Blogparade #KIBedenken

Joscha Falck und Nele Hirsch haben zu einer Blog­pa­ra­de auf­ge­ru­fen. Hin­ter­grund ist, dass bei den bei­den ange­sichts der Debat­te rund um den Ein­satz von KI im Kon­text von Lehr-/Lern­pro­zes­sen Ent­wick­lun­gen auf­tau­chen, die Nele und Joscha kri­tisch sehen. Ich zitie­re die Punk­te der bei­den ein­mal im Voll­text, damit auch die weni­gen, die mei­nen Blog über RSS wahr­neh­men nicht all­zu viel quer­le­sen müssen:

1. In der KI-Debat­te geht es zu viel um digi­ta­le Tools und um das Zei­gen von Anwen­dun­gen, die an sich nicht beson­ders schwer zu bedie­nen sind. Dazu wer­den oft gan­ze Fort­bil­dungs­ta­ge ver­an­schlagt. Es fehlt damit an Fort­bil­dungs­zeit für The­men, die päd­ago­gisch und gesamt­ge­sell­schaft­lich ange­sichts der Kri­se unse­res Bil­dungs­sys­tems und unse­rer Gesell­schaft deut­lich wich­ti­ger wären.
2. Der Fokus auf KI als Werk­zeug steht dem Fokus auf Ler­nen im Weg. Aspek­te der Kom­pe­tenz­ori­en­tie­rung wer­den eben­so (zu) wenig in den Blick genom­men wie fach­di­dak­ti­sche Fragen.
3. Auf­grund der Omni­prä­senz von KI und der erwünsch­ten raschen Anwendung/Implementierung gerät die drin­gend nöti­ge Ver­än­de­rung der Lern­kul­tur und Lehr-/Lern­kon­zep­te wie bei­spiels­wei­se das selbst­ge­steu­er­te Ler­nen oder Indi­vi­dua­li­sie­rung in den Hin­ter­grund. Die Ver­knüp­fung mit KI scheint oft mehr „päd­ago­gi­sches Fei­gen­blatt“ als tat­säch­li­cher Ver­än­de­rungs­wil­le zu sein.
4. Der empi­ri­sche Beleg der Wirk­sam­keit von KI-Tools im Unter­richt steht noch aus, wes­halb didak­ti­sche Emp­feh­lun­gen und ange­prie­se­ne Tools aus unse­rer Sicht mehr Skep­sis ver­tra­gen könnten.
5. Die mit KI ein­her­ge­hen­de (zurück­ge­kehr­te?) Too­li­fi­zie­rung in der Bil­dung ver­sperrt den Blick auf die viel wich­ti­ge­re Fra­ge, wie wir gutes Ler­nen in einer zuneh­mend von KI-gepräg­ten Welt gestal­ten können.
6. Im Fokus ste­hen sehr oft Tools pro­fit­ori­en­tier­ter inter­na­tio­na­ler Kon­zer­ne, deren Geschäfts­mo­del­le von Intrans­pa­renz geprägt sind. Auch man­gels Alter­na­ti­ven fließt der­zeit viel öffent­li­ches Geld in pri­vat­wirt­schaft­li­che Fir­men anstel­le Inves­ti­tio­nen in eine demo­kra­tisch kon­trol­lier­te, öffent­li­che KI-Infra­struk­tur zu tätigen.

Die kurze Antwort

Das ist alles so. Aber ich wei­ge­re mich, das als ein Spe­zi­fi­kum von KI zu sehen. Es gilt für nahe­zu alle digi­ta­len Ent­wick­lun­gen, die wir in den letz­ten Jah­ren im Kon­text von Schu­le gese­hen haben.  Man könn­te den Begriff „KI“ durch belie­bi­ge ande­re aus­tau­schen. Inter­es­sant ist für mich viel­mehr die Fra­ge, war­um sich Struk­tu­ren und Dis­kur­se rund um Neue­run­gen wie­der und wie­der wie­der­ho­len. Die The­sen von Joscha und Nele beschrei­ben für mich letzt­lich Phä­no­me­ne, die wir schon lan­ge kennen.

Wenn man noch wei­ter abkür­zen woll­te, müss­te man das gesam­te The­ma letzt­lich wie­der ein­mal auf Hal­tung komprimieren.

1. Medi­en­bil­dung ohne infor­ma­ti­sches Grund­la­gen­wis­sen ist mög­lich, aber in mei­nen Augen sinn­los. Trotz­dem will das Auto immer wie­der zwar „gefah­ren“, aber kei­nes­falls „ver­stan­den“ wer­den, weil es ja auf das Fah­ren ankommt – die­se Hal­tung clasht recht hübsch mit den Anspruch an Mün­dig­keit im digi­ta­len Raum.
2. Mit Phä­no­me­nen wie den Out­puts von gene­ra­ti­ver KI lässt sich auf unter­schied­lichs­ten Ebe­nen viel Geld ver­die­nen, etwa mit Klick&Wisch- oder Super­promp­tin­g­kur­sen zu Tools. Dafür gibt es eine Nach­fra­ge, die auch bedient wird, weil alle das Auto mög­lichst schnell fah­ren wol­len – genau die­se Hal­tung zemen­tiert bestehen­de Muster.
3. Der vor­läu­fi­ge Waf­fen­still­stand mit der Digi­tal­in­dus­trie bestand dar­in, dass die­se z.B. im Mes­sen­ger­um­feld alle Meta­da­ten abgreift und die Inhal­te der Nutzer:innen selbst ver­schlüs­selt. Die Ver­schlüs­se­lung war tech­nisch so kon­zi­piert, dass auch die Anbie­ter selbst nicht in Inhal­te hin­ein­se­hen konn­ten. Die Nut­zung von gene­ra­ti­ver KI in der Brei­te gewährt der Digi­tal­in­dus­trie jetzt Zugriff auf die Inhal­te selbst und zwar auch auf sol­che, von denen sie bis­her nie zu träu­men gewagt hät­te. Die rei­nen Auto­fah­rer fin­den das cool, weil der Asphalt jetzt noch glat­ter wird. Eine kri­ti­sche Hal­tung dazu erfor­dert recht anstren­gend zu erwer­ben­des Wis­sen. War­um soll­te man den lang­sa­men Feld­weg neh­men, auf dem auch noch Krims­krams her­um­liegt, der das Auto beschä­di­gen kann? War­um selbst kor­ri­gie­ren oder Rück­mel­dun­gen geben, wenn doch eine von mir vor­ge­promp­te­te KI zu 90% immer ver­füg­bar ist und das ermü­dungs­frei sto­isch erledigt?

Meine Erfahrungen

Ich habe im Novem­ber 2022 gene­ra­ti­ve KI zu ers­ten Mal in einer Fort­bil­dung im Kon­text zum digi­ta­len Schrei­ben vor­ge­stellt. Das war weni­ge Wochen vor dem rake­ten­haf­ten Auf­stieg von ChatGPT. Bei den Teil­neh­men­den über­wog damals das Gefühl des Ent­set­zens. In der Fol­ge der All­ge­mein­ver­füg­bar­keit von ChatGPT muss es in Nie­der­sach­sen von unter­schied­li­chen Stel­len aus „Order“ gege­ben haben, sich mit die­sem The­ma dienst­lich aus­ein­an­der­zu­set­zen. Ganz so schlecht schei­nen mei­ne Vor­ar­bei­ten und Ansich­ten nicht gewe­sen zu sein, sodass ich durch sehr vie­le teil­wei­se sehr ein­fluss­rei­che Kon­tex­te gezo­gen bin. Über­wog anfangs noch über­wie­gend die Angst, nun­mehr stän­dig „betro­gen“ zu wer­den ver­bun­den mit dem Ruf nach for­ma­len Lösun­gen, ver­sach­lich­te sich das The­ma nach und nach. Das ging nach mei­nem Ein­druck bis dahin, dass ich teil­wei­se ein­ge­la­den wur­de, damit man den for­ma­len Auf­trag „von oben“ abge­ar­bei­tet hat­te, um dann „back to topic“ gehen zu können.

Ich hat­te kei­nen Auf­trag, das zu tun, was ich da getan habe. Ich habe es als mei­nen Auf­trag gese­hen, Wis­sen wei­ter­zu­ge­ben, mich selbst schlau­zu­ma­chen und ein­zu­ar­bei­ten und dabei auch die ethi­sche Per­spek­ti­ve mit ein­zu­be­zie­hen. Ich bin in der glück­li­chen und pri­vi­le­gier­ten Posi­ti­on, dass das Teil mei­ner Abord­nung als medi­en­päd­ago­gi­scher Bera­ter ist. Ich muss kein Geld oder Rei­se­kos­ten neh­men. Das ist alles mit mei­nem Gehalt und den Rei­se­kos­ten­er­stat­tun­gen abgegolten.

Aber zu der Sache mit dem Geld kommt noch etwas viel Ent­schei­den­de­res als Pri­vi­leg: Sehr vie­le Men­schen, die sich neben dem Lehr­be­ruf für Fort­bil­dung ein­set­zen, tun das, weil das ihnen viel Freu­de und Aner­ken­nung bringt – viel­leicht die Freu­de und Aner­ken­nung, die in Schu­le selbst manch­mal feh­len. Natür­lich wird Aner­ken­nung durch Reich­wei­te und Erfül­lung von Bedar­fen mit erreicht und der Bedarf ist eben in der Brei­te oft das Auto­fah­ren (s.o.) – hier syn­onym für Too­li­fi­zie­rung ste­hend. Das trägt mit Sicher­heit mit zu den Phä­no­me­nen bei, die Joscha und Nele beobachten.

Ich kann aus mei­ner dop­pelt pri­vi­le­gier­ten Posi­ti­on her­aus „knö­tern“ und ande­ren das Spiel­zeug „KI“ auch ein­mal schmut­zig machen.

Wie müsste für mich die ideale Fortbildung (nicht nur zu KI) aussehen?

Dazu habe ich zusam­men mit eini­gen ande­ren ein klei­nes Sche­ma ent­wi­ckelt, was sich erst­mal nach einer Bin­se anhört und sich sehr stark an das Frank­furt-Drei­eck anlehnt.

Für mich waren dar­an drei Aspek­te neu oder sind mir durch die Arbeit stär­ker bewusst geworden:

1. Der Lebens­welt­be­zug ist nicht nur für Schüler:innen wichtig.
2. Jede Grup­pe ist hete­ro­gen und erfor­dert eine inne­re Differenzierung
3. Jede Grup­pe hat Kom­pe­ten­zen, die es zu nut­zen und sicht­bar wer­den zu las­sen gilt

Ganz platt läuft das in mei­ner klas­si­schen Fort­bil­dung zu gene­ra­ti­ver KI folgendermaßen:

1. Phä­no­me­ne (= Pro­duk­te) gene­ra­ti­ver KI zei­gen (Audio, Video, Bild etc.)
2. Den Ent­ste­hungs­pro­zess infor­ma­tisch ent­zau­bern – es ist letzt­lich Mathe.
3. eini­ge weni­ge Anwen­dungs­bei­spie­le für Lern­pro­zes­se zeigen
4. Unter­schied­li­che Tools mit unter­schied­li­chen Anfor­de­run­gen selbst erkun­den lassen
5. Erfah­rungs­aus­tausch in der Grup­pe und Trans­fer auf Unterrichtssituationen

Ein Seitenhieb zum Thema Demokratisierung von KI

Nele und Joscha bekla­gen, dass rund um KI das übli­che Oli­go­pol der Big5 ent­steht und gera­de im Bereich der Bil­dung mehr zivil­ge­sell­schaft­li­che Enga­ge­ment not­wen­dig wäre – zumin­dest ver­ste­he ich die bei­den so.

Um das Spiel­zeug schmut­zig zu machen: KI ist letzt­lich nur Mathe, dum­mer­wei­se immens auf­wän­di­ge, kom­ple­xe Mathe­ma­tik. Das Trai­ning eines Modells wird auf abseh­ba­re Zeit nicht zivil­ge­sell­schaft­lich mög­lich sein. Alle frei ver­füg­ba­ren Model­le sind vor­trai­niert und hin­sicht­lich ihrer Quel­len auch nicht wesent­lich trans­pa­ren­ter als die kom­mer­zi­el­len Ansätze.

Wir wer­den als Medi­en­zen­trum dem­nächst eige­ne KI-Model­le betrei­ben, von Schüler:innen wer­den die­se aller­dings nur unter Auf­sicht genutzt wer­den kön­nen, da nicht klar ist, wel­che Inhal­te man die­sen Model­len prin­zi­pi­ell ent­lo­cken kann.

Wie kom­plex das Trai­ning eines Modells ist, kann man dar­an ermes­sen, dass selbst gro­ße Anbie­ter ihre Model­le nach Mög­lich­keit nicht mehr anfas­sen, wenn die­se einen gewis­sen Rei­fe­grad erreicht haben. Statt­des­sen wer­den Daten­ban­ken auf­ge­baut, die Benutzer:innen beim Promp­ting „unter­stüt­zen“ und auch letzt­lich die ethi­schen Aspek­te „umset­zen“. Das Modell selbst wird nicht mehr angefasst.

Daher ist aus heu­ti­ger Sicht aus infor­ma­ti­scher Per­spek­ti­ve mei­ner Mei­nung nach die Demo­kra­ti­sie­rung von KI ein net­tes Luft­schloss. Weder gibt es die not­wen­di­gen Rechen­ka­pa­zi­tä­ten noch das Know-How, aus belie­bi­gen spe­zi­fi­schen Trai­nigs­da­ten ein sta­bi­les Modell zu erzeugen.

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