Förderung von KI-Kompetenz – Lernen mit und über Chatbots in einem Making-Szenario
Kurzbeschreibung
Wie lässt sich KI-Kompetenz anwendungsorientiert fördern? Dieser Frage widmet sich der vorliegende Beitrag und präsentiert in diesem Zusammenhang ein Lernmodul für Studierende zum Thema Chatbots. Dabei skizzieren die Autor*innen zunächst die Grundlagen der Chatbot-Technologie, um anschließend das didaktische Design des Moduls sowie Ergebnisse einer ersten Evaluation auszuführen.
Annahmen über die Folgen der Digitalisierung
Künstliche Intelligenz gewinnt für Beruf und Alltag zunehmend an Bedeutung. Mit der Einführung von ChatGPT sind vor allem Chatbots im Bewusstsein von Gesellschaft und Unternehmen präsenter. Sie sind auch ein Grund dafür, warum Künstliche Intelligenz zunehmend Einzug in den Bildungsbereich hält.
Kompetenzanforderungen
Die Autor*innen skizzieren verschiedene Anforderungen in Bezug auf Chatbots, welche unter der Überschrift “Kompetenzdimensionen” ausführlich aufgelistet sind.
Kompetenzbegriffe (nach dem Papier)
Unterdimensionen (nach dem Papier)
KI-Nutzung,
KI-Wissen,
KI-Kritik,
KI-Entwicklung
Kompetenzdimensionen (nach dem Rahmenkonzept von Digitales Deutschland)
Instrumentell-qualifikatorische Dimension: KI-Anwendungen praktisch nutzen; existierende Chatbots zielgerichtet einsetzen, um Probleme zu lösen und Aufgaben zu bewältigen.
Kognitive Dimension: Datensätze verstehen; grundlegende Kenntnisse über Anwendungen Künstlicher Intelligenz; technisches Wissen; kontextbezogenes Wissen über Künstliche Intelligenz; anwendungsspezifisches Wissen über Chatbots; Kenntnisse zu KI-Methoden, die innerhalb der Chatbot-Technologie eingesetzt werden.
Kreative Dimension: Programmierkenntnisse; KI-Anwendungen (z.B. eigene Chatbots) konzipieren, entwickeln und trainieren.
Kritisch-reflexive Dimension: Datensätze zielführend verarbeiten; soziale und ethische Auswirkungen verstehen; KI-Methoden und Datennutzung kritisch reflektieren; sich kritisch mit Chatbots, ethische Anforderungen an die Algorithmen und der Rolle von Daten, mit denen Chatbots trainiert werden, auseinandersetzen.
Zentrale theoretische Annahmen über Kompetenz
keine Angabe
Perspektive der Kompetenzträger*innen auf Kompetenz einbezogen?
keine Angabe
Lebenskontexte der Kompetenzträger*innen einbezogen?
Um am Lernmodul zu Chatbots teilzunehmen, sollten die Studierenden bereits über ein gewisses Basiswissen verfügen, da sich Überforderung negativ auf die Motivation auswirken kann. Darüber hinaus wird für die Aneignung von Kompetenz aber auch die Relevanz von sozialer Eingebundenheit betont. Um diese soziale Eingebundenheit zu fördern, wurde im Lernmodul Raum für Austausch geschaffen (sowohl zwischen den Studierenden und Dozierenden als auch unter den Studierenden). Ein Beispiel dafür ist etwa die gemeinsame praktische Arbeit an einem Chatbot. Motivierend wirken neben sozialer Eingebundenheit die freie Themenwahl, aktivierende Elemente im Modul wie zum Beispiel Quizze und eine motivierende Einstellung der Dozierenden. Im Kontext des Making-Ansatzes kommt der Begleitung eine besondere Bedeutung zu, da dieser große Herausforderungen an Studierende stellt. Denn Fehler können leicht entstehen und sind oft schwer zu finden und zu beheben. Studierende benötigen daher Frustrationstoleranz, zugleich muss die praktische Arbeit intensiv begleitet werden.
Herausforderungen der Erfassung von Kompetenz
Um KI-Kompetenz zu erfassen, bedarf es reliabler Messinstrumente. In der Evaluation des Chatbot-Moduls wurde daher auf bereits bewährte Instrumente zurückgegriffen. Dennoch weisen die Autor*innen auf verschiedene Limitationen hin: So haben Selbsteinschätzungsfragen Limitationen ebenso wie das Verfahren, dass die Studierenden zum Ende des Moduls ihre Kompetenzen aktuell sowie retrospektiv einschätzen sollten. Zudem lassen die Evaluationsergebnisse keine Schlüsse dazu zu, welche Bestandteile des Lernmoduls für den Kompetenzerwerb besonders relevant waren.
Zentrale empirische Befunde über Kompetenz
Die Studierenden beantworteten im Durchschnitt 70 Prozent der gestellten Wissensfragen nach dem Modul korrekt. Zudem fällt ihre Kompetenzeinschätzung nach dem Lernmodul positiver aus als retrospektiv betrachtet. Die Veränderung ist besonders deutlich in den Bereichen Wissen zu und Entwicklung von Künstlicher Intelligenz. Dabei beschreiben die Befragten die praktische Arbeit an einem Chatbot als förderlich, um Wissen zu Künstlicher Intelligenz zu erwerben.
Quellenangabe
Schmidt, C., Sedlmeier, T., Bauer, K., Canz, M., Schlemmer, D., & Sänger, V. (2025). Förderung von KI-Kompetenz – Lernen mit und über Chatbots in einem Making-Szenario. Zeitschrift für Hochschulentwicklung, 20(2), 185-205.