Die HTW Berlin sichert stets die Qualität der Studienprogramme und Abschlüsse und passt die Lehrdidaktik und Inhalte des Studiums den sich ändernden Bedingungen an. Die HTW Berlin nutzt dabei den technischen Fortschritt zur Wahrung und Verbesserung der Qualität.

Artificial Intelligence-basierte Sprachmodelle werden in der Anwendung weitreichende Folgen für Industrie, Bildung und Gesellschaft haben. Die Auswirkungen auf die Hochschulbildung hängen vom wohlüberlegten Einsatz dieser Hilfsmittel durch die Studierenden und Lehrenden ab. Vertiefte Forschung ist notwendig, um das volle Potenzial auszuschöpfen.

Nachfolgend einige Thesen zum aktuellen Stand. Workshop-Angebote durch das Lehrenden-Service-Center werden zeitnah folgen. Zudem finden Sie Hinweise zum Umgang mit AI-Tools in Prüfungssituationen am Ende des Artikels.

Sprachmodelle werden zukünftig zum Alltag gehören und einen festen Platz in Studium und Lehre einnehmen. Sie unterstützen Studierende und Lehrende im Lehr- und Lernprozess. Sie ersetzen jedoch nicht deren individuelle Anstrengungen zur Schaffung eines professionellen und wohlfundierten Bildungsprozesses und zum ehrlichen Umgang miteinander.

Sprachmodelle können helfen, bessere Lehr- und Lernerfahrungen zu generieren. Dabei stehen die Bedürfnisse der Studierenden an einem qualitativ hochwertigen und zeitgemäßen Studium im Vordergrund. Durch die Automatisierung geistiger Prozesse nimmt die Bedeutung individueller Betreuung im Sinne des akademischen Mentorats zu und die des vermittlungsfokussierten Frontalunterrichts ab.

Sprachmodelle können verwandt werden, um weitere Lerninhalte vielen Studierenden und Interessent*innen außerhalb der Hochschule zu vermitteln und noch besser zugänglich zu machen. Interessent*innen aller Bildungshintergründe müssen bei der Nutzung unterstützt werden.

Durch einen erhöhten Automatisierungsgrad und damit die Verringerung des manuellen Aufwandes bei der Erstellung von Lehr- und Lernmaterialien können Sprachmodelle helfen, Bildungsangebote schneller und einfacher zu erzeugen.

Antworten von Studierenden können mit AI-Anwendungen teilautomatisiert oder ggf. auch komplett automatisch kontrolliert und beantwortet werden. Lehrkräfte werden damit tendenziell entlastet. Ihnen steht Zeit für individuelle Feedbacks zur Verfügung, um Studierende in der individuellen Lernentwicklung zu fördern.

Sprachmodelle müssen gewinnbringend eingesetzt werden. Studierende lernen durch bewussten Einsatz von und kritischen Umgang mit Sprachmodellen deren Vorteile und Limitationen kennen. Über die Verwendung von Textgenerierungstools sollte Transparenz hergestellt werden. Generell ist durch Sprachmodelle generierter Text als solcher in jedem Fall zu kennzeichnen!

Der zunehmende Verbreitungsgrad von Sprachmodellen fordert Hochschulen und Lehrende dazu auf, neue Prüfungsformate zu etablieren, bei denen die Anwendung und der Transfer von Wissen im Vordergrund steht. Portfolio-, Workshop- oder Fall-basierte Prüfungen bieten sich hier an und müssen prüfungsrechtlich abgesichert werden. Künftig wird das Abschlusskolloquium im Verhältnis zur Abschlussarbeit stärker zu gewichten sein.

KI-Textgeneratoren und auch andere KI-basierte Tools werden zum Alltag in Lehre und Studium gehören. Hochschulen sollten in einem gemeinsamen Diskussionsprozess mit Lehrenden und Studierenden Wege zum gewinnbringenden Einsatz solcher Tools entwickeln und Rahmen und Grenzen definieren.