Mathias Engel und Tobias Leiblein untersuchen an der Hochschule in Nürtingen, inwieweit ein KI-Tutor die akademische Lehre unterstützen kann.
Das Aufkommen von Sprachmodellen wie beispielsweise ChatGPT stellte die akademische Lehre in den vergangenen Jahren vor Herausforderungen. Die Angst der Lehrenden, abgeschafft zu werden sowie die Unsicherheit für Studierende, die Grenzen zum Plagiat zu überschreiten, seien zentrale Punkte im Diskurs, erklärt Tobias Leiblein. Er ist als Hochschuldidaktiker an der Hochschule für Wirtschaft und Umwelt Nürtingen-Geislingen (HfWU) in Nürtingen tätig und regelmäßig mit dem Thema Künstliche Intelligenz konfrontiert.
Mit KI-Hilfe die Programmiersprache Python verstanden
„Man muss gucken, dass man Lehrende beruhigt“, sagt Leiblein. Er sieht die menschliche Komponente in der Lehre nicht in Gefahr. Vielmehr sieht er Sprachmodelle als Chance, die Lehre zu verbessern. Gemeinsam mit Mathias Engel, der als Professor an der HfWU unter anderem Wirtschaftsinformatik lehrt, will er nun die Eignung eines KI-Chatbots für die Lehre erforschen. Das Forschungsprojekt der beiden geht auf Engels Lehrmethoden der vergangenen Jahre zurück. Bereits vor der Corona-Pandemie erweiterte der Professor sein Lehrangebot durch kurze Videos. „Das kam ganz gut an“, sagt er. Vor etwa eineinhalb Jahren stellte er sich dann die Frage, ob es möglich sei, Studierenden mittels eines KI-Tutors die Programmiersprache Python beizubringen.
Das Projekt lief größtenteils ohne sein Zutun, zwei Studierende aus der zwölfköpfigen Gruppe absolvierten den Kurs sogar komplett von zuhause aus. „Ich habe den KI-Tutor und den Fragenkatalog für die Studierenden bereitgestellt“, erklärt Engel. Im Dialog hätten die Studierenden sich dann das Wissen erarbeiten können, sagt Engel. Sobald sie sich bereit fühlten und die nötigen Transferfragen des Sprachmodells beantworten konnten, wurden die Übungsaufgaben freigegeben.
„Jeder hat am Ende des Jahres tatsächlich Python verstanden“, sagt Engel. Zuvor habe er dies in einer so heterogenen Gruppe noch nie gesehen. Nun wolle er im Forschungsprojekt gemeinsam mit Leiblein testen, ob sich der KI-Tutor auch auf andere Fachrichtungen übertragen lasse. „Wenn wir in den anderen Studiengängen Erfolge sehen, wäre das Sprachmodell auch skalierbar für andere Hochschulen“, sagt Leiblein. Es könnte in Zukunft als eine Art Blaupause dienen, um die akademische Lehre zu unterstützen.
Bei Forschungstätigkeiten gebe es natürlich immer hochsensible Daten, führt Engel an. „Der Datenschutz ist nicht zu vernachlässigen“, sagt er. Die Server von Sprachmodellen wie ChatGPT stehen in den USA. An sich gebe es zwar strenge Auflagen für die Datensicherheit, jedoch komme es immer wieder zu Datenlecks, sagt Engel. Ein sogenanntes geschlossenes Sprachmodell wie ChatGPT zeichne sich dadurch aus, dass Nutzer es nicht herunterladen und einsehen könnten. Für den KI-Tutor verwendet Engel ein offenes Sprachmodell. Dieses könne theoretisch von allen Nutzern heruntergeladen und offline betrieben werden. Außerdem sei es durch die Anwender veränderbar. „Es ist eine Möglichkeit, Projekte „in-house“ zu verarbeiten“, erklärt Engel.
Der Mensch bleibt unverzichtbar
Das Forschertandem ist sich des Nutzens eines KI-Tutors sicher. „Aus didaktischer Sicht bietet es einen Mehrwert, da man mehr Studierende gleichzeitig bedienen kann“, sagt Leiblein. Auch auf die verschiedenen Lerngeschwindigkeiten könne der Tutor eingehen. Um das Fachwissen des Sprachmodells zu erweitern, könnten Lehrende zudem eigene Dateien, beispielsweise Lehrbücher, hinzufügen, erklärt Engel.
Trotz all der Vorteile des KI-Tutors bedürfe es dennoch eines Menschen, der bei Einzelfragen gezielt weiterhelfen könne, sagt Leiblein. Außerdem sei die Technik noch immer nicht perfekt. „Man sollte sie wirklich nur als Unterstützung ansehen“, sagt Engel. Die Antworten des KI-Tutors müssten stets auch kritisch hinterfragt werden.