Mit Künstlicher Intelligenz die Hochschullehre neu gestalten

ChatGPT ist ein Chatbot, der auf einem Large Language Model (LLM), also einem großes Sprachmodell basiert. Es wurde auf Grundlage einer GPT-Architektur (Generative Pretrained Transformer) von OpenAI entwickelt. Es kann Text in natürlicher (also menschenähnlicher) Sprache auf der Grundlage von Eingaben, den sogenannten "Prompts", generieren und auf Fragen in einem Chatverlauf antworten. Dazu wurde es mit einer riesigen Datenmenge von Texten trainiert.

Fragt man ChatGPT nach sich selbst, antwortet der Chatbot folgendes:

KI-Systeme in Lernkontexten: Wie sollten kognitive Tools in Lernprozesse integriert werden? Kognitive Tools sollen Lernende unterstützen, aber "es darf ihnen nicht den Lernprozess abnehmen". Für Lehrende bedeutet dies, KI-Werkzeuge als weiteres kognitives Tool in Lehre und Prüfungen zu berücksichtigen und Regeln für deren Nutzung festzulegen (aus ChatGPT und die Zukunft des Lernens: Evolution statt Revolution von von Prof. Dr. Christian Spannagel, Hochschulforum Digitalisierung).

Auf diesem Artikel basieren die Überlegungen zum Vortrag: Kalz, Marco (2023): Zurück in die Zukunft? Eine literaturbasierte Kritik der Zukunftskompetenzen». MedienPädagogik (Occasional Papers): 332–352. https://doi.org/10.21240/mpaed/00/2023.11.19.X ISSN 1424-3636. Folien zum Vortrag.

Viele Lehrende fragen sich, wie man die Nutzung von KI-Tools bei der Gestaltung von Prüfungen und der Bewertung von Prüfungsleistungen berücksichtigen kann. Ein Beispiel für Regeln bei der Nutzung von ChatGPT und anderen Textgeneratoren bei schriftlichen Arbeiten hat Prof. Dr. Christian Spannagel, PH Heidelberg, erarbeitet: Rulesfortools

Leitlinien für den Umgang mit KI-Tools (beim Prüfen) gibt es bisher noch nicht an allen Hochschulen. Hier finden Sie eine (erste) Zusammenstellung der KI-Richtlinien von den 100 größten deutschen Universitäten

Bei Bewertungen schriftlicher Studien- und Abschlussarbeiten könnte der Prozess der Entstehung und die Nutzung von KI mit einbezogen werden. Für diesen prozessualen Aspekt könnten wiederum zwei Kriterien in die Bewertung einfließen: Der inhaltlich/methodische Aufbau im Sinne eines Forschungsdesigns und das dazu ausgewählte technische Tool-Design inklusive KI-gestützter Werkzeuge. Welche Tools und Werkzeuge wurden benutzt? Welche Methoden, Forschungsdesign, technisches Design? Dies schlüssig zu begründen und darzustellen ist Teil der Prüfungsleistung (Prof. Dr. Doris Weßels von der FH Kiel  ChatGPT – ein Meilenstein der KI-Entwicklung)

Für eine größtmögliche Transparenz bei der Nutzung von KI-Textgeneratoren sprechen sich Buck/Limburg aus und schlagen eine Anpassung der Eigenständigkeitserklärung vor: „Ich bin mir bewusst, dass der Einsatz von KI-Schreibwerkzeugen keine Garantie für die Qualität von Inhalten und Text darstellt. Ich versichere, dass ich jegliche von mir verwendeten Schreibtools als Hilfsmittel angegeben und mit ihrem Produktnamen und einer Übersicht der im Rahmen dieser Prüfungsarbeit genutzten Funktionen vollständig aufgeführt habe.“ Buck, I. & Limburg, A. (2023)

In einer aktuellen Handreichung Vorschläge für Eigenständigkeitserklärungen bei möglicher Nutzung von KI-Tools  der dghd von Glathe/Hansen/Mörth/Riedel werden verschiedene Beispiele für Eigenständigkeiterklärungen vorgestellt, die abhängig vom jeweiligen Lernziel sind und bei der Entscheidung für die erlaubten Hilfsmittel in einer Prüfung helfen:

• Fachkompetenz erwerben,
• wissenschaftliches Schreiben lernen,
• KI-Tools einschätzen und mit wissenschaftlichen Methoden vergleichen können oder
• Professionelle Nutzung von KI-Tools beim wissenschaftlichen Arbeiten (sofern die grundlegende Fach-, Schreib- und KI-Tool-Kompetenz der Studierenden bereits vorhanden ist und die Verantwortung für das Ergebnis vollständig übernommen werden kann).

Die konkreten Formulierungen finden Sie hier: als PPT-Folien, die angepasst und unter CC BY-NC 4.0 DE weiterverwendet werden dürfen oder als PDF.

Wie kann überhaupt noch sichergestellt werden kann, dass Leistungen z. B. in Abschlussarbeiten tatsächlich auf die Fähigkeiten der Studierenden zurückzuführen sind und nicht auf die Unterstützung durch KI-Tools wie ChatGPT, Bard, Bing etc.? Wie müssen Prüfungen aufgebaut, durchgeführt und ergänzt werden, so dass sie auch in einer Welt mit KI noch aussagefähig über den Kompetenzerwerb der Studierenden bleiben? Keine Sorge, Sie müssen nicht alles über den Haufen werfen. In diesem neuen Videoselbstlernkurs mit Ulrike Hanke lernen Sie konkret, wie Prüfen in einer KI-geprägten Welt funktioniert und worauf Sie zukünftig bei der Prüfungsgestaltung achten sollten (2-3 Stunden Zeitaufwand, Start jederzeit möglich): Zum Kurs

„Nature“ und die anderen Springer Nature Journals haben den Veröffentlichungssrichtlinien zwei Prinzipien hinzugefügt:

• ChatGPT und andere Large Language Modells (LLM Tools) dürfen nicht als Autoren genannt werden, da sie nicht die Verantwortung für den Text übernehmen können
• LLM Tools sollen unter Methoden oder bei der Danksagung dokumentiert werden

American Psychological Association (APA) für sozial- und naturwissenschaftliche Fächer: How to cite ChatGPT

When prompted with “Is the left brain right brain divide real or a metaphor?” the ChatGPT-generated text indicated that although the two brain hemispheres are somewhat specialized, “the notation that people can be characterized as ‘left-brained’ or ‘right-brained’ is considered to be an oversimplification and a popular myth” (OpenAI, 2023).

Reference

OpenAI. (2023). ChatGPT (Mar 14 version) [Large language model]. https://chat.openai.com/chat

• Elicit als Recherche-Assistent. Nach Eingabe einer Forschungsfrage bekommt man eine Auswahl an Studien, Literatur etc. vorgeschlagen. Das Tool generiert passende Abstracts zu den Texten und man kann zusätzlich Fragen stellen. Stellen Sie eine Forschungsfrage aus einem Gebiet, auf dem Sie sich auskennen. Wie gut sind die Treffer? Würden Sie es Ihren Studierenden empfehlen?
• Perplexity: Recherchetool mit nachprüfbaren Quellen
• Consensus ist eine Suchmaschine, die speziell darauf ausgelegt ist,  Antworten aus wissenschaftlichen Publikationen zu liefern.
• Bearly fasst die zentralen Thesen von (wiss.) Texten zusammen und findet Gegenargumente. Es kann verschiedene Textformen erstellen z. B. Essay, E-Mail, Blogeintrag, Post.
• Research Rabbit visualisiert die Zusammenhänge zwischen verschiedenen Autoren(gruppen) und macht Verbindungen sichtbar.
• Ausgehend von einem wissenschaftlichen Artikel erstellt Connected Papers eine visualisierte Darstellung von thematisch ähnlichen Artikeln.
• ChatPDF: Ein PDF hochladen und der Chatbot beantwortet beliebige Fragen zum Textinhalt. In den Ausgaben werden auch Seitenverweise zu den jeweiligen Textstellen im PDF angeben, aus denen die Antwort stammt.
• Titelfinder: Gibt nach Eingabe von Studiengang und 3 Stichworten Titelvorschläge für Abschlussarbeiten aus, dazu gleich eine Gliederung und mögliche Thesen.
• AI Tools for Research Workflow in Academia: umfangreiche Sammlung sinnvoller KI-Tools für den Forschungsworkflow von Prof. Niels Van Quaquebeke

Die Nutzung von textgenerierenden KI-Systemen an Hochschulen wirft Fragen zu den verschiedenen rechtlichen Rahmenbedingungen auf, die berücksichtigt werden müssen. Dazu gehören insbesondere datenschutzrechtliche Aspekte, aber auch das Urheberrecht (betrifft Input und Trainingsdaten) und Haftungsfragen zum Output von KI-Generatoren.

Die erste umfangreiche juristische Bewertung von ChatGPT & Co der Ruhr-Universität Bochum um Dr. Peter Salden in Zusammenarbeit mit Prof. Dr. Thomas Hoeren von der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster (WWU) Didaktische und rechtliche Perspektiven auf KI-gestütztes Schreiben in der Hochschulbildung klärt grundlegende Fragen zum Umgang mit KI-Textgeneratoren an Hochschulen und stellt fest: Ein Verbot von KI-Schreibtools in Hochschulen ergibt keinen Sinn

Der Blogbeitrag chatGPT und der Datenschutz vom Team Datenschutz der Technischen Universität Berlin informiert darüber, welche personenbezogenen Daten von OpenAI bei der Nutzung von ChatGPT gesammelt und verarbeitet werden. Dies umfasst die persönlichen Daten bei der Registrierung, die Chatinhalte, die Nutzungsdaten und die Gewinnung von Trainingsdaten.

Der Rechtsrahmen in der Lehre umfasst den Werkschutz, Leistungsschutz von KI-Inhalten und die Kennzeichnungspflicht. Der Output von KI-Generatoren ist aktuell urheberrechtlich schutzlos, da kein ausreichend gestalterischer Einfluss des Menschen bei KI-generierten Texten und Bildern vorliegt. Somit besteht kein Werkschutz und nur lückenhafter Leistungsschutz. Momentan gibt es gesetzlich auch noch keine Kennzeichnungspflicht von KI-generierten Texten, aber möglicherweise nach Hochschulrecht. (aus: Dr. jur. Janine Horn, Online-Vortrag am 14.03.23 zu Haftungs- und urheberrechtlichen Herausforderungen bei der Verwendung von KI-Generatoren)

KI allein kann somit also keine Urheberschaft innehaben. Studierende, die bei der Nutzung von KI-Generatoren "eine in erheblichem Maße geistige Eigenleistung" zu den KI-generierten Texten beitragen, allerdings laut Prof. Dr. Thomas Hoeren schon. Diese Eigenleistung ist von Fall zu Fall zu beurteilen.

Zu Verantwortlichkeiten und Haftung der Anbieter und dem Urheberrecht sind aktuell folgende Entwürfe in der EU-Gesetzgebung:

• Europäische KI-Verordnung: Die Verordnung soll den Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Europäischen Union regulieren. Ziel ist es, Risiken im Zusammenhang mit der KI anzugehen und insgesamt einen verantwortungsvollen und ethischen Einsatz zu fördern
• Europäische KI-Haftungsrichtlinie und Datengesetz: Richtlinie zur Anpassung der Vorschriften über außervertragliche zivilrechtliche Haftung an künstlicher Intelligenz

Verletzen KI-Werke die Rechte von Künstlern und Autoren? Sind sie selbst bzw. Prompts urheberrechtlich geschützt? Und darf KI zur Erfüllung von Arbeitsaufgaben eingesetzt werden? Antworten gibt es im Rechtspodcast von Marcus Richter und Thomas Schwenke: Rechtsbelehrung ChatGPT und KI vs. Urheberrecht