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Künstliche Intelligenz

Ping-Pong-Denken mit der KI – Zusammenarbeit von Mensch und Maschine

Co-kreatives und co-konstruktives Schreiben und Arbeiten mit GPT, DALL-E & Co

Angesichts der Arbeit mit ChatGPT & Co. wird derzeit (2023) die Dualität „Mensch gegen Maschine“ diskutiert. Noch unterbelichtet ist dagegen die Frage nach der Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine, zwischen mir und der KI. Für die Arbeit mit GPT und anderen digitalen Akteuren suchen wir noch nach Begriffen. Hier kommt mein Vorschlag für eine Allegorie: Ping-Pong-Denken und Ping-Pong-Zusammenarbeit.

Ein Mensch und ein Roboter am Ping-Pong-Tisch

Grafik „Ping-Pong Mensch mit Roboter“ von Jula Henke, Agentur J&K unter CC BY 4.0

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Kann ChatGPT für Prüfungsformate auch individuelle Fragestellungen bewältigen?

Ein Praxistest zu „Anti-Copy&Paste-Aufgaben“

Screenshot mit folgendem Text von ChatGPT: Hier sind einige Vorschläge für Charaktere, die die Hauptfiguren in Ihrer Bildergeschichte zur Photosynthese darstellen können: Sonny, das Sonnenlicht: Sonny ist ein fröhlicher und energiegeladener Charakter, der die Sonnenstrahlen repräsentiert. Er ist immer gut gelaunt und spielt eine wichtige Rolle bei der Bereitstellung von Energie für die Photosynthese. Sonny hat vielleicht eine strahlende, gelbe Farbe und trägt Sonnenbrillen oder einen Sonnenhut. Chlorie, das Chlorophyll: Chlorie ist ein freundliches und sanftes grünes Blatt, das das Chlorophyll repräsentiert. Sie ist verantwortlich für die Absorption von Sonnenlicht und die Umwandlung von Lichtenergie in chemische Energie. Chlorie könnte eine lebhafte grüne Farbe haben und als Blatt oder Teil eines Blattes dargestellt werden. Wally, das Wasser: Wally ist ein lustiger, sprudelnder Wassertropfen, der das Wasser in der Photosynthese repräsentiert. Er ist immer bereit, den Pflanzen zu helfen und versorgt sie mit dem Wasser, das sie für die Photosynthese benötigen. Wally könnte eine blaue Farbe haben und als fröhlicher Wassertropfen dargestellt werden.

Ausgangspunkt

Beat Doebeli schreibt im April 2023:

„Gewisse Prüfungsformate sind künftig anfällig für Betrug
Schriftliche Hausaufgaben und Prüfungen am Computer ohne entsprechende Aufsicht und/oder Gegenmassnahmen können künftig zum Teil einfach mit KI-Sprachgeneratoren gelöst werden. Entsprechende Beispiele sind bereits zahlreiche auf dem Internet zu finden.
Individuelle Fragestellungen schützen nicht mehr vor möglichem Betrug
Vor dem Aufkommen von KI-Textgeneratoren hat es gereicht, statt allgemeiner sehr individuelle Fragestellungen zu formulieren („Beschreibe den Feldzug von Napoleon aus der Sicht eines russischen Bauern“) weil die Antwort auf exakt diese Fragestellung noch nicht auf dem Internet verfügbar war. Heutige KI-Textgeneratoren liefern jedoch auch auf solche Fragestellungen Antworten.“

Vorgehen

Die These des zweiten Absatzes oben soll empirisch überprüft werden.

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Es gibt kein besseres Jahr als 2023, um sich mit Studierenden oder Schüler*innen über KI zu verständigen

Ein Gedanke gegen das pädagogisch gut gemeinte Aufschieben der Auseinandersetzung mit Künstlicher Intelligenz oder ChatGPT

Für alle, die das später einmal lesen: Wir schreiben Ende März 2023, als das Thema Künstliche Intelligenz im Allgemeinen und ChatGPT im Besonderen die Gesellschaft im Allgemeinen und den Bildungsbereich im Besonderen sehr beschäftigt. (Bei einer überhaupt nicht repräsentativen Umfrage unter den Teilnehmenden eines Konferenzvortrags letzte Woche meinte grob die Hälfte der Anwesenden, dass es sich dabei um die „größte Herausforderung handelt, vor der Schule in (überschaubarer) Zukunft steht“ – und das bei einer Freitext-Antwort.)

DALLE hat vier Bilder vorgeschlagen. Zwei zeigen Bücherstapel, zwei zeigen lächelnde junge Frauen mit langen Haaren, von oben fotografiert. Eine hat noch ein angedeutes Lernmaterial, die anderen gar keinen erkennbaren Bezug zum Thema

„DALL-E, photo of open educational resources in an encouraging surrounding“

„ChatGPT sehe ich kritisch – lasst uns abwarten!“

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Künstliche Intelligenz und Lehrkräftemangel – wofür investieren wir die Korrekturdividende der KI?

Kann die KI uns doch noch die Transformation im Bildungswesen retten, über einen Umweg?

2023 diskutieren wir zwei große Themen im Bildungsbereich: KI (Was verändert sich durch die Nutzung sogenannter „künstlicher Intelligenz“-Anwendungen?) und Lehrkräftemangel (Was tun, wenn wir auf 10+ Jahre hinaus zu wenige Lehrer*innen haben?) Wenn man beide Diskussionen miteinander verbindet, gibt es ein düsteres und ein weniger düsteres Szenario.

Der Roboter Kuka kopiert die Luther-Bibel, im ZKM in Karlsruhe (2007). Foto von Marc Wathieu, CC BY 2.0, via Wikimedia Commons

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Lernen und Lehren mit künstlicher Intelligenz (KI) – Wozu braucht es noch Menschen?

Ein Keynote-Video von und mit Jöran Muuß-Merholz

Ein Vortragsvideo aus der Reihe „Impulse zur Schulentwicklung und Unterrichtsentwicklung“ (Nr. 3 von 10)

Screenshot aus dem Video „Lernen und Lehren mit künstlicher Intelligenz (KI) – Wozu braucht es noch Menschen? (NLQ-Impulse 3)“ von der Agentur J&K – Jöran und Konsorten im Auftrag des Niedersächsisches Landesinstituts für schulische Qualitätsentwicklung (NLQ) unter CC BY 4.0

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2020: Ich halte Menschen für Bots.

Wie funktionieren automatische Antwortvorschläge im Messenger, und was lernen wir daraus?

Diverse Messenger (Telegram, WhatsApp, Teams …) bieten mir neuerdings automatisch generierte Vorschläge für Antworten auf Nachrichten an. Wird das dazu führen, dass ich Menschen in Zukunft fälschlich für Bots halte?

Screenshot einer Telegram-Nachricht: „Das ist schonmal gut, danke“. Telegram zeigt Buttons „Keine Ursache“ und „Bitte, gern geschehen“

Automatische Antwortvorschläge im Messenger (hier am Beispiel von Telegram)

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Corona Log 7: Verändert WhatsApp das Lernen stärker als Künstliche Intelligenz? Der Horizon Report im Corona-Licht

Tag 10: „Ausgerechnet Du hast mich gerettet“

Sonntag, der 22.3.2020. Im Horizon Report wird jährlich die Zukunft des Lernens und Lehrens mit neuen Technologien vorhergesagt . Im Lichte der Coronakrise wirken die Prognosen plötzlich irgendwie „daneben“. Alltagsmedien wie WhatsApp, Dropbox und E-Mails erweisen sich als die wahren Killer-Applications. Was wird davon bleiben?

Ausschnitt aus dem Inhaltsverzeichnis des Horizon Reports: Emerging Technologies & Practices; Adaptive Learning Technologies; AI/Machine Learning Education Applications; AnalyticsforStudentSuccess, Elevation of Instructional Design, Learning Engineering, and UX Design, Open Educational Resources, XR (AR, VR, MR, Haptic) Technologies

Aus dem Inhaltsverzeichnis des Horizon Reports 2020

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Sitzsäcke sind das neue Sprachlabor. Digitale Geräte, K.I. und bunte Möbel machen noch keine moderne Schule

von Jöran Muuß-Merholz (2019)*

Es gibt zwei verbreitete Bilder, mit denen das Thema „Lernen mit digitalen Medien“ in der Schule visualisiert wird. Das erste, schon etwas ältere Bild zeigt Tischreihen mit Computern darauf. Schüler sitzen dahinter in Reih und Glied, alle bedienen ihren PC. Das Setting erinnert an die Sprachlabore der 1970er und 1980er Jahre. Dieses Bild steht für die alte Schule mit uniformen Schülern und instruktionistischer Lehre.

2019 sieht man häufiger ein neues Bild. Darauf liegen Schüler in bunten Sitzsäcken oder sitzen auf würfelartigen Hockern. Auf den Knien bedienen sie ein iPad. Dahinter steckt das Versprechen der Individualisierung durch digitale Medien. Jeder Lernende hat ein für sich maßgeschneidertes Lernangebot, kann sich also auch einen individuellen Lernort aussuchen.

Sprachkabinett

Ausschnitt aus „Sprachkabinett“ von Eugen Nosko, Deutsche Fotothek unter CC BY-SA-3.0-de via Wikimedia Commons

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Stefania Druga: „We need A.I.-Education!“ [Video, englisch]

„Making the Future“ Talk von Stefania Druga bei der Körber Stiftung

Stefania Druga sprach über ihre Arbeit am MIT Media Lab, als Gründerin von HacKIDemia und Erfinderin der CogniMates. Ihr Credo: Wir brauchen kein Schulfach Programmieren, wir brauchen projektbasiertes Lernen! Und wenn schon digitale Kompetenzen, dann nicht Coding, sondern „A.I.-Education“.

Stefania Druga und Jöran Muuß-Merholz

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Eine K.I. als persönlicher Assistent für das Lernen – der „Knowledge Navigator“ von Apple (1987)

Das folgende Video von Apple über den „Knowledge Navigator“ zeigt, wie ein digitaler Assistent mit künstlicher Intelligenz beim Lernen und Arbeiten unterstützt. Es trifft ziemlich genau das, was wir uns 2017 mit Siri, Alexa oder Google Assistant für die nahe Zukunft gut vorstellen können. Es ist die Bündelung von Technologien, die eigentlich™ schon da sind. Das Bemerkenswerte: Das Video ist bereits 30 Jahre alt!

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