Wie verändert ChatGPT das Lernen und Lehren? Viele Hochschulen und Hochschullehrende sind derzeit verunsichert, inwiefern KI-basierte Sprachmodelle wie ChatGPT Einfluss auf die vorherrschende Lern-, Lehr- und Prüfungskultur (z. B. wissenschaftliches Schreiben) haben wird. Hochschulen und Hochschullehrende reagieren sehr unterschiedlich: Die einen klären auf, diskutieren (z. B. in digitalen Infoveranstaltungen, Handreichungen, Guidelines, Blogbeiträgen) und plädieren für einen reflektierten und sinnvollen Einsatz von ChatGPT. Die anderen reagieren mit Forderungen nach starken Einschränkungen oder gar Verboten und kündigen die verstärkte Rückkehr zu Pen- und Paper-Klausuren an.

Solche Widerstände sind nicht untypisch bei bevorstehenden Veränderungen. Change Management bezeichnet das planvolle Managen von Veränderungsprozessen von einem Ausgangszustand hin zu einem Zielzustand. Systematisches Change Management für den Einsatz von neuen Lerntechnologien wird bislang wenig thematisiert (Euler & Seufert, 2007; Ifenthaler, 2020). Um eine sinnvolle wie nachhaltige systemische Integration von neuen Lerntechnologien in die Hochschullehre sowie die digitale Transformation (Educase, 2007) zu verwirklichen, sollte ein systematisches Change Management vollzogen werden.

Anlässlich der teils sehr emotional geführten Diskussion um den Einsatz von ChatGPT in der Hochschullehre soll in diesem Beitrag einmal die Metaebene eingenommen werden – für mehr Verständnis und mehr Sachlichkeit in der aktuellen Debatte.

Nachfolgend werden die sieben emotionalen Reaktionen auf (abrupte) Veränderungen nach Streich (1997) vorgestellt und mit dem Einsatz von Sprachmodellen wie ChatGPT in der Hochschullehre verknüpft. Fokus dieser ersten Einordnung ist die Perspektive der Hochschullehrenden.
 

Abbildung 1: Die sieben Phasen der Veränderung nach Streich (1997)

1. Schock & Überraschung:
Im November 2022 wurde das Sprachmodell ChatGPT von OpenAI veröffentlicht. Innerhalb kürzester Zeit erlange das KI-basierte Sprachmodell enorme mediale Aufmerksamkeit – im breiten gesellschaftlichen Diskurs sowie bei den Hochschulen, Hochschullehrenden und Studierenden. Auf sozialen Medien werden täglich Anwendungsbeispiele geteilt und diskutiert. Die Ergebnisse – insbesondere die sprachlichen Formulierungen – sind faszinierend. Inhaltliche Fehler und Bias der Datenquellen werden dabei von Vielen (vorerst) wenig reflektiert, obwohl diese die Basis der Antworten darstellen. Details zu den verwendeten Datenquellen sind unveröffentlicht, es ist lediglich bekannt, dass ChatGPT auf ca. 45 TB Text bis 2021 trainiert wurde (z. B. Common Crawl, Reddit, Bücher, Wikipedia).

2. Abneigung & Widerstand:
Einige Hochschulen reagieren schnell – und unterbinden den Einsatz von ChatGPT. Negative Aspekte wie Betrug und Plagiate stehen für sie im Vordergrund. Wenige Hochschulen und Hochschullehrende reagieren konträr: Sie informieren, skizzieren Anwendungsszenarien, konstatieren die neuen Möglichkeiten und formulieren Rahmenbedingungen für den Einsatz (z. B. Rules for Tools). Trotz einiger engagierter Vorreiter:innen und der fortlaufenden intensiven Debatte scheint die übergreifende Grundstimmung für den Einsatz von ChatGPT und Co. in der Hochschullehre im Frühjahr 2023 noch verhalten.

3. Rationale Einsicht:
In dieser Phase wird realisiert, dass die Veränderung nicht mehr abzuwenden ist. KI-basierte Tools wie das Sprachmodell ChatGPT sind erst der Anfang. Weitere Sprachmodelle, wie Bard von Google, folgen und werden kontinuierlich optimiert. Nur wenige deutsche Hochschulen und Hochschullehrende scheinen gesamtheitlich bereits in dieser Phase angekommen zu sein. Zügiges und agiles Handeln ist ratsam, um proaktiv mitgestalten und prägen zu können. Dies betrifft beispielsweise die Nutzung als auch die (Weiter-)Entwicklung von KI-basierten Tools, möglichst als (kostenfreie) Open-Source-Produkte (z. B. Sprachmodelle OPT, BLOOM).

4. Emotionale Akzeptanz:
Diese Phase markiert den Wendepunkt im Veränderungsprozess (hopefully coming soon): Gemäß der Modellannahme öffnen sich nun mehrheitlich die Hochschulen/Hochschullehrenden für das Neue. In diesem Stadium ist es besonders wichtig, zum einen die Trauer um die „alten Gewohnheiten“ zuzulassen und gleichzeitig positiv zu bestärken: Wir sind den Anforderungen der Zukunft gewachsen. Möglicherweise ist mittlerweile eine Diskrepanz zwischen Hochschulen/Hochschullehrenden und Studierenden entstanden: Während Studierende KI-basierte Tools wie ChatGPT größtenteils längst verwenden, beginnen Hochschulen erst jetzt mit einheitlichen Konzepten zur Integration in die Hochschullehre.

5. Lernen:
Hochschulen und Hochschullehrende interessieren sich für die neuen Möglichkeiten beim Einsatz von ChatGPT und Co. in der Hochschullehre. Sie probieren die Tools aus: Wie funktionieren KI-basierte Sprachmodelle? Wie kann ich sie sinnvoll in meine Hochschullehre integrieren? Was sind konkrete Einsatzszenarien? Gibt es Unterschiede in den Fachbereichen? Fragen ergeben sich vermutlich auch auf Grundlage der etablierten Nutzung/Nutzungsszenarien der Studierenden.

Besonders hilfreich sind kleinere wie größere Lernformate zum Thema: Niedrigschwellige Einführungen in Form von Literatur wie Handreichungen und Blogbeiträge (z. B. die kommentierte Linksammlung vom Hochschulforum Digitalisierung (HFD), Übersichten zu ChatGPT im Hochschulkontext von der Universität Hamburg und der Special Report „AI and Education“ von University World News) oder (Lern-/Erklär-)Videos (z. B. die Videoreihe des KI-Campus).

Der KI-Campus bietet unter dem Schwerpunkt „Chatbots und Sprachassistenzen“ kostenlose digitale Lernangebote rund um das Thema. Zudem entwickeln wir derzeit einen neuen Online-Kurs speziell für Hochschullehrende, aber auch für Studierende und andere Interessierte. Der Online-Kurs soll dazu befähigen, Möglichkeiten der Nutzung solcher Systeme kreativ zu erproben und gleichzeitig auch kritisch zu hinterfragen. Wir freuen uns schon auf die Veröffentlichung auf dem KI-Campus im Frühjahr 2023.

Für Lehrende und Studierende wird bei der Anwendung von KI-basierten Tools insbesondere der Aspekt des kritischen Denkens wichtig sein. In dieser Phase ist noch die richtige Zeit zum Agieren.

6. Erkenntnis:
Durch die aktive Auseinandersetzung mit den KI-basierten Tools (z. B. Lernen, Ausprobieren, Diskutieren) werden die neuen Möglichkeiten positiv wahrgenommen. Hochschulen und Hochschullehrende sind bestärkt, dass die Sprachmodelle wie ChatGPT tatsächlich sinnvoll in die Lehre integriert werden können. Hochschullehrende wie Studierende erweitern ihre KI-Kompetenzen. Die Veränderung wird sukzessive Bestandteil des Lehr-Alltags. Voraussetzung dafür ist das gemeinsame Lernen von Lehrenden und Lernenden.

7. Integration:
Zielstatus: ChatGPT und Co. sind zur neuen Realität in der Hochschullehre geworden! Lehrende und Studierende verwenden KI-basierte Tools reflektiert und selbstverständlich in ihrem (hochschulischen) Alltag.

Und nun?

ChatGPT und Co. werden weiterhin große Aufmerksamkeit erfahren. Bereits seit mehreren Jahren wird die Forschung zu KI in der Hochschulbildung/Hochschullehre kontinuierlich intensiviert (z. B. durch entsprechende Förderlinien wie Digitale Hochschulbildung, KI in der Hochschullehre und Hochschulen durch Digitalisierung stärken). Nach dem ersten Hype um ChatGPT erscheint es sinnvoll, zukunftsgerichtet und systematisch zu überlegen, wie KI-basierte Sprachmodelle sowie weitere KI-basierte Tools (z. B. Learning Analytics) in die Hochschullehre integriert werden können.

Bei Change-Prozessen werden oftmals die oben skizzierten sieben Phasen durchlebt – wennschon es zweifellos Ausnahmen gibt! Viele Hochschulen und Hochschullehrende reagieren offen, neugierig sowie proaktiv und haben sich für den Einsatz von ChatGPT in der Lehre ausgesprochen. So sind innerhalb kurzer Zeit Handreichungen mit Anwendungsbeispielen, Linksammlungen zum Thema und Guidelines entstanden.

Für erfolgreiche Veränderungsprozesse ist vor allem der gemeinsame Dialog, eine wertschätzende Begleitung sowie Kompetenzentwicklung wichtig. Ähnlich wie bei der Covid-19-Pandemie ist eine schnelle wie konstruktive Reaktion der Hochschulen essenziell – und deutsche Hochschulen und Hochschullehrende haben bereits bewiesen, dass sie schnell reagieren können, wenn sie müssen (Winde et al., 2020). Inwiefern die kurzfristige Umstellung auf Online-Lehre systemisch verankert und nachhaltig ist, wird derzeit eruiert (Berghoff et al., 2021; Lübcke et al., 2022). Der Wissenschaftsrat empfiehlt den Hochschulen auf jeden Fall weiterhin digitale Lernformate anzubieten (Wissenschaftsrat, 2022).

Die aktuelle Diskussion um ChatGPT bietet großes Potenzial, um erforderliche Kompetenzen von Lehrenden und Lernenden neu zu denken. Raus aus dem Schock und rein in das Lernen sowie die nachhaltige Veränderung.

Literatur

Berghoff, S., Horstmann, N., Hüsch, M., & Müller, K. (2021). Studium und Lehre in Zeiten der Corona-Pandemie. Die Sicht von Studierenden und Lehrenden. https://www.che.de/download/studium-lehre-corona/?wpdmdl=16864&refresh=6058894fcf3aa1616415055

Educase. (2007). 7 Things You Should Know About Digital Transformation. EDUCASE Learning Initiative. https://library.educause.edu/resources/2018/10/7-things-you-should-know-about-digital-transformation  

Ifenthaler, D. (2020). Change Management for Learning Analytics (N. Pinkwart & S. Liu (eds.); pp. 261–272). Springer Nature Switzerland AG.

Lübcke, M., Bosse, E., Book, A., & Wannemacher, K. (2022). Zukunftskonzepte in Sicht? Auswirkungen der Corona-Pandemie auf die strategische Hochschulentwicklung (No. 63). https://hochschulforumdigitalisierung.de/sites/default/files/dateien/HFD_AP_63_Zukunftskonzepte_in_Sicht_Corona_HIS-HE.pdf

Streich, R. (1997). Veränderungsmangement. In R. Streich, M. Reiß, L. Rosenstiel, & A. Lanz (Eds.), Change-Management: Programme, Projekte und Prozesse (pp. 237–254). Schäffer-Poeschel Verlag.

Winde, M., Werner, S. D., Gumbmann, B., & Hieronimus, S. (2020). Hochschulen, Corona und jetzt? https://www.stifterverband.org/download/file/fid/9313

Wissenschaftsrat. (2022). Empfehlungen zur Digitalisierung in Lehre und Studium. https://doi.org/10.57674/sg3e-wm53