Potentiale

Ähnlich wie bei unzähligen technologischen Errungenschaften der Menschheitsgeschichte muss auch KI unter Berücksichtigung ihrer Potentiale und Grenzen betrachtet werden.

(Generative) KI ist in der Lebens- und Arbeitswelt angekommen. Es gibt keine intellektuelle oder akademische Tätigkeit, die nicht mit KI unterstützt werden kann oder in absehbarer Zeit unterstützt werden wird (z. B. Dede et al. 2021). Studierende sollten auf eine agile, chaotische und von KI-geprägte Lebens- und Arbeitswelt vorbereitet werden. Die Relevanz von (generativer) KI in der Lebens- und Arbeitswelt geht mit einer Neuinterpretation und Schärfung von Kompetenzen einher. Für einen souveränen Umgang mit generativer KI müssen alle Hochschulangehörigen Kompetenzen entwickeln. 

Quelle: Westsächsische Hochschule Zwickau

Kompetenzentwicklung in den Studiengängen

Die bei Absolvent:innen angestrebten Kompetenzen werden in den Curricula beschrieben. Reinmann (2023) schlägt eine Berücksichtigung von genereller KI-Literacy, fach-spezifischen KI-Kompetenzen und KI-unabhängigen (Basis-)Kompetenzen in den Curricula vor. Dafür sei eine Einigung im Kolleg:innen-Kreis auf fach- und studiengangspezifische Ziele und Inhalt nötig - eine Einigung auf Ziele und Inhalte, die mit der fortschreitenden Entwicklung von KI regelmäßig kritisch hinterfragt werden müssen.

KI-unabhängige (Basis-)Kompetenzen stehen dabei besonders für Kompetenzen, die an Relevanz gewinnen, weil sie nicht gänzlich durch KI geleistet werden können (z.B. Kreativität, Entscheidungsfähigkeit, Teamwork). Zu einer KI-Literacy zählt u. a. ein kritisches und ethisches Denken im Einsatz von KI. Fach-spezifische und anwendungsbezogene KI-Kompetenzen bestehen u. a. aus der Interaktion mit KI-Technologie und dem Formulieren von Prompts. In dem Zusammenhang sei auf eine Übersicht zu Future Skills verwiesen.

Studierenden könnten auch additive (extracurriculare, fachübergreifende) Angebote zum Erwerb von KI-spezifischen Kompetenzen angeboten werden (z. B. Kurse zum KI-gestützten Wissenschaftlichen Arbeiten). Allerdings stellt dieses Vorgehen eine Notlösung dar. Aufgrund von Selbstselektionseffekten werden additive, freiwillige Angebote tendenziell nur von leistungsstarken und interessierten Studierende wahrgenommen. Darüber hinaus werden erlernte allgemeine Kompetenzen nur bedingt in fachspezifische Kontexte übertragen.

Quelle: Westsächsische Hochschule Zwickau

Weiterführende Informationen: Gabi Reinmann, Universität Hamburg: Wozu sind wir hier? Eine wertebasierte Reflexion und Diskussion zu ChatGPT in Forschung und Lehre (Video, 54 Min.; auch in Textform verfügbar)

Europäischer Referenzrahmen für digitale Kompetenzen

European Education Area - Aktionsplan für digitale Bildung:

• Bürgerinnen und Bürger sollen ein grundlegendes Verständnis für KI (neuartig und abzeichnend langanhaltend) erwerben
• Verständnis soll souverän, kritisch und sicher sowie zu verantwortungsvollem Nutzen und Einschätzung der KI-Potentiale dienlich sein
• gleichermaßen starke Sensibilisierung für Probleme mit und durch neue Technologien wie Ethik, ökolog. Nachhaltigkeit, Datenschutz & Privatsphäre, Kinderrechte, Diskriminierung 
• digitale Kompetenzen (insbesondere für neue und zukünftige Technologien sowie dynamisches (Arbeit-)Umfeld für alle Europäerinnen und Europäer sowie Studentinnen und Studenten, Arbeitssuchende als auch Arbeitnehmerinnen und Arbeitnehmer

Den aktualisierten Rahmen mit vielen praktischen Beispielen finden Sie hier DigComp 2.2

Kompetenzmodell Duale Hochschule Baden-Württemberg Karlsruhe

AI COMP – Future Skills für eine durch KI geprägte Lebenswelt

• AIComp = “derzeit größte Studie zum Thema KI-bezogener Future Skills”
• “Daten der mehr als 1600 Teilnehmenden erlauben die empirische Konstruktion eines Kompetenzmodells auf Basis der subjektiven Einschätzungen der Befragten zu ihren Erfahrungen, Selbsteinschätzungen und Bedeutungszuweisungen für die 12 Kompetenzfelder”

Weiterführende Informationen sowie die Ergebnisse der Studie finden Sie hier AI COMP

Selbstlern- bzw. Selbstregulationskompetenz

Prof. Dr. Tina Seufert, Lehr-Lernforscherin an der Universität Ulm, betont in einem Interview, wie wichtig es ist, zusammen mit der KI-Kompetenz auch Selbstlern- bzw. Selbstregulationskompetenz zu vermitteln. Dies ist wichtig, um KI überhaupt effektiv nutzen zu können. Quelle: Bildung und Innovation: "Lernkompetenz und KI-Kompetenz als zentrale Zukunftskompetenzen fördern“

KI-Eduhacking

KI-Eduhacking bedeutet, dass die KI-Debatte und die damit einhergehenden Fortbildungsangebote in der Bildung bewusst genutzt werden, um Bildung in ihrer bestehenden Form zu ‚hacken‘, d. h. anders zu gestalten. Eigentlich ist es sogar ein doppeltes Hacking:
•    ein Hacking des Bildungssystems bzw. der Lernkultur, anstatt die bestehende zu verfestigen.
•    ein Hacking des vorherrschenden KI-Technologie-Ansatzes, der maßgeblich auf Automatisierung und Vereinfachung orientiert, anstatt auf klügere Menschen.

Quelle: eBildungslabor von Nele Hirsch