intelligenz (KI) die Hochschullehre in Österreich verändert und welche Potenziale sowie Herausforderungen sich daraus ergeben. Ich durfte das Gesamtprojekt koordinieren.
Wir (Karin Tengler und ich) haben eine umfangreiche Studie zur Akzeptanz von KI-Applikationen bei Lehrenden und Lehramtsstudierenden durchgeführt. Den Beitrag zum Tag der Forschung haben wir jetzt als Preprint veröffentlicht, weil wir gerne Rückmeldungen zu den Studienergebnissen im definitiven Artikel berücksichtigen wollen – und weil die Ergebnisse schon jetzt von Interesse sein könnten: https://zenodo.org/records/10531909
Christian Wiesner und ich haben als Herausgeber eine etwas andere Herangehensweise für einen neuen Sammelband versucht, mit dem Ergebnis sind wir mehr als zufrieden!
Das war meine Frage zu zwei Texten, gestellt im Rahmen von Vorlesungen, Seminaren und Vorträgen an insgesamt ca. 480 Lehrer*innen und Lehramtsstudierende. Bei beiden Texten handelt es sich jeweils um einen Teil einer Deutschschularbeit, 4. Klasse AHS. Ein Text wurde von ChatGPT4 verfasst, einer von…
Die Antworten von ChatGPT sind betörend. Viel wurde daher über die Auswirkungen von ChatGPT auf Schule und Hochschule geschrieben, Banales und Bedeutendes. Ein wichtiger Aspekt wird dabei aber wenig beachtet, dem möchte ich mich hier kurz widmen.
Der Mensch verknüpft Texte mit Bedeutung, diese Bedeutungen werden in Korrelation gesetzt. Wir besitzen so etwas wie Wahrheitsfähigkeit, so würden es zumindest manche Philosoph*innen sehen. Mit der Frage, wie man wahre von falschen Aussagen unterscheiden kann, beschäftigen sich verschiedene philosophische Ansätze. Die philosophische Logik, die Ontologie und die Erkenntnistheorie helfen uns bei der Einordnung. Kurzum: der Mensch möchte weitergeben, was der Fall ist. Text ist für den Menschen Repräsentation.
Was macht dagegen ChatGPT? ChatGPT ist eine sogenannte schwache künstliche Intelligenz (KI). Schwache KI soll den Menschen bei konkreten Anwendungsproblemen unterstützen, im Gegensatz zu starker KI hat es aber nicht den Anspruch, komplexe Aufgaben eigenständig zu lösen.
ChatGPT funktioniert so, dass die Textfragmente keine Zuordnung zu Bedeutungen haben. Stark vereinfacht ausgedrückt: er sucht in seiner Datenbank nach Textmustern, die in Beziehung mit einer gestellten Frage stehen. Die gefundenen Textmuster setzt er aufgrund von formalen Kriterien zusammen. Mit errechneten Wahrscheinlichkeiten versucht der Bot, vorherzusagen, wie ein Satz sinnvoll fortgesetzt werden kann. Diese Fähigkeiten von ChatGPT wurden in mehreren Phasen optimiert (selbstüberwachtes Lernen, überwachtes Lernen, bestärkendes Lernen). Es werden also Textteile in Vektorräume übersetzt, verarbeitet und anschließend zusammengeklebt.
Wahrheit kann in diesem Zusammenhang kein Kriterium für ChatGPT sein. Er versucht, aus den Daten, die ihm zur Verfügung stehen, mit Hilfe von Algorithmen Texte zu erstellen. Diese Texte sind losgelöst von Repräsentation. ChatGPT verfügt nicht über so etwas wie ein strukturiertes Weltwissen.1
ChatGPT erzeugt Textmuster, von denen der Mensch gewohnt ist, sie als sinnvoll zu akzeptieren. Man hat also das Gefühl, dass ChatGPT sinnvolle Texte erzeugt, sehr oft sind die Ergebnisse seltsam vage und nebulös. Dabei handelt es sich aber um die Abarbeitung eines Algorithmus an einer riesigen Menge an Parametern. Die Texte haben keine Bedeutung im menschlichen Sinne, ChatGPT hat keinen Überblick über das Arrangement. Er ist also eher so etwas wie ein Polyphrasiker, manches Mal ein Bullshitter, jedenfalls aber kein philosophischer Logiker. Sprache entsteht hier über statistische Modellierung.
Von diesen Fähigkeiten des Bots sind wir geblendet und projizieren Bedeutung in die Texte. Das zeigt sich sehr deutlich bei all den veröffentlichten Antworten des Bots, bei denen es dann heißt: „ChatGPT meint dazu …“. Der Bot meint aber nicht, er konstruiert. Vergessen wir nicht: ChatGPT wurde von Menschen erfunden und programmiert, die Struktur der Datenbank haben Menschen ersonnen und die Textfragmente stammen von Menschen.
Den Unterschied zwischen Bedeutung und der Simulation von Bedeutung sollten wir auch unseren Schüler*innen bewusst machen.
Anmerkung
1 Es gibt aber sehr wohl Ansätze zu KI, die versuchen, Wissen zu strukturieren. Cyc (https://de.wikipedia.org/wiki/Cyc) verwendet seit 1984 eine eigene Ontologiesprache (Cycl), um aus Inhalten logische Aussagen zu generieren. Eliza (1966, https://de.wikipedia.org/wiki/ELIZA) verfügt über ein strukturiertes Wörterbuch.
Aktuell führen wir viele Onlinesprechstunden zur Umsetzung des 8-Punkte-Plans durch. Bei einer der letzten Onlinesprechstunden habe ich mich an das Will, Skill, Tool Modell von Knezek et al. und dessen Aussagen erinnert gefühlt. Wie es dazu kam:
An der Pädagogischen Hochschule Niederösterreich bieten wir bereits seit dem Wintersemester 2024 den Hochschullehrgang „KI und schulische Bildung” an. Bei der Konzeption sind wir bewusst einen anderen Weg gegangen. Die Optimierung der eigenen Prompts ist bei diesem HLG nicht das primäre Ziel. Vielmehr wollen wir…
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Das war meine Frage zu zwei Texten, gestellt im Rahmen von Vorlesungen, Seminaren und Vorträgen an insgesamt ca. 480 Lehrer*innen und Lehramtsstudierende. Bei beiden Texten handelt es sich jeweils um einen Teil einer Deutschschularbeit, 4. Klasse AHS. Ein Text wurde von ChatGPT4 verfasst, einer von…
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Aktuell führen wir viele Onlinesprechstunden zur Umsetzung des 8-Punkte-Plans durch. Bei einer der letzten Onlinesprechstunden habe ich mich an das Will, Skill, Tool Modell von Knezek et al. und dessen Aussagen erinnert gefühlt. Wie es dazu kam:
