Gefahr oder große Chance: Wie KI bei den Hausarbeiten hilft

KI spielt in unserer Gesellschaft eine immer größere Rolle. Auch in der Schule wird sie zunehmend präsenter und so stellt sich die Frage, ob das ein Segen oder ein Fluch ist. Während manche befürchten, dass KI die Arbeit von Lehrer:innen ersetzen könnte, sehen andere in ihr große Chancen für die Zukunft der Bildung.

Wie kann KI Schüler:innen und Studierenden bei den Hausarbeiten helfen? Welche Risiken gibt es bei der Nutzung von KI in der Schule? Ist sie Gefahr oder eine große Chance? 

Was ist KI?

Die künstliche Intelligenz (KI, wir fassen hier Künstliche Intelligenz, Machine Learning und Deep Learning der Einfachheit halber unter “KI” zusammen) ist ein Teilgebiet der Informatik, das sich mit der Erstellung von programmierbaren Systemen beschäftigt, die menschliches Verhalten nachahmen können. Zu den Anwendungsgebieten von KI gehören unter anderem Spracherkennung, Bilderkennung und Mustererkennung. Eine häufig genutzte Methode zur Erstellung von KI-Systemen ist das sogenannte Machine Learning. Dabei handelt es sich um ein Verfahren, bei dem einem Computer mithilfe von Beispielen gezeigt wird, wie er bestimmte Aufgaben lösen soll. So lernt der Computer beispielsweise, Sprache zu verstehen oder Bilder zu erkennen. 

Dabei gibt es verschiedene Arten, eine KI zu trainieren, wie z.B. das sogenannte Deep Learning. Dabei handelt es sich um eine besonders leistungsfähige Form des Machine Learnings, bei dem die Computer mithilfe von künstlichen neuronalen Netzen lernen. 

Ein neuronaler Netzwerk besteht dabei aus drei oder mehr Schichten, die ihrerseits wieder aus Knotenpunkten bestehen. Diese Knoten entsprechen den Neuronen im menschlichen Gehirn. Die erste Eingangsschicht an Knoten empfängt die eingehenden Daten und leitet alle Informationen an die benachbarten Knoten einer verborgenen Schicht weiter. Dabei werden die Informationen gewichtet und eine Aktivierungsfunktion entscheidet, ob diese an die wiederum benachbarten Knoten weitergeleitet werden oder nicht. Die letzte Schicht ist die Ausgabeschicht, die nur aus zwei Knotenzweigen besteht. Je nachdem welcher Knotenzweig mehr “Gewicht” hat, meldet der Algorithmus, ob es sich um ein positives oder negatives Ergebnis im Sinne der zu lösenden Aufgabe handelt (z. B. das Erkennen eines PKWs).

Weitere wichtige Formen des Machine Learnings sind:

  • Supervised Learning (überwachtes Lernen)

Supervised Learning ist ein effektiver Weg, um Maschinen beizubringen, Muster zu erkennen. Dabei werden dem Algorithmus vorkategorisierte Daten mit korrekten Lösungen durch einen Menschen zur Verfügung gestellt. Der Algorithmus lernt anhand dieses Trainingsdatensatzes, Muster und Zusammenhänge zu erkennen. Sind die Muster korrekt, wendet er sie auf neue Eingaben an.

  • Unsupervised Learning (unüberwachtes Lernen)

Im unüberwachten Lernen gibt es keine vorkategorisierten Lösungen. Der Algorithmus muss Strukturen innerhalb der Daten selbst erkennen und sie entsprechend zu strukturieren und zu differenzieren. Durch das unüberwachte Lernen können interessante oder nicht offensichtliche Muster erkannt werden, welche einem Menschen verborgen geblieben wären. Allerdings muss die gefundene Gruppierung im Nachhinein durch den Menschen bewertet werden, da der Algorithmus keine Begründung liefert, warum er gerade auf diese Weise gruppiert hat.

  • Reinforcement Learning (bestärkendes Lernen)

Eine besondere Form des maschinellen Lernens ist das sogenannte bestärkende Lernen. Anders als bei anderen Methoden gibt es hier keine klaren Handlungsanweisungen für den Algorithmus. Stattdessen muss dieser lernen, aus seiner Umgebung und durch Versuch und Irrtum diejenigen Aktionen zu ermitteln, die am besten geeignet sind, um ein bestmögliches Ergebnis zu erzielen. Dabei steht dem Algorithmus ein Belohnungssystem sowie eine Kostenfunktion zur Verfügung, welche die unterschiedlichen Aktionen entweder durch Punktevergabe belohnen oder aber mit Punktabzug bestrafen.

KI in unserer Gesellschaft 

Bislang wurde KI vor allem in industriellen und wirtschaftlichen Zusammenhängen eingesetzt. Dabei konnte sie bereits große Erfolge verzeichnen, zum Beispiel bei der Optimierung von Produktionsprozessen oder beim Aufbau von Wissensdatenbanken. Inzwischen gibt es aber auch immer mehr Anwendungsfelder für KI in unserer Gesellschaft. So kann sie beispielsweise dabei helfen, Straßenverkehre sicherer zu gestalten, den Rettungsdiensten bei der Koordinierung ihrer Einsätze zu unterstützen oder Menschen bei der Suche nach einem geeigneten Job zu beraten.

Weitere positive Einsatzszenarien sind:

  • KI kann helfen, Ressourcen wie Wasser und Energie effizienter zu nutzen.
  • Sie kann dabei helfen, den Auswirkungen des Klimawandels entgegenzuwirken.
  • Sie kann bei der Bekämpfung von Krankheiten eingesetzt werden – sowohl bei der Erkennung von Krankheitssymptomen als auch bei der Suche nach neuen Behandlungsmöglichkeiten. 

Der Trend geht also ganz klar in Richtung Assistenzsysteme, welche uns Menschen unterstützen und entlasten sollen. Dabei egalisiert die KI die Schwächen des Einzelnen und stärkt zugleich die Fähigkeiten aller. 

Entsprechend gross ist der zukünftige Stellenwert, den KI in unserem Alltag einnehmen wird – sei es beim Einkaufen, bei der Wahl des nächsten Urlaubsziels, beim Arbeiten, beim Auto fahren oder auch bei der Suche nach einem geeigneten Arzt. 

Jedoch könnte KI in einer Phase des Überganges bis zur vollständigen Kollaboration zwischen Mensch und Maschine auch dazu führen, dass bestimmte Berufsgruppen überflüssig werden oder sich bestehende Ungleichheiten weiter verstärken. Daher ist es wichtig, die Chancen und Risiken von KI genau zu bewerten und sorgfältig abzuwägen, ob und wie sie in unserer Gesellschaft eingesetzt werden sollte.

KI in Bildungseinrichtungen – ein Segen oder ein Fluch?

Auch in Bildungseinrichtungen spielt KI bereits eine immer wichtigere Rolle. So werden Schüler:innen zum Beispiel mithilfe von KI-basierten Lernprogrammen individuell gefördert und erhalten so eine bessere Unterstützung beim Lernen. 

KI ist in dieser Hinsicht ein sehr effektives Instrument, das eine Vielzahl von Daten sammelt und auswertet. Durch die Sichtung dieser Daten kann das System einschätzen, welche Personen bei der Lösung von Aufgaben vorankommen und entsprechende Muster bilden, die einen guten von einem schlechten Lösungsweg ausdifferenzieren. So kann die KI Rückschlüsse darauf ziehen, welche Lernenden zum gewünschten Resultat kommen und wer dabei Unterstützung benötigt.

KI kann dabei in vielen Bereichen eingesetzt und helfend zur Seite stehen. Egal, ob es darum geht Formeln anzuwenden, Texte zu analysieren, Diktate zu sprechen oder Themen bzw. Aufgaben vorzuschlagen. Andere Systeme können dabei helfen, Fehler in einem Text zu finden oder Rechtschreib- und Grammatikfehler zu korrigieren.

Welche Systeme sind schon heute ausgezeichnet?

Auch für Studierende gibt es inzwischen verschiedene KI-Anwendungen, welche ihnen bei der Vorbereitung auf Prüfungen oder beim Verfassen von Hausarbeiten helfen können. 

Letzteres Szenario ist das Schreiben ganzer Texte, was bis vor kurzer Zeit undenkbar gewesen wäre. Durch die Eingabe von nur fünf bis zehn Wörtern als Thema in einen Textgenerator wie Neuroflash (Deutschland, Hamburg; [Affiliate-Link zugunsten vom BvDB] ) oder Sassbook (Singapore) kann eine KI automatisiert zahllose Websites, Suchmaschinen und sogar Videos durchforsten und innerhalb von Sekunden einen Text basierend auf vorhandenem Wissen erstellen. Die Texte werden durch weitere KI-Programme noch verbessert und anschließend mit Hilfe von Deepl in die gewünschte Sprache übersetzt. 

Die Ergebnisse der virtuellen Autoren sind so gut, dass Lehrer:innen oder auch Dozenten an Hochschulen kaum erkennen können, ob Schüler:innen bzw. Studierende die Texte selbst verfasst oder eine KI zu Rate gezogen haben. Auch Plagiatssoftware schlägt bei den KI-Texten nicht an, was für viele Nutznießer eine große Erleichterung sein dürfte. Sicherlich ist es nur eine Frage der Zeit, bis sich auch Quellenangaben hinzufügen lassen. 

Einerseits könnte es für Lehrer:innen spannend sein, wie die Texte bewerten werden, die von einer Maschine verfasst wurden. Andererseits könnte dies jedoch zu einem massiven Problem für Bildungseinrichtungen werden. Wenn Inhalte, die von KI erstellt wurden, besser sind als menschlich verfasste Texte, wie sollten Schulen und Universitäten dann mit der Bewertung dieser Texte umgehen? Wie kann die Leistung des Einzelnen dann noch ermittelt werden? Schließlich werden die Systeme allein durch ihre Existenz durch Early Adopter genutzt werden und wer es hingegen nicht tut, wird schnell ins Abseits geraten (Stichwort: Spieltheorie).

Auf der anderen Seite könnte es sich aber auch um eine große Chance handeln. Wenn Inhalte, die von der KI erstellt wurden, besser sind als menschlich verfasste Texte, dann könnten Schulen und Universitäten die Bewertung dieser Texte anpassen. Die Leistung des einzelnen Schülers könnte dann anhand der Qualität der Interpretation beurteilt werden. Wenn er / sie der Meinung ist, dass ein Argument schwach oder unbegründet ist, müssen er / sie den Aufsatz interpretieren, bewerten und selbst ergänzen. Dies würde zu einem Anstieg der Qualität der Texte führen, da alle Studierenden und Lehrer:innen darauf ausgerichtet wären. 

Welche Risiken bestehen bei Verwendung dieser Art von Technologien? 

Wie bei jeder neuen Technologie gibt es auch bei der Nutzung von KI in der (Hoch-)Schule einige Risiken. Zum einen könnte es sein, dass Schüler:innen und Studierende zu sehr auf die Hilfe von KI-Systemen vertrauen und sich dadurch weniger mit den Lerninhalten beschäftigen. Zum anderen könnte es sein, dass falsche oder unvollständige Informationen in die KI-Systeme eingespeist werden und diese dadurch Fehler machen. Auch die Sicherheit der Daten, die in KI-Systeme eingespeist werden, ist ein Risiko. Wenn diese Daten in die falschen Hände geraten, könnten sie missbraucht werden. Entsprechend birgt die zunehmende Verbreitung von KI etliche Gefahren im (hoch-)schulischen Umfeld. 

Weitere Beispiele sind:

  • Missbrauch der Technik bei notenrelevanten Eigenleistungen,
  • Fake News: KI kann Informationen verdrehen oder verfälschen, um eine bestimmte Botschaft zu vermitteln,
  • Deep Fakes: Mobbing, Erpressung oder Betrug werden durch die Verwendung einer digitalen Mimik leichter, 
  • KI kann zum Hacken von Systemen genutzt werden, um z.B. sensible Daten zu stehlen, 
  • Störung oder Zerstörung von KI-Systemen,
  • Manipulation: KI kann zur Manipulation von Menschen genutzt werden, um z.B. politische Meinungen zu beeinflussen. 

Fazit

Ob KI eine Gefahr oder große Chance für unsere Gesellschaft ist, lässt sich nicht pauschal beantworten. Wie jede neue Technologie hat auch KI unterschiedliche Einsatzsszenarien. Es ist daher wichtig, dass wir uns mit KI beschäftigen und entsprechend vorsichtig mit dieser Technologie umgehen. 

Zudem ist es wichtig, die Entwicklung von KI und deren Einsatz in der Schule sorgfältig zu steuern. Dies kann zum Beispiel durch den Aufbau einer regulierenden Behörde erreicht werden, die den Einsatz von KI überwacht und regelt. Zudem sollten Schulen KI in ihren medienpädagogischen Plänen berücksichtigen. Schließlich sind sich viele Lehrkräfte und Dozent:innen nicht bewusst, welche erstaunlichen Möglichkeiten es bereits mit digitalen Lehrmedien gibt.

Hier sind Schulungen von großer Bedeutung, denn KI kann die Zukunft der Bildung nicht nur problematisieren, sondern auch stark verbessern. Durch die Bereitstellung von Lernplattformen, intelligent zusammengestellten Aufgaben- und Schulungskursen und Bildungsressourcen hat KI das Potenzial, den Unterricht grundlegend zu verändern. Die Bedeutung der Lehrer:innen wird durch künstliche Intelligenz nicht geringer, da KI-Instrumente nur einen Teil des Unterrichts übernehmen können. Wenn KI-Instrumente die Verteilung, das Korrigieren und die Anpassung von Aufgaben übernehmen, können sie für eine große Erleichterung sorgen und Lehrer:innen haben mehr Zeit für Schüler:innen sowie andere Aspekte des Unterrichts.

Last but not least sollten Universitäten verstärkt in die Forschung und Entwicklung von KI investieren, um so die Chancen der Technologie für unsere Gesellschaft gezielter zu analysieren, bewerten und nutzen zu können. 

Quellen: FAZ, stackfuel.

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