Künstliche Intelligenz (KI) ist das große Schlagwort unserer Zeit. Immer öfter fällt in diesem Zusammenhang auch der Begriff „Disruption“. Bricht also ein neues Zeitalter an? Zumindest ist davon auszugehen, dass Kompetenzen und Wissen rund um KI zukünftig immer wichtiger werden – und zwar als fächerübergreifende Bildungsziele. Deshalb wurde die „KI-Lehr-Werkstatt Interdisziplinär“ (KIWI) an der HTW Berlin ins Leben gerufen, die einen Ort für das gemeinsame Lehren, Lernen und Anwenden von KI-Technologien schaffen will. Im Interview mit Projektmitarbeiter Ricardo Knauer haben wir über Details gesprochen. 

Knauer: Wir arbeiten darauf hin, dass KI-Konzepte langfristig und in allen Fächern fester Bestandteil der Lehre werden. Um dafür einen Einstiegspunkt zu finden, haben wir einen flexiblen Baukasten mit Lehrmodulen entwickelt – und zwar auf Basis von Interviews mit Lehrenden, Studierenden und Unternehmen, um herauszufinden, welche Kompetenzen, Lernziele und Inhalte sie im Bereich KI wichtig finden. Diese Bausteine können nun von allen Lehrenden in die eigene Lehre integriert und individuell angepasst werden.

Knauer: Die Bausteine sind im Grunde jeweils eine ca. 90-minütige Lehreinheit zu unterschiedlichen Themenbereichen. Da gibt es z. B. „Grundlagen der KI“, „KI und Ethik“, „Trending Topics in der KI“ und mehr. In jeden dieser Bausteine sind inhaltlich die Ergebnisse aus den Interviews und natürlich didaktische Überlegungen mit eingeflossen, sodass methodisch abwechslungsreiche Lehreinheiten entstanden sind, die jeweils theoretische und praktische Elemente kombinieren. In „Grundlagen der KI“ klären wir beispielsweise: Was ist KI? Was ist es nicht? Wofür kann man KI anwenden? Wie kann man KI einschätzen? Wie funktioniert ein KI-Algorithmus bzw. wie trifft KI Entscheidungen? 

Knauer: Wenn eine Lehrperson einen oder mehrere unserer Bausteine nutzen möchte, gehen wir gemeinsam ins Gespräch, um herauszufinden, ob und wie der Baustein verändert werden muss, damit er sich passgenau in die existierende Lehrveranstaltung einfügt. Die Nutzung ist also ohne viel Aufwand und vor allem im Kontext des jeweiligen Faches möglich – was eine wichtige Anforderung aus den Interviews war. Zudem haben Lehrende die Wahl, ob sie die Inhalte selbst vermitteln wollen oder ob die Lehrveranstaltung durch Mitglieder unseres Projekts als Gastdozent*innen gestaltet werden soll. Besonders einfach kann ein Termin mit uns direkt über unser Buchungstool vereinbart werden.

Knauer: Im nächsten Wintersemester möchten wir unseren Baustein „Grundlagen des Datenverständnisses“ als einen kompletten, eigenen Kurs anbieten, nämlich als AWE-Fach. Wir planen zudem gerade gemeinsam mit dem LSC Angebote rund um KI und Lehre für Lehrende der HTW Berlin, damit sie KI-Inhalte selbst in ihren eigenen Lehrkontext einbinden können. Darüber hinaus bieten wir im Juni in Zusammenarbeit mit dem Berliner Zentrum für Hochschullehre einen Workshop für Lehrende aller Berliner Hochschulen an. Und natürlich werden die bestehenden Bausteine ständig weiterentwickelt. Nach jeder Durchführung holen wir Feedback ein, anhand dessen wir Inhalte ergänzen, neu strukturieren und besser in das jeweilige Fach einordnen. Es überrascht, in wie vielen Bereichen KI und angrenzende Methoden ein relevantes Thema sind, sogar in Bereichen, die man nicht sofort mit KI assoziiert, wie z. B. in der Kunst. Daher ist es wichtig, KI immer im Kontext des Faches zu betrachten und fachspezifische Inhalte von Lehrenden einzubringen – das wollen wir zukünftig noch stärker umsetzen.

Knauer: Ich denke nicht! Sicherlich können digitale Hilfsmittel und durch KI generierte Lernpfade beim Selbststudium helfen und in Zukunft vielleicht sogar dazu beitragen, dass verschiedene Studierende besser abgeholt werden. Aber in der Lehre schwingen viele soziale Aspekte mit, wie zum Beispiel das Einfühlen in Probleme oder das Schaffen einer inklusiven Lernatmosphäre. Lehrende können den Lernenden nicht nur Wissen vermitteln, sondern sie auch motivieren, unterstützen und individuell fördern. Solche Kompetenzen kann eine KI nicht übernehmen. Hinzu kommt die fachliche Ebene: Nur mit entsprechendem Wissen kann man die Ergebnisse von KI-generierten Inhalten kritisch beurteilen. Außerdem sind Lehrende als Mentor*innen und Coaches gefragt, die Studierende bei der Verwendung von KI begleiten. Daher wird der persönliche Kontakt auch in Zukunft weiterhin wichtig bleiben.