Künstliche Intelligenz im Kontext von Kompetenzen, Prüfungen und Lehr-Lern-Methoden – Alte und neue Gestaltungsfragen

Kurzbeschreibung

Wie verändert sich der Bildungsbereich angesichts Künstlicher Intelligenz? Diese Frage steht im Zentrum des vorliegenden Beitrags. Künstliche Intelligenz wirft im Bildungsbereich neue Fragen auf, verstärkt aber auch bereits bestehende Probleme. Die Autor*innen blicken zunächst auf veränderte Kompetenzverständnisse. Führen KI-Technologien - insbesondere generative Sprachmodelle - zu gänzlich neuen Wissenspraktiken und damit auch neuen Kompetenzen? Oder sollten bestehende Praktiken um Aspekte dieser Technologien erweitert werden? Anschließend stehen Veränderungen von Prüfungen sowie Lehr- und Lernsettings durch Künstliche Intelligenz im Fokus. Hier werfen die Autor*innen beispielsweise die Frage auf, wo Künstliche Intelligenz aus Prüfungen aus- und wo eingeschlossen werden sollte. Fazit des Textes ist, dass Künstliche Intelligenz didaktisch verschränkt in Kompetenzen, Prüfungen und Lehr-Lern-Szenarien integriert werden muss.

Annahmen über die Folgen der Digitalisierung

Generative Künstliche Intelligenz ist heute allgemein verfügbar. Daten und KI-Systeme gewinnen so an Bedeutung. Dadurch verändert sich vieles. Anforderungen in Arbeitsfeldern wandeln sich, aber auch die Art, wie Menschen auf Wissen zugreifen. Zudem nimmt die Diskussion um erforderliche Kompetenzen weiter an Fahrt auf und es stellen sich alte sowie neue Fragen, zum Beispiel: Wie wird die Gesellschaft damit umgehen, dass Kompetenzen, die wir besitzen oder gerade lernen, eventuell irrelevant werden? Wie gehen wir beispielsweise mit Statusverlust oder einem Gefühl der Kränkung um, wenn die Leistung von Menschen nicht mehr konkurrenzfähig ist? Inwiefern werden Menschen bestimmte Kompetenzen verlernen? Vor allem der Bildungsbereich soll sich durch generative Sprachmodelle verändern. Dabei hat die Nutzung Künstlicher Intelligenz in einem Bereich auch Auswirkungen auf andere. Im Bildungssektor bedeutet das zum Beispiel: Je nachdem wie Lehr- und Lernziele angesichts Künstlicher Intelligenz definiert werden, gilt es entsprechend gegebenenfalls Prüfungen und Lernangebote umzugestalten.

Kompetenzanforderungen

Lehrende und Lernende müssen angesichts von Künstlicher Intelligenz ihre bisherigen Lehr- und Lernpraktiken an diese Technologie anpassen.

Kompetenzdimensionen

Instrumentell-qualifikatorische Dimension: Effektiv Prompts formulieren können; Strategien entwickeln, um mit generativen Tools und Werkzeugen zu arbeiten.

Soziale Dimension: Empathie.

Kritisch-reflexive Dimension: kritisches Denken; Vorstellungskraft.

Zentrale theoretische Annahmen über Kompetenz

Angesichts Künstlicher Intelligenz stellt sich die Frage, inwiefern ein neuer Kompetenzbegriff nötig ist. Kann nicht auch auf ältere Modelle zurückgegriffen werden? Manche gehen davon aus, dass es neue Kompetenzen im Umgang mit Künstlicher Intelligenz braucht. In diesem Fall meinen KI-Kompetenzen den Umgang mit KI-Technologie. Allerdings müssen KI-Kompetenzen - laut den Autor*innen - auf bisherige Kompetenzmodelle bezogen werden. Denn sie umfassen bereits bestehende Kompetenzen und sind nichts grundlegend Neues. Dadurch, wie Daten und Künstliche Intelligenz genutzt werden, enstehen allerdings neue Wissenspraktiken. Damit wird es wichtiger, zu verstehen, wie KI-Algorithmen und Daten funktionieren. Es verschiebt sich also die Gewichtung von Kompetenzen, zum Beispiel welche Bedeutung Handlungskompetenz im Umgang mit KI-Systemen, kritisches Denken oder Empathie haben.

Perspektive der Kompetenzträger*innen auf Kompetenz einbezogen?

keine Angabe

Lebenskontexte der Kompetenzträger*innen einbezogen?

Im vorliegenden Beitrag wird über den Einfluss von Künstlicher Intelligenz auf den Bildungsbereich diskutiert. Dabei ist auch individuelles Vorwissen Thema, da es beeinflussen kann, ob Menschen ihre Kompetenzen eher über- oder unterschätzen. Tendenziell neigen Menschen mit weniger Vorwissen dazu, ihre Fähigkeiten zu überschätzen. Zugleich ist Vorwissen notwendig, damit Lernende Künstliche Intelligenz als Werkzeug zum Lernen einsetzen können.

Herausforderungen der Erfassung von Kompetenz

Es ist herausfordernd, KI-Kompetenzen zu messen.

Quellenangabe

Klar, M., & Schleiss, J. (2024). Künstliche Intelligenz im Kontext von Kompetenzen, Prüfungen und Lehr-Lern-Methoden: Alte und neue Gestaltungsfragen. MedienPädagogik: Zeitschrift für Theorie und Praxis der Medienbildung, 58, 41–57. https://doi.org/10.21240/mpaed/58/2024.03.24.X