Die Einführung der neuen KI-Technologie hat die Welt der Online-Bildung in Aufruhr versetzt. Die neuen Technologien haben dem E-Learning neuen Reiz verliehen, aber es ist schwer zu sagen, was ein Hype ist und was nicht. Welche Auswirkungen wird KI auf den Online-Lernbereich haben? Was wird sich wahrscheinlich ändern? Was bleibt gleich? Wir führen Sie durch einige wichtige Innovationen in der künstlichen Intelligenz (oder, genauer gesagt, maschinelles Lernen) und was sie für Pädagogen und E-Learning im Allgemeinen bedeuten.
Was ist AI?
Künstliche Intelligenztechnologien sind Technologien, die es Computern ermöglichen, das Verhalten von Menschen nachzuahmen. In letzter Zeit sind diese Technologien recht gut darin geworden, kreative Aufgaben zu erfüllen, die zuvor für Maschinen unmöglich gewesen wären – etwa das Schreiben von Gedichten, das Komponieren von Musik oder die Wiedergabe einzigartiger Kunstwerke.
Diese Technologien könnte man genauer als „Maschinelles Lernen“ bezeichnen. Die Technologie des maschinellen Lernens funktioniert, indem sie das Verhalten eines Programms basierend auf dem, was es zuvor „gesehen“ hat, ändert. Beispielsweise könnte ein maschinelles Lernprogramm in der Lage sein, ein Bild einer Katze zu erstellen, nachdem es viele Bilder von Katzen gesehen hat. Hier ist ein Katze, die es nicht gibt:
Jemand hat einem Programm viele Kätzchen zur Analyse gegeben und der Computer hat auf Befehl dieses Katzenbild erstellt. Sauber!
Der Begriff „Künstliche Intelligenz“ erinnert an die Vision völlig autonomer, denkender und fühlender Roboter, die bereit sind, die Menschheit zu übernehmen. Je weiter man jedoch die einzelnen Schichten durchblättert, desto klarer wird einem, dass diese Programme zwar recht clever sind, aber in puncto allgemeiner Intelligenz noch weit davon entfernt sind, Menschen zu erreichen. Aus diesem Grund ist „Machine Learning“ der treffendere Begriff. Im Rahmen dieses Artikels verwenden wir jedoch beide Begriffe synonym. Schließlich machen das alle anderen auch und wir wollen auch cool sein.
Wie nutzen fortgeschrittene Teams KI im E-Learning?
Maschinelles Lernen wird im Wesentlichen auf drei Arten für die Online-Bildung eingesetzt:
- KI-Tutoren für Online-Kurse
- KI-Inhaltsgenerierung für Online-Lernen
- KI hat Probleme geschaffen
Werfen wir einen Blick auf alle drei…
ChatGPT wird einige Auftritte haben.
1. KI-Tutoren für Online-Kurse
Eine der aufregendsten Einsatzmöglichkeiten künstlicher Intelligenz für Online-Kurse ist die Möglichkeit, einen „On-Demand“-Tutor bereitzustellen, der Lernenden helfen kann, wenn kein Lehrer verfügbar ist. Möglich wird dies durch den Einsatz von Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT. Große Sprachmodelle funktionieren wie andere maschinelle Lernprogramme – sie werden durch die Analyse vieler, vieler geschriebener Texte erstellt, darunter enzyklopädische Artikel, Online-Blogs, E-Books und Nachrichten. Nachdem sie so viele Informationen aufgenommen haben, sind sie in der Lage, sinnvoll auf Aufforderungen zu reagieren.
Zum Beispiel haben wir ChatGPT gefragt: „Könnten Sie die sprachliche Funktion eines Adjektivs erklären?“ und es antwortete:
Sicherlich! Adjektive sind ein grundlegender Bestandteil der Sprache und erfüllen mehrere wichtige sprachliche Funktionen. Ein Adjektiv ist ein Wort, das ein Substantiv (eine Person, einen Ort, eine Sache oder eine Idee) modifiziert oder beschreibt, indem es weitere Informationen darüber bereitstellt. Hier sind die wichtigsten sprachlichen Funktionen von Adjektiven:
- Beschreibende Funktion: Adjektive werden am häufigsten verwendet, um Beschreibungen oder Merkmale von Substantiven bereitzustellen. Sie helfen dabei, im Kopf des Lesers oder Zuhörers ein detaillierteres Bild zu zeichnen. Zum Beispiel:
- "The blauen „Sky“ beschreibt die Farbe des Himmels.
- "A groß „Gebäude“ beschreibt die Höhe des Gebäudes.
- Quantitative Funktion: Adjektive können die Menge oder Anzahl von Substantiven angeben. Diese werden oft als quantitative Adjektive bezeichnet. Zum Beispiel:
- "Ich habe fünf „Äpfel“ gibt die Menge der Äpfel an.
- "Es gibt viele „Menschen im Park“ weist auf eine große Menschenmenge hin.
- Qualitative Funktion...
-ChatGPT, gekürzt
Die Fähigkeit von ChatGPT, große Informationsmengen zusammenzufassen, ist beeindruckend. Credit Janko Ferlic über Unsplash.
Dies ist eine recht umfassende Erklärung von Adjektiven! Die Tatsache, dass eine Maschine dies leisten kann, ist beeindruckend, aber damit wir nicht zu weit gehen, müssen wir an die Grenzen eines solchen Tutors denken.
Einschränkungen von KI-Tutoren
Die erste große Einschränkung eines KI-Tutors besteht darin, dass er möglicherweise Informationen „erfindet“, die nicht der Wahrheit entsprechen. Die Genauigkeit der Antworten eines virtuellen Tutors ist eher dann falsch, wenn es nicht viele Informationen zu einem Thema gibt oder wenn die Informationen, auf die er „geschult“ wird, beispielsweise schlecht kuratiert sind. Diese Unwahrheiten wurden als „Halluzinationen,' und sie können für einen virtuellen Nachhilfelehrer ein ernstes Problem darstellen. Einige aktuelle Beispiele für die Folgen von Halluzinationen sind:
- Ein Lehrer hat mehr als die Hälfte der Schüler durchgefallen ChatGPT behauptete fälschlicherweise, seine Aufsätze für sie geschrieben zu haben.
- Anwälte, die Schriftsätze einreichen mit Scheinzitate auf nicht existierende Fälle.
- Google 100 Milliarden US-Dollar an Marktwert verloren wenn seine KI während einer Präsentation eine leicht überprüfbare falsche Antwort auf eine Frage gab.
KI-Tutoren haben eine gute Chance, das Falsche mit einer solchen Sicherheit zu sagen, dass die Lernenden Unwahrheiten wahrscheinlich für bare Münze nehmen, und die Dozenten landen möglicherweise bei Schülern, die neu eingeführte Missverständnisse haben, die sie herausarbeiten und korrigieren müssen.
Wie eine Motte mit einem „Augen“-Muster kann eine KI eine überzeugende Fassade aufbauen. Credit David Clode über Unsplash.
Das zweite große Problem von KI-Tutoren ist ihre Tendenz, Antworten zu geben, die sie nicht geben sollen. Eine häufige Anforderung an einen virtuellen Tutor ist, dass er dem Lernenden beim Verstehen helfen soll, ohne ihm die Antwort auf Quizfragen zu geben. Es sollte nicht den Denkprozess eines Lernenden ersetzen. Manchmal geben virtuelle Tutoren den Lernenden jedoch direkt die Antwort, obwohl sie gebeten werden, dies nicht zu tun. Dadurch wird der Lernprozess für die Studierenden effektiv „kurzgeschlossen“.
Es gibt Möglichkeiten, die Wahrscheinlichkeit zu verringern, dass eine KI eine Antwort auf eine Quizfrage gibt. Sie können vorkonfigurierte Eingabeaufforderungen hinzufügen, die den ML-Lehrer auffordern, die Frage nicht direkt zu beantworten. Sie können ihm sagen, dass er nur antworten soll, indem er Fragen stellt, um ein sokratisches Erlebnis zu ermöglichen. Allerdings ist das Phänomen des „Jailbreaking“ einer KI ein Sport für sich. Beim Jailbreaking wird die KI dazu gebracht, sich von den Regeln zu lösen, auf die sie programmiert wurde, um sie zu Dingen zu zwingen, die sie nicht tun soll.
In der Tat gibt es eine Spiel, das du spielen kannst wo Sie versuchen, immer härtere KIs zu jailbreaken. Ebenso gibt es Sammlungen von Jailbreaking-Eingabeaufforderungen Online verfügbar. Wenn jemand eine KI dazu bringen möchte, über ihren beabsichtigten Zweck hinaus zu handeln, kann er das tun.
Das dritte große Problem ist nicht unbedingt ein Problem der KI-Lehrer, sondern vielmehr eine subtile, aber erhebliche Einschränkung ihrer Fähigkeiten. Diese Einschränkung besteht darin, dass die Qualität der Antworten stark von der Qualität der gestellten Fragen abhängt. So wie „Google-Fu“ zu einer wichtigen Fähigkeit geworden ist, ist das Schreiben einer guten Eingabeaufforderung eine Fähigkeit für sich.
Schnelles Schreiben hat sich bei der Arbeit mit KI als so wichtige Fähigkeit erwiesen, dass manche es als „promptes Engineering“ bezeichnen. Diese Charakterisierung übertreibt die erforderlichen Fähigkeiten erheblich, es handelt sich aber immer noch um eine erlernte Fähigkeit. Ein guter Lehrer kann manchmal einen Schüler umgehen, der keine guten Fragen stellt, indem er beobachtet, worüber er nicht fragt, oder indem er häufige Missverständnisse erkennt, die in den Fragen, die er stellt, verankert sind. KI-Tutoren haben es schwerer, diese Funktionen auszuführen.
Lohnen sich KI-Nachhilfelehrer noch?
Die Roboter lernen genauso wie wir. Credit Andrea de Santis über Unsplash.
KI-Tutoren können das Online-Lernen absolut verbessern, solange ihre Grenzen verstanden werden. Während LLMs manchmal halluzinieren, können Tutoren für maschinelles Lernen Themen behandeln, zu denen sie über fundierte Trainingsdaten verfügen. Lehrkräfte können KI-Tutoren auch mehrere Fragen zu ihrem Thema stellen, um zu überprüfen, ob ein KI-Tutor für ihr Fach geeignet ist.
Zwar kann es bei KI-Lehrern zu einem Jailbreak kommen, doch oft ist es schwieriger, sie zu knacken, als es sich lohnt. Sie sind auch nicht auf dieses Problem beschränkt – schließlich könnte ein Lernender einfach zu einem anderen Chatbot springen, der nicht vom Lehrer gesteuert wird, und ihm die Frage stellen, die ein KI-Lehrer nicht beantworten möchte. Das ist also kein wirklicher Grund, keine KI-Nachhilfelehrer einzusetzen.
Letztendlich sind KIs zwar durch die Fähigkeit des Lernenden, eine gute Frage zu stellen, eingeschränkt, aber das gilt auch für Menschen. Während die Leute vielleicht besser in der Lage sind, die unausgesprochenen Missverständnisse in den Fragen eines Lernenden zu erkennen, besteht die Alternative nicht darin, dass der Lehrer die Verwirrung erkennt.
Die Alternative wäre, dass es niemand bemerkt.
Das heißt, dass der Dozent eines Online-Lernkurses in vielen Fällen möglicherweise nicht in der Lage ist, mit jedem Lernenden Einzelgespräche zu führen, um sein Verständnis zu überprüfen und Fragen zu beantworten. Und dafür sind diese Bots da – sie füllen die Lücken, in denen ein Ausbilder nicht sein kann. Ihre Absicht ist nicht, den Ausbilder zu ersetzen. Die Grenzen der KI machen deutlich, dass der Ausbilder nicht ersetzt werden sollte. Wenn diese Einschränkungen jedoch beachtet und respektiert werden, können sie die Fähigkeit eines Lehrers verbessern, seinen Schülern beim Lernen zu helfen.
2. Generierung von KI-Inhalten für Online-Lernen
Ein weiterer Bereich, in dem KI das Online-Lernen beeinflusst, ist der Bereich der Inhaltsgenerierung. Dozenten müssen viele Abschnitte in Kursen schreiben, die ein Semester oder ein ganzes Jahr dauern können. Das ist eine Menge Inhalt! Jeder Autor wird Ihnen sagen, dass es eine Herausforderung ist, Worte zu Papier zu bringen. Viele Dozenten würden lieber KI zum Verfassen ihrer Kurse nutzen.
Einschränkungen der KI bei der Generierung von Lerninhalten
Natürlich gibt es einige große Einschränkungen beim Einsatz von KI zur Generierung von Kursinhalten. Das größte Problem ist das gleiche wie bei KI-Tutoren: ML-Tools halluzinieren oft. Und das bedeutet, dass ein Ausbilder nicht einfach zulassen kann, dass eine KI seinen Kurs für ihn schreibt. Sie müssen die Ausgabe des KI-Inhaltsgenerators prüfen und verifizieren.
Der rechtliche Status von KI-Inhalten ist unklar. Credit Tingey Injury Law Firm über Unsplash.
Eine zweite große Einschränkung ist nicht technologischer, sondern rechtlicher Natur. In den USA, aktuelle Gerichtsurteile haben festgestellt, dass durch KI-Technologien erstellte Inhalte dies sind kein Urheberrechtsschutz gewährt. Die Technologie ist so neu, dass viele dieser Fälle noch nicht den Weg durch das Rechtssystem bis zu ihrem endgültigen Ziel gefunden haben. Die bisherige überwiegende Rechtsprechung deutet jedoch darauf hin, dass der Urheberrechtsstatus von KI-Inhalten auf wackeligen Beinen steht. Wenn Sie Bedenken haben, das Urheberrecht an Ihren Kursen zu behalten, ist dies ein Grund zum Innehalten.
Ist die Generierung von KI-Inhalten eine gute Idee?
Könnte sein. KI-Inhaltsgeneratoren können gut geschriebene, klare Lehrinhalte erstellen. Sie müssen genau aufpassen, um sicherzustellen, dass keine Unwahrheiten durchsickern. Ebenso sind einige Illustrationen möglicherweise nicht generierbar und Probleme müssen bewusst konstruiert werden, sodass noch einige Arbeiten von Hand erledigt werden müssen. Allerdings können Kursautoren im Großen und Ganzen von der Verwendung von KI-Inhaltsgeneratoren profitieren.
Obwohl die rechtlichen Beschränkungen in der Tat besorgniserregend sind, verschwinden die meisten davon, sobald ein Mensch als Prüfebene ausreichend einbezogen wird. Das heißt, es gibt eine Grenze zwischen „KI-generierten Inhalten“ und „KI-unterstützten Inhalten“ – wobei nur letztere vom Urheberrechtsschutz profitieren können. Wo diese Grenze liegt, hängt stark von der Arbeit, dem Aufwand und der Absicht des Menschen ab, die KI-generierten Inhalte zu modifizieren, sowie von anderen Faktoren. Wenn Sie sich nicht sicher sind, ob Ihre Arbeit qualifiziert ist, sollten Sie sich an einen qualifizierten Rechtsberater wenden. Die Linie kann auch aufgrund der in künftigen Gerichtsverfahren festgelegten Präzedenzfälle verschoben werden und je nach Ihrer Gerichtsbarkeit unterschiedlich sein.
Zweitens: Wenn es Ihnen nicht darum geht, mit den geistigen Eigentumsrechten des Urheberrechts Geld zu verdienen, dann haben Sie allen Grund, die Hilfe von KI-Inhaltsgeneratoren in Anspruch zu nehmen. Für Teams, die ihre Inhalte kostenlos zur Verfügung stellen, aber stattdessen Zertifizierungen oder andere Mehrwertdienste monetarisieren, ist die Verwendung von ML Content Generation für Ihre Online-Kurse völlig in Ordnung – solange das Ergebnis den Qualitätsstandards Ihrer Institution entspricht.
Natürlich leiden Online-Lernplattformen manchmal unter dem „Not Written Here“-Syndrom, bei dem sich Dozenten oft gezwungen fühlen, einen neuen eigenen Kurs zu schreiben, wenn es bereits hochwertige Kurse zum gleichen Thema gibt. Wir ermutigen Kursautoren, nach Möglichkeit offene Kurse und Lehrbücher zu erkunden und dazu beizutragen.
3. KI hat Probleme verursacht
Ein unterschätzter, aber aktiver Einsatz dieser neuen Technologien besteht darin, sie zu nutzen, um einzigartige Probleme zu schaffen, die die Lernenden lösen müssen. LLMs sind in der Lage, als Reaktion auf eine Aufforderung große Mengen an verbindlich klingendem Text zu generieren. Daraus können sich einige clevere Einsatzmöglichkeiten ergeben.
Eine knifflige Aufgabe in unserer modernen Welt besteht darin, kritisch zu denken – das Gelesene zu bewerten und zu prüfen, ob es wahr ist. ChatGPT und andere LLMs „halluzinieren“ häufig, und das ist hier zu unserem Vorteil. Stellen Sie sich vor, Sie geben einem Lernenden die Ausgabe einer Eingabeaufforderung an ChatGPT – und lassen ihn diese dann bewerten!
KI-Inhaltsgeneratoren haben großes Potenzial bei der Problemgenerierung. Kreditvergleich über Glasfaser über Unsplash.
Lassen Sie den Lernenden alle Behauptungen im Aufsatz einer KI untersuchen, sie hervorheben und Zitate dafür finden – oder Zitate, die ihnen widersprechen. Dies könnte tatsächlich dazu führen, dass KI das beste Werkzeug ist, um Menschen beizubringen, skeptisch gegenüber dem zu sein, was sie in großen Mengen lesen – eine Fähigkeit, die heute mehr denn je benötigt wird.
Ebenso könnte eine KI ein Debattenpartner sein. Einem Lernenden könnte eine Position zugewiesen werden, der KI eine andere. Ein Lehrer würde dann eine Aufzeichnung der Debatte zwischen den beiden überprüfen und den Schüler nach seiner Leistung bewerten.
Ein anderes Beispiel wäre, dass die KI Fragen zum Thema des Dozenten generiert, die der Lernende beantworten muss. Natürlich sollte dem Lernenden mitgeteilt werden, dass eine KI die Frage stellt und sie möglicherweise nicht versteht, damit der Lernende verborgene Annahmen in der Frage hinterfragen kann.
Probleme mit der KI verursachten Probleme
Eigentlich ist es schwierig, sich einen Grund vorzustellen, warum dies nicht funktionieren sollte. Das Hauptproblem würde in der Ausführung liegen – der Entwicklung der Tools, die diese Probleme verursachen würden. Das ist natürlich nichts, was das Team von OpenCraft, einem Open edX-Partner, nicht bewältigen könnte! Wenn Sie also Interesse haben, Kontaktieren Sie sie hier! Außerdem generieren Sie in diesen Fällen jedes Mal, wenn ein Lernender Ihren Kurs ansieht, neuen, kurzlebigen Text, sodass das Urheberrecht wahrscheinlich kein Problem darstellt.
Fazit
Die KI-Technologie bringt viele faszinierende Möglichkeiten in den Online-Lernbereich. Keines davon ermöglicht eine „vollständige Automatisierung“ der Bildung – es wird immer einen Bedarf an Dozenten und Kursdesignern geben, die die Arbeit von Werkzeugen für maschinelles Lernen überprüfen, da sie genauso wenig über die Wahrheit entscheiden können wie Menschen. Solange die Grenzen dieser Technologie verstanden werden, können die Fähigkeiten der KI genutzt werden, um das Online-Erlebnis von Lernenden auf der ganzen Welt zu verbessern.
Und falls Sie sich fragen: Dieser Artikel wurde von Fox Piacenti, Business Development Specialist bei, handgeschrieben OpenCraftund nicht von KI unterstützt. Nur die explizit gekennzeichneten Abschnitte wurden KI-generiert. 🙂
