Aus einer studentischen Evaluation eines Seminars:
„Die Texte waren streckenweise sehr textlastig.“
| Akademische Webseite | https://stefanowitsch.net |
| Persönliche Webseite | https://stefanowitsch.de/anatol/ |
| Blog (semi-dormant) | https://www.sprachlog.de |
Anatol Stefanowitsch
@astefanowitsch
- 10.5K Followers
- 505 Following
- 1.9K Posts
Hypothetisch, aus dem Kontext gerissen und nicht autorisiert.
Ich muss leider zugeben: Damit hat sie absolut recht.
Goblin@michaelgiesler @astefanowitsch
Das Durchwühlen eines Archivregisters ist kein Soft Skill, der heute noch relevant ist (bis auf wenige Ausnahmen).
All das, was mit dem Recherchieren, Auseinandersetzen und Schreiben von Texten einhergeht, allerdings schon.
Dass ein LLM nur als Werkzeug eingesetzt wird, ist im best case möglich, aber in der Praxis unwahrscheinlich, weil die Anreize für Missbrauch sehr hoch sind.
Bei einem LLM kann man einfach die Aufgabenstellung des Dozenten in das Promptfenster einfügen. Mit dem daraus entstehenden Text muss sich dann der Dozent herumschlagen. Da die Korrektur aber gar nicht die Leistung des Studierenden betrifft, verpufft der Aufwand des Dozenten wirkungslos.
Das nutzt dem Studi nichts und verschwendet die Zeit des Dozenten.
Zum Beispiel, indem man sprachliche Korrektheit nicht in die Note einbezieht. Die Studierenden bekommen Feedback zu ihren Fehlern, aber keinen Punktabzug — schon gibt es keine Motivation mehr, den Text vor der Abgabe durch eine „KI“ korrigieren zu lassen. Oder, indem man weniger die Ergebnisse und mehr den Weg dahin zum Prüfungskriterium macht — schon ist es weniger attraktiv, ein KI-generiertes „Endprodukt“ abzugeben, weil man den Weg dahin sehr aufwändig fälschen müsste.
Weil im Thread mehrfach nach Möglichkeiten der Überprüfung gefragt wird (seht auch meine Antworten dort), hier ein wichtiger Gedanke: Es geht nicht vorrangig darum, Studierende im Nachhinein zu überführen, sondern darum, sie von vornherein davon abzuhalten, überhaupt „KI“ zu verwenden. Das geht manchmal mit sehr einfachen Mitteln:
Tatsächlich sind wir uns im Zuge der Diskussion einig geworden, dass „generative KI“ das Gegenteil von allem ist, wofür die Geisteswissenschaften stehen — und mit „wir“ meine ich tatsächlich Literatur-, Kultur- und Sprachwissenschaftler*innen. Wer eine Philologie studiert hat, weiß, wie selten eine solche Einigkeit ist... ChatGPT hat uns geholfen, uns auf unsere Gemeinsamkeiten zu besinnen — und da sagen alle, KI hätte keine positiven Auswirkungen!
Ich bin auch stolz auf meine Kolleg_innen, die sich von dem Hype, der auch die Universitäten (inklusive unserer) erfasst hat, zu Nichts hinreißen lassen haben. Stattdessen haben wir das lange und gründlich diskutiert, und die Grundsatzentscheidung gegen KI ist dann institutsweit (Professor_innen und Mittelbau) mit nur einer einzigen Gegenstimme gefallen.
Ich bin froh über die Entscheidung meines Instituts, die Verwendung sogenannter KI-Tools in Studien- und Prüfungsleistungen vollständig zu verbieten. Keine „Prompt-Kompetenz“, kein „Man muss die KI nur *richtig* einsetzen“, kein „Wir können uns dem nicht verschließen“, sondern die einfache Erkenntnis, dass „KI“ das Gegenteil von dem ist, was unsere Studierenden lernen sollen. https://www.geisteswissenschaften.fu-berlin.de/we06/lehre_und_studium/Studium/Hinweise-zu-Hausarbeiten-und-Pruefungsleistungen/index.html
Vielen Dank an die Audiophilen und Musikexpert_innen für die Tipps zu DAWs und sonstigen Apps mit Stem Separation! Nächste Frage: Wenn ich einen macOS-kompatiblen USB-Analog-Digital-Wandler zum Digitalisieren von Kassetten u.ä. kaufen wollen würde, welches Gerät wäre da zu empfehlen (soll schon gut sein, aber jetzt nicht unbedingt professionelle Meisterklasse)? #followerpower #tontechnik