Nachtrag Ringvorlesung „We need to talk about AI.“

Fit, motiviert und ausgeruht von den Weihnachtsferien melden wir, die Deutschdidaktik der MLU, uns wieder zurück. Natürlich kommen wir nicht mit leeren Händen, denn das neue Jahr ist schon mächtig vorangeschritten und so können wir euch bereits von dem ein oder anderem Ereignis berichten. Am 15. Januar beispielsweise durfte Prof. Dr. Matthias Ballod die Ringvorlesungsreihe „We need to talk about AI“ mit dem Vortrag „Lernende Systeme vs. lernende Subjekte“ eröffnen.

Die Aufzeichnung des Vortrags könnte ihr euch ab sofort bei YouTube ansehen:

„We need to talk about AI” – Eine Ringvorlesung der Hochschulen des Landes Sachsen-Anhalt

Künstliche Intelligenz ist derzeit in aller Munde: Einerseits stellt sie eine der begehrtesten Technologien für eine Vielzahl von Anwendungsgebieten dar. Andererseits ist sie dennoch nach wie vor eine Blackbox. Denn von KI existieren keine einheitlichen Definitionen, die genaue Funktion sowie der Nutzen ist vielen schleierhaft und nicht überall, wo KI draufsteht, ist auch KI drin. Dadurch ergibt sich in unserer Gesellschaft bezogen auf KI eine enorme Verunsicherung, die sich in Fragen wie „Hört Alexa mich ab?“ widerspiegelt.
An diesem Punkt will die Ringvorlesung ansetzen und das Thema für Interessierte oder Verunsicherte verständlich aufbereiten. Dabei liegt der Fokus allen voran auf der gesellschaftlichen Ebene von Künstlicher Intelligenz.
In Folge des Auftaktes der 2. KI & Wir*-Convention im November 2020 mit der Keynote „Hey Siri, haben Maschinen Vorurteile“ von Natalie Sontopski widmen sich ab Januar 2021 bis zum Sommer monatlich Dozierende der Landeshochschulen Sachsen-Anhalts gemeinsam mit einem/einer Tandempartner*in verschiedenen Fragen rund um die Verbesserungspotenziale von KI hinsichtlich Fairness und Diversität. Die Vorlesungen finden einmal im Monat im Livestream via Zoom statt und werden aufgezeichnet, sodass sie zu einem späteren Zeitpunkt auf der KI & Wir*-Website (https://ki-convention.com/) abgerufen und angesehen werden können.  

Prof. Dr. Matthias Ballod: „Lehrende Systeme vs. lernende Subjekte“

In seinem 15-minütigen Impulsreferat rückt Prof. Dr. Ballod das Zusammenspiel von Sprachverarbeitung und -vermittlung sowie sprachlichem und didaktischem Handeln ins Zentrum seiner Betrachtungen – allen voran im Kontext einer sich ausbildenden Debatte zum Zweck und Nutzen von KI-Anwendungen im Bildungsbereich. Dabei geraten auch mehrdimensional die Wechselwirkungen, Rollen, Funktionen und (mediale) Gestaltung von Lehr-Lern-Settings in den Blick.

Vor dem Hintergrund der Frage, welche Rolle KI in der Bildung spielt, widmet sich Ballod in seinem Vortrag zunächst der Frage, was man überhaupt unter Lernen versteht. Zunächst macht er deutlich, dass Lernen sehr viel mehr ist als bloßer Wissenserwerb, nämlich die Verknüpfung ganz unterschiedlicher Teilfähigkeiten und -fertigkeiten. In diesem Zusammenhang charakterisiert er „Lernen“ als einen aktiven, selbstgesteuerten, kontrollierten, konstruktiven, sozialen sowie emotionalen Prozess (Reinmann-Rothmeier / Mandl 2006: 145). Lernen kann als emotionaler Prozess betrachtet werden, da es nicht nur eine kognitive Leistung-, sondern den Menschen auch emotional und motivational fordert. Die soziale Komponente des Lernens ist darauf zurückzuführen, dass es stets in einen kulturellen und situativen Hintergrund eingebettet ist und dementsprechend meist in Interaktion mit Anderen stattfindet. Weiterhin basiert Lernen auf eigenständigen Lernaktivitäten. Außerdem ist der Lernprozess als ein konstruktiver Prozess anzusehen, da beim Lernen Schemata gebildet und Verknüpfungen zum Vorwissen erzeugt werden. Lernen erfordert darüber hinaus Steuerungs- und Kontrollprozesse, nicht zuletzt in der Auseinandersetzung mit Lernangeboten. Daraus schlussfolgert Ballod, dass Lernen nicht immer Spaß macht und vor allem nicht beliebig beschleunigt oder effektiver gemacht werden kann (Reinmann-Rothmeier/Mandl 1999).

Ballod fährt fort, dass Lernen, jedenfalls das institutionelle Lernen, immer auch eine zweite Seite, nämlich die des Lehrens besitzt. Im Bereich der Lehrendenbildung kommt dies doppelt zum Tragen, denn die Studierenden sollen ihr Fach und auch Pädagogik lernen. Zugleich müssen sie vermittelt bekommen, wie sie ihr Wissen an Lernende weitergeben, also welche Bildungsangebote sie ihren Schüler*innen anbieten wollen und warum. Allen voran die Corona-Krise hat gezeigt, wie Lernen und Lehren abseits des üblichen Frontalunterrichts aussehen kann und wie sich die Aufgaben der Lehrkräfte verändert haben und auch weiterhin verändern werden. In diesem Zusammenhang löste die Krise einen Ruf nach Reform der Lehrendenausbildung aus, denn Lehrenden wird die Aufgabe der Wissensvermittlung zusehends von Technologien abgenommen, sodass sie vielmehr als Coaches für Schüler*innen agieren (Quelle: Mitteldeutsche Zeitung: 01.11.2021, S. 6). Dieser Sachverhalt gewinnt umso mehr an Bedeutung, wenn man in Betracht zieht, dass auch das Lernen im 21. Jahrhundert weit von dem stupiden Auswendiglernen, wie man es noch von vergangenen Zeiten kannte, entfernt ist. Heute orientiert sich Lernen vor allem an dem 4K-Modell welches Kreativität, kritisches Denken, Kommunikation und Kollaboration miteinander verbindet. Das bedeutet, dass beim Lernen im 21. Jahrhundert nicht KI oder Digitalisierung im Mittelpunkt stehen, wie oftmals angenommen wird, sondern die vier genannten, individuellen und sozialen Fähigkeiten.

Um zurückzukommen auf die Ausgangsfrage, was Künstliche Intelligenz für die Bildung leisten kann, bezieht sich Ballod auf eine Online-Umfrage aus dem Jahr 2019, die das Thema das Wissenschaftsjahres 2019 „Künstliche Intelligenz“ aufgriff und dazu diente, Bildungsverantwortliche zu sensibilisieren bzw. ein Stimmungsbild einzuholen. Auf die Frage, welchen Nutzen von KI-Technologien die Befragten im Bildungssektor sehen, wurden zahlreiche Antworten abgegeben, die beweisen, dass KI durchaus Chancen für den Bildungsbereich eröffnet. Einige der Befragten sahen in KI beispielsweise einen großen Nutzen für die Individualisierung des Lernprozesses, für die Analyse von Daten diesbezüglich, für die Zeit- und Ortsunabhängigkeit des Lernens, für eine weitere Differenzierung des Bildungswesens sowie für die Unterstützung der Lehrkräfte (Ballod, M.; Klein S. (2020): KI in der Bildung. Erste Befunde zur Online-Befragung. In: Zeitschrift für Information: Wissenschaft & Praxis. de Gruyter. Band 71. Heft 1. 3-4).

Das Thema des Wissenschaftsjahres 2019 „Künstliche Intelligenz“ war nicht nur ausschlaggebend für die angeführte Umfrage, sondern auch für das von dem DGI-Forum Wittenberg erarbeiteten Positionspapier. Durch Fachvorträge und weitere Diskussionen will das DGI-Forum Wittenberg den darin enthaltenen Positionen nachspüren, sie spezifizieren sowie auf ihre Gültigkeit bzw. Anwendbarkeit hin prüfen. In seinem Vortrag bezieht Ballod, sich auf die ersten drei Positionen, die da lauten:

  1. KI im Bildungswesen ist per se weder gut noch schlecht. Die fortschreitende Digitalisierung erzwingt jedoch eine Bewertung der Möglichkeiten und Grenzen von KI-Technologien im und für den Bildungsbereich – und dies immer wieder aufs Neue.
  2. „Automation der Entscheidung“ als grundlegende Funktionalität der KI-Technologien führt zu einem herausforderndem Verlust von persönlicher Autonomie, der eine kritische Neubewertung der Mensch-Maschine-Interaktion vor dem Hintergrund einer demokratischen Gesellschaft erfordert.
  3. Die Bewertung der Rolle von KI in Bildungsprozessen und -institutionen muss dabei die dynamischen Veränderungen durch die Digitalisierung in den Blick nehmen und zugleich Zukünftiges antizipieren. Dies bedeutet vor allem, KI-Algorithmen nicht nur anhand technischer Leistungsfähigkeit zu bewerten, sondern gesellschaftliche Auswirkungen ihrer Anwendung einzubeziehen. Daher müssen ethische Aspekte und Datenschutz ebenso wie relevante Erkenntnisse aus der Maschine-Mensch-Interaktion in die Bildungsdebatte einfließen.

Daraus leitet er zwei zentrale Forderungen an die institutionelle Bildung ab: Zum einen ist das Themenfeld „Künstliche Intelligenz“ als Lerngegenstand in Bildungsinstitutionen einzuführen. Zum anderen müssen KI-Anwendungen im Bildungsbereich transparent, rückverfolgbar und verifizierbar sein. Das Gebiet, welches sich mit dieser Problemstellung auseinandersetzt, wird „explainable AI“ (xAI) genannt. Erklärbarkeit/Interpretierbarkeit hat das Ziel, menschlichen Expert*innen zu ermöglichen, zugrundeliegende Erklärungsfaktoren – die Kausalität – zu verstehen, also warum eine KI-Entscheidung getroffen wurde, und so den Weg für eine transparente und verifizierbare KI zu ebnen.

In diesem Zusammenhang wird auch die Bedeutung von sprachlichem Handeln bzw. sprachlicher Bildung deutlich. „Sprachhandeln“ bedeutet immer, dass kommunikative Probleme gelöst werden. Die Akteure das Sprachhandelns interagieren immer in unterschiedlichen Diskursräumen. Diese Diskursräume werden jedoch zunehmend von Algorithmen dominiert, sodass man den Akteuren eher die Rolle der Lernenden zuschreiben kann, was auf die große Unsicherheit in Bezug auf KI-Technologien zurückzuführen ist. Dieser Unsicherheit soll jedoch u.a. mit explainable AI begegnet werden, was wiederum positive Auswirkungen auf sprachliches Handeln bzw. sprachliche Bildung hat.

Zum Ende seines Vortrages verweist Prof. Dr. Ballod noch einmal darauf, dass mit neuen Technologien auch eine neue Art des Lernens einhergeht. Demnach haben Technologie wie beispielsweise das Lernen mit einem Fernseher (Telelernen) oder aber Sprachlabore eine Revolution des Lernens eingeleitet. In diesem Zusammenhang lassen sich digitale Bildung und Didaktik beispielsweise in Form von neuen Formationen des sozial-medialen Lernens oder durch innovative Lehr-Lern-Szenarien realisieren. An dieser Stelle verweisen wir noch einmal auf die einen Beitrag vom [D-3]-Projekt mit dem Titel „Flexible Räume für didaktische Vielfalt“ sowie auf unsere Themenreihe „KI in der Bildung“, die neue Anhaltspunkte für die Diskussion rund im KI bieten.

Nach dem Impulsvortrag folgt ein Talk mit der inhaltlichen Tandem-Partnerin Prof. Dr. Katharina Scheiter, welcher das Thema um zusätzliche Perspektiven erweiterte. Moderiert wurde das Gespräch durch die Wissenschaftsjournalistin und KI-Fachfrau Eva Wolfangel. Das Publikum konnte anschließend Fragen stellen und sich direkt an der Diskussion mit den Expert*innen beteiligen.

Über KI & Wir*

Die KI & Wir*-Convention ist eine Initiative des Ministeriums für Wirtschaft, Wissenschaft und Digitalisierung des Landes Sachsen-Anhalt in Kooperation mit science2public – Gesellschaft für Wissenschaftskommunikation und mit Unterstützung der Landeshochschulen Sachsen-Anhalts sowie weiterer Partner. KI & Wir* möchte gemeinsam mit einer Community aus Expert*innen und KI-Interessierten ausloten, wie lernfähig KI-Systeme in Sachen Sozialkompetenz und Diversität sind und wo sowohl für KI als auch für Benutzer*innen Nachholbedarf besteht.
Aus diesem Grund veranstaltet KI & Wir* seit 2019 gemeinsam mit zahlreichen engagierten Partner*innen die KI & Wir*-Convention. Nachdem im Jahr 2019 der Fokus auf dem Thema „KI und Gender“ lag, widmete sich die Convention 2020 der Frage, wie eine Künstliche Intelligenz der Zukunft Aspekte wie Fairness und Objektivität berücksichtigen kann.

Schluss

Falls euch dieser Blogbeitrag Lust auf mehr zum Thema rund um KI (in der Bildung) gemacht haben sollte, seid ihr herzlich dazu eingeladen am kommenden Mittwoch, den 20.01.21, um 18 Uhr an dem Vortrag von Prof. Dr. Matthias Ballod mit dem Titel „,Wir haben Ihr Ziel erreicht!‘ Intentionales Sprachhandeln in der Digitalkultur“ im Rahmen der Veranstaltungsreihe „Imitatoren des Menschen“ teilzunehmen. Weitere Infos dazu findet ihr hier:

Quellen

Ein Gedanke zu “Nachtrag Ringvorlesung „We need to talk about AI.“

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