Ein Professor der Universität Texas in Austin hat festgestellt, dass die Einführung von Künstlicher Intelligenz (KI) nicht den Untergang der Hochschulbildung bedeutet, sondern vielmehr bestehende Probleme im Lehr- und Lernprozess offenbart. Der Historiker Steven Mintz äußerte kürzlich seine Bedenken gegenüber der Welle von einheitlichen Studentenarbeiten und den zugrunde liegenden Lehrmethoden.
Herausforderung durch KI
Als Mintz 400 Arbeiten seiner Studenten durchsichtete, fiel ihm auf, dass viele Ähnlichkeiten in der Struktur und den formulierten Argumenten aufwiesen. Zudem war die Übereinstimmung der Schlussfolgerungen bemerkenswert. In einem Beitrag auf LinkedIn erklärte er, dass dieses Phänomen nicht nur auf Betrug zurückzuführen sei. Vielmehr sei es ein Zeichen für eine Krise in der Lehrmethodik. Er beschreibt, dass Hochschulen seit Jahren wie eine Fabrik arbeiten – mit großen Gruppenunterricht und standardisierten Aufgaben.
Überarbeitete Beurteilungen durch überlastete Assistenten schaffen einen ineffizienten Lernprozess, der Schüler nicht zum kritischen Denken anregt. Mintz bezeichnete die vermeintliche „Mentorenrolle“ der Dozenten in einem ausführlicheren Artikel als nicht mehr als „industrialisiertes Lernen“, das zunehmend die realen Lernbedürfnisse der Studenten ignoriert.
Traditionelle Prüfungsformen überholt
Mintz betont, dass die traditionellen Prüfungen der Vergangenheit nicht mehr zeitgemäß sind. Diese Prüfungen testen Fähigkeiten, bei denen KI mittlerweile überlegen ist, nämlich das Recherchieren, Verstehen von Kontext und die Entwicklung von Argumenten. Er ist zu dem Schluss gekommen, dass diese Prüfungen nicht länger den Anforderungen der Zeit gerecht werden.
Um die Lernleistung der Schüler sichtbar zu machen, hat er alternative Bewertungsformen wie Diskussionen, mündliche Berichte ohne detaillierte Notizen und andere kreative Lösungsansätze in Betracht gezogen. Er ist der Ansicht, dass Bewertungssysteme entwickelt werden sollten, die auf direkten Beobachtungen basieren.
Auf dem Weg zu innovativem Lernen
Mintz schlägt ein System vor, in dem KI für das was er „kompetenzbasiertes Lernen“ nennt, zuständig ist. Dies umfasst die Vermittlung grundlegender Fakten, Zeitachsen und konzeptioneller Rahmen. Dadurch könnten Studenten zeitgemäßen, forschungsorientierten Ansatz verfolgen, der sie ermutigt, Fragen zu stellen und komplexe Argumente zu konstruieren.
Er ist überzeugt, dass der Fokus auf essentielle Fähigkeiten wie Forschung, Schreiben, kritisches Lesen und mathematische Kompetenz verstärkt werden muss. Hierbei sollte Kreativität und selbstständiges Denken gefördert werden, sodass Absolventen gut für ihre zukünftigen Karrieren gerüstet sind.
Wichtige Entscheidungen für die Zukunft
Laut Mintz wird das Vertrauen der Öffentlichkeit in die Hochschulbildung und der Wert von Abschlüssen stark abnehmen, wenn die Hochschulen an ihren alten Methoden festhalten. Er sieht in der Einführung von KI eine Chance, die blinden Flecken in der Hochschulwelt sichtbar zu machen und auf die dringenden Bedürfnisse der Bildungseinrichtungen hinzuweisen.
In einem zukünftigen Szenario fordert er, dass Hochschulen das Lernen nicht nur anpassen, sondern neu gestalten müssen. Die nächsten fünf Jahre sollten eine Zeit des Wandels sein, in der durch neue Ansätze wie langsames Lesen, komplexe Fragestellungen und ethische Probleme das Lernen revolutioniert wird.
Universitäten stehen somit vor der Wahl: entweder eine verstärkte Überwachung und Normierung der Bildungsprozesse oder der Aufbau eines Systems, das sich auf einzigartige, nicht reproduzierbare Fähigkeiten konzentriert. Mintz spricht von einem entscheidenden Moment für die Neugestaltung der Lernmethoden.
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