Mensch, Maschine, Medienkompetenz? ChatGPT und Schule

00: 00:00Maria Beßler: Hallo, Julia. Hallo, Marco. Schön, dass ihr da seid. Ich habe, bevor wir heute mit unserer Folge zum Thema KI und ChatGPT anfangen, ein paar Fragen an euch. Und ich würde gerne anfangen mit dir, Julia. Podcast oder Radio?

00: 00:17Julia Kleeberger: Podcast. Ja, ich habe kurz überlegt. Wir hören tatsächlich Radio viel im Auto, aber ich höre jeden Morgen Podcast, wenn ich zur Arbeit fahre meinen Nachrichten Podcast, den höre ich immer.

00: 00:29Maria Beßler: Welchen Nachrichten-Podcast hörst du?

00: 00:30Julia Kleeberger: Ich höre „Was jetzt?“ von der ZEIT.

00: 00:31Maria Beßler: Marco wie sieht es bei dir aus?

00: 00:36Marco Fileccia: Ausschließlich Podcasts. Radio geht mir furchtbar auf die Nerven. Deshalb höre ich nur das, was ich auch wirklich hören will und nicht zwischendurch Gedudel oder irgendwelche Dinge, die mich nicht interessieren. Aber das ist ausgesprochen selten. Nur Podcast.

00: 00:49

Maria Beßler: Okay, kein Gedudel. Marco, du bist dran. Wecker oder Wecker App?

00: 00:56Marco Fileccia: Wecker App. Wecker habe ich schon seit Jahren nicht mehr. Das sind diese mechanischen, die man sich aufs Board stellt. Ja nee, seit Jahren nicht mehr. Hm.

00: 01:11Maria Beßler: Was hast du für einen Weckton? Einen, der sehr, sehr laut ist? Oder einen, der angenehmer ist?

00: 01:19Marco Fileccia: Ähm, ich nehme fast immer diese Standardtöne. Und je nachdem, welchen ich einstelle, auf meiner Uhr oder auf meinem Smart Speaker oder auf meinem Handy. Ich nehme dann immer die Standardtöne, da bin ich schmerzlos drin. Hauptsache, ich werde geweckt.

00: 01:32Maria Beßler: Okay. Und du, Julia?

00: 01:34Julia Kleeberger: Leider wieder Wecker, muss ich ehrlich sagen. Ich habe nämlich meinen Wecker mit Vogelgezwitscher meiner Tochter gegeben und den vermisse ich sehr. Ich habe jetzt wieder die App und ich muss sagen, ich bin ein bisschen genervt, weil bei mir hat sich das Mobilfunktelefon geupdated und ich habe jetzt eine neue Funktion und kann den Wecker nur noch nutzen, wenn ich irgendwelche anderen Gesundheitsdaten Einstellungen mache. Und dazu habe ich gar keine Lust. Ich will eigentlich nur geweckt werden.

00: 02:03Maria Beßler: Verständlich. Laptop oder Tablet?

00: 02:09Julia Kleeberger: Laptop. Also ich bin einfach schneller. Ich habe auch ein Tablet und das Tablet hat auch in seiner Hülle eine Tastatur. Aber ich habe einfach auf dem Laptop mehr Funktionen.

00: 02:22Maria Beßler: Marco.

00: 02:25Marco Fileccia: Ich will mich nicht entscheiden müssen. Muss ich mich entscheiden? Ich habe beides. Ich liebe beides. Und je nach Szenario benutze ich halt gleich beides. Also ich bin ja im Unterricht. Meistens habe ich natürlich dann mein Tablet immer dabei, aber wenn ich sonst so unterwegs bin, dann habe ich wirklich gerne ein Laptop. Also ich könnte mich nicht entscheiden.

Maria Beßler: Wir reden nachher, weil du gerade den Unterricht schon angesprochen hast. Dazu kommen wir gleich noch. Unser Thema heute ist KI und ChatGPT. Und ich würde gerne anfangen mit dem Thema KI, also künstlicher Intelligenz. Julia, kannst du unseren Hörerinnen kurz noch einmal erklären, was künstliche Intelligenz eigentlich genau ist?

00: 03:26Julia Kleeberger: Ja, also von künstlicher Intelligenz sprechen wir eigentlich immer, wenn die Maschinen eigenständig Vorhersagen treffen oder eben, ohne dass wir eine bestimmte Sache vorgegeben haben, Entscheidungen treffen. Also zum Beispiel hier am Laptop. Wenn ich die Leertaste drücke, dann erwarte ich, dass auf dem Dokument ein Leerzeichen entsteht. Das habe ich fest so rein programmiert. Und das ist eben halt bei künstlicher Intelligenz anders. Da ist es halt so, dass die Maschinen Daten haben, eine große Menge an Daten und daraus generieren die für sich Sinn. Ich weiß also vorher noch gar nicht unbedingt, was rauskommt. Ich habe es sozusagen nicht fest rein programmiert. Und genau dann, wenn eben die Maschinen selbst Vorhersagen treffen und Schlüsse ziehen, dann sprechen wir von künstlicher Intelligenz.

00: 04:15Maria Beßler: Und wie kann ich mir das vorstellen? Wie lernt eine künstliche Intelligenz?

00: 04:23Julia Kleeberger: Anders als wir Menschen. Wir Menschen lernen ja tatsächlich viel, auch miteinander, untereinander, dass wir Dinge tun, dass wir handlungsbasiert lernen. Bei Maschinen sieht das eher so aus. Die brauchen verdammt viel Daten, also die brauchen richtig viele Daten. Und aus diesen Daten generieren sie dann Muster, zum Beispiel. Also es gibt verschiedene Arten zu lernen. Es gibt das regelbasierte Lernen, wo wir der Maschine Regeln geben und sie auch beobachten und sozusagen kontrollieren, ob sie das, was sie macht, richtig macht. Also zum Beispiel wenn bei Bilderkennung, wenn wir sie trainieren, dann müssten wir, dann geben wir jetzt zum Beispiel ein Bild mit einer roten Kugel und dann sagen wir, sie soll erkennen: “Ist das jetzt eine Apfel oder ist das eine Ampel?“ und wir schreiben entsprechende Regeln und dann prüft ein Mensch immer noch mal, ob das richtig ist. Und erst wenn es sozusagen trainiert ist und wir das immer beobachtet haben durch Menschen, dann ist die KI so weit, dass sie selbst eingesetzt werden kann. Es gibt aber auch andere Arten und Weisen, dass KI lernen. Also das fällt alles in den Bereich des maschinellen Lernens. Es gibt aber auch die Möglichkeit, dass das maschinelle Lernen gar nicht mit diesen Regeln in dem Sinne passiert, sondern wir selbst als Menschen wissen die Regeln noch gar nicht. Also gerade bei großen Mengen unsortierter Daten kann uns künstliche Intelligenz helfen, da Muster zu erkennen und eben halt Sinn draus zu machen. Das heißt, wir geben hier einfach diese Daten und sagen, sie selbst soll eigene Regeln und Muster finden und das sortieren. Genau das ist eben genau das ganz unsortierte Lernen. Und dann gibt es noch einen dritten Bereich, der ist so ein bisschen dazwischen. Da gibt es Regeln, aber wir belohnen, wenn sie die Regeln richtig macht. Also dieses ganze Thema nennt sich auch Reinforcement-Learning, also dieses ja, dieses Belohnen, das muss man sich so, bei Brettspielen kennt man das ganz gut. So, also Schach zum Beispiel. Sie kennt ein paar Regeln, aber die Züge, die sie dann macht, sind wiederum frei. Und wenn sie einen richtigen Zug gemacht hat, dann wird der belohnt. Also in dem Sinne, dass wir sagen das hast du gut gemacht und ein falscher Zug, der wird dann entsprechend, der wird eben negativ bewertet und so ändern sich die Wahrscheinlichkeiten und so lernt die KI eben dann auch Gutes zu verstärken.

00: 06:46Maria Beßler: Okay, das heißt, man kann sie einfach mit „Das hast du gut gemacht.“ zum weiteren Lernen animieren.

00: 06:55Julia Kleeberger: Genau das passiert dann halt. Das hast du gut gemacht. Das funktioniert bei uns Menschen ja durchaus ganz anders als bei einer KI. Bei einer KI brauchen wir das nur über den Algorithmus und über Zahlen und dann eben halt Wahrscheinlichkeiten lösen. Die braucht keine Bonbons.

00: 07:09Maria Beßler: Okay, also die KI, lernt und lernt und lernt. Und was kann sie dann für uns leisten mit dem Ganzen, was sie gelernt hat?

00: 07:24Julia Kleeberger: Genau. Also das kommt ganz darauf an, wofür die KI eingesetzt wird. Letztendlich ist künstliche Intelligenz eine Maschine, ein Werkzeug und wir Menschen entscheiden, wofür wir sie einsetzen. Die Anwendungsfälle, die uns allen bekannt sind, kommen ja von Unternehmen getrieben und diese wollen, dass wir mehr kaufen und machen uns daher Kaufvorhersagen von Produkten, die wir gerne hätten und Werbung schalten und uns animieren, noch mehr zu kaufen. Wir wissen alle gerade so, wenn wir jetzt Richtung Klimawandel schauen etc., dann ist das natürlich eher was, was den Klimawandel stärker befeuert. Das liegt aber nicht an der KI als solches. Wir können KI auch dafür einsetzen, dass sie uns unterstützt und dem Klimaschutz zuträglich ist. Sie kann zum Beispiel eingesetzt werden, um zu erkennen, wie wir Energie verbrauchen, welche Muster da vorherrschen und auch zu erkennen, wo kann man optimieren? Wie können wir energieeffizienter werden? Zum Beispiel? Oder auch in der Landwirtschaft, wenn sie Informationen hat über die verschiedenen Daten des Bodens, was da auch gepflanzt werden kann in verschiedenen Verhalten etc., dann kann sie auch die Aussaat ganz anders verteilen und eben auch entsprechend anpassen. Und wir haben ertragreichere Ernten. Wir müssen weniger düngen, also schützen, auch da die Umwelt. Also letztendlich ist es immer die Frage des Menschen, wie sinnstiftend wir die KI einsetzen.

00: 08:55Maria Beßler: Du hast jetzt ganz viele Bereiche auch genannt, wo KI schon eingesetzt wird und in den letzten Wochen und fast schon Monaten das heiße Thema sozusagen ist ChatGPT in jeder Nachricht, die man irgendwie oder die ich lese in den letzten Wochen ist ChatGPT ein Thema. Was ist das genau und was kann ChatGPT?

00: 09:22Julia Kleeberger: Stimmt, das habe ich ganz unterschlagen. Die KI kann uns natürlich auch helfen Hausaufgaben zu machen. Das heiße Thema - warum genau? Also z.B. Wiki kann uns helfen Hausaufgaben zu machen. Ja genau, genau da können wir gleich noch mal von Marco ein bisschen mehr hören, was er dazu sagt. ChatGPT ist tatsächlich ein Chatroboter? Also es ist letztendlich eine KI, mit der ich ein Gespräch führen kann und warum sie jetzt wahrscheinlich gerade oder warum sie so Wellen schlägt ist, weil sie das schon auf eine ganz besondere Art und Weise macht. Im Vergleich zu den Chatbots, mit denen vielleicht der eine oder andere auch schon Erfahrungen gemacht hat. Das war ja eh immer so ein so ein abtönendes Ereignis, eher so und der Unterschied ist das ChatGPT nicht wie die herkömmlichen Chatroboter nur auf Regeln basiert, sondern es arbeitet datenbasiert und damit bezieht es den Kontext viel stärker ein und kann eben auch parallel Sachen miteinander vergleichen. Und es geht nicht peu a peu einen Dialog durch, sondern entscheidet eben kontextuell. Und dadurch sind die Herausgaben, die ChatGPT macht, verblüffend, also die faszinieren uns schon, wenn wir einfach sehen, welche Antworten sie sozusagen generiert. Ich spreche auch immer von ihr, bei mir ist sie immer weiblich, die KI immer.

00: 10:44Maria Beßler: Erinnerst du dich an die erste Frage, die du ChatGPT gestellt hast und an die Antwort?

00: 10:48Julia Kleeberger: Ja, ich habe sie tatsächlich. Ich habe tatsächlich gefragt: Was ist ChatGPT? Also ich habe sie gefragt, was sie ist, um das einfach auch für mich besser zu verstehen. Genau.

00: 10:58Maria Beßler: Und was hat sie gesagt?

00: 11:00Julia Kleeberger: Genau, sie hat gesagt, dass sie eben ein Chatroboter ist und dass sie besser ist als alle anderen.

00: 11:03Maria Beßler: Okay. Äh, Marco, erinnerst du dich, was du ChatGPT als erstes gefragt hast?

00: 11:17Marco Fileccia: Ja klar, natürlich. War ein schönes Erlebnis. Ich habe natürlich sofort eine Frage aus der theoretischen Physik zur Schwerkraftsenkung gestellt, aber da wusste es auch ziemlich gut Bescheid.

00: 11:29Maria Beßler: Du warst zufrieden mit der Antwort? Das ist das, was, was wichtig ist.

00: 11:48Marco Fileccia: Ja, ja, natürlich.

00: 11:54Maria Beßler: Du arbeitest ja als Lehrer. Und viel, was in ChatGPT oder über ChatGPT auch geschrieben wird, ist, dass es zum Beispiel bei Prüfungen helfen kann. Bei Klausuren. Was glaubst du denn? Was können Schülerinnen, was ChatGPT vielleicht nie lernen wird?

00: 12:47Marco Fileccia: Es kann natürlich das nicht lernen, was Menschen lernen können. In Bezug auf Emotionen, in Bezug auf Kreativität. All diese Dinge, die kann natürlich keine KI und wird auch ChatGPT nicht können. Ich umschreibe das immer ganz gerne mit: Sie erlangt nie Weisheit. Weisheit ist eigentlich das, was Menschen vielleicht mal irgendwann erlangen können. Und hoffentlich. Aber das kann natürlich eine KI nicht. Sie ist immer datenbasiert.

00: 13:43Maria Beßler: Wir haben also kurz jetzt über die Schüleri:innen gesprochen. Was denkst du denn? Hat die oder welche Konsequenzen hat ChatGPT für die Arbeit von Lehrerinnen?

00: 14:17Marco Fileccia: Ja, und das ist eigentlich die spannende Frage. In dieser Diskussion sind wir ja gerade. Das ist natürlich im Augenblick wirklich noch ein Prozess. Also ich habe da jetzt keine endgültige Antwort drauf, habe mich jetzt beschäftigt mit dem Thema. Aber es gibt noch keine endgültige Antwort. Und da sind nicht nur Schülerinnen und Schüler, sondern natürlich auch Studierende, die und die Unis, die sich jetzt im Augenblick genau diese Frage stellen. Was bedeutet denn dieses mächtige Tool, dieses Werkzeug jetzt eigentlich in den Händen der Lernenden? Ja, das verändert etwas und es verändert überall dort etwas, wo ich die Leistung von Schülerinnen und Schüler bewerten muss und ich das dann nicht mehr kann, weil ich nicht mehr weiß, ob das ihre Leistung ist. Also irgendwelche Facharbeiten, die abgegeben werden, nur als Text abgegeben werden, weiß ich nicht. Hat der Schüler, die Schülerin das selbst gemacht oder nicht vielleicht abgeschrieben? Und das ist natürlich wahnsinnig schwierig, auch schwierig zu beantworten und auch schwierig zu lösen. Ich hätte so zwei, drei Ideen. Das ist sozusagen die Negativseite. Aber es gibt natürlich auch eine positive Seite, da rede ich auch gerne drüber.

00: 15:30Maria Beßler: Was sind deine Ideen, das zu lösen, bei der negativen Seite?

00: 15:37Marco Fileccia: Also, all die Formate, in denen ich eine Leistung von Schülern und Schülerinnen bewerten muss, die sie abgegeben haben und die sie alleine getan haben. Also so eine Facharbeit zum Beispiel ist so ein klassisches Produkt oder eine Examensarbeit an der Uni, Bachelor oder Masterarbeit. Muss ich eigentlich noch eine weitere Stufe hinzufügen? Nämlich so etwas wie eine Disputation bei einer Dissertation? Also das heißt, ich muss anschließend noch mal ein Gespräch über die Arbeit führen und die Schülerinnen und Schüler Studierenden müssen diese Arbeit verteidigen. Und ich würde mir zutrauen, innerhalb von einer Viertelstunde oder sagen wir von zehn Minuten sogar herauszufinden, ob der oder diejenige die Arbeit selbst gemacht hat oder die fremd entstanden ist. Also wo es dann um solche Prüfungssituationen gibt, müssen wir dann einfach sagen okay, gut, wir müssen noch mal eine Kontrollrunde machen.

00: 16:38Maria Beßler: Hattet ihr in der Schule jetzt schon einen Beispielfall oder ein - ich möchte nicht sagen Vorfall - weil Vollvorfall klingt so negativ, aber eine Erfahrung mit ChatGPT in eurer Schule oder in deiner Schule?

00: 16:59Marco Fileccia: Hm, ja, ich setze das schon ein. Also, ich sehe es jetzt im Unterricht rein. Ich habe mir meinen Schülerinnen und Schülern darüber diskutiert und ihnen das gezeigt. Die kannten das teilweise gar nicht. Also den Namen haben sie schon mal gehört. Aber was und wie dann dahintersteckt, wussten sie dann nicht. Ich war sehr interessiert daran. Ja, und ich habe das tatsächlich dann schon eingesetzt und gemacht. Und ja, Vorfall, wie gesagt, klingt negativ ist es dann natürlich auch. Das heißt also, wenn ich eine Arbeit gebe, die ich nicht selbst gemacht habe, dann ist das erst mal eine Form von Betrug, dass ich dann also eine Täuschung begehe. Und ist natürlich klar, dem müssen wir natürlich dann begegnen. Aber das ist natürlich jetzt bei solch einem Werkzeug extrem schwer bis unmöglich. Das war bei Wikipedia schon schwer und natürlich allen anderen Quellen. Das heißt also, Copy paste aus dem Internet bekommt man relativ gut raus, aber das ist natürlich jetzt in dem Fall fast unmöglich.

00: 18:01Maria Beßler: Du hast gerade schon gesagt, dass du ChatGPT auch im Unterricht einsetzt. Ich würde das mal als gewinnbringend bezeichnen. Was glaubst du denn? Wie kann man ChatGPT noch gewinnbringend in der Arbeit an der Schule auch vielleicht für Lehrerinnen und auch für Schülerinnen einsetzen?

00: 18:33Marco Fileccia: Hm, ja, also erst mal habe ich natürlich auch ein mächtiges Tool. Das heißt, ich möchte einen Elternbrief schreiben. Ich gebe die Parameter vor und ChatGPT, schreibt mir hübsch den Elternbrief. Ich möchte Unterricht vorbereiten. Ich kann mir einen Unterrichtsentwurf geben lassen mit einer Gliederung. Das funktioniert nicht so ganz gut, also didaktisch. Methodisch müsste sie noch ein bisschen dazulernen. Aber ich habe thematisch zumindest schon mal eine Sortierung. Ich kann mir Inhaltsverzeichnisse angeben lassen zu einem Thema oder ganz spannend: Ich kann mir Multiple Choice Aufgaben geben lassen zu einem Thema. Ich brauche nur das Thema vorgeben in Biologie DNA. Gib mir fünf Fragen als Multiple Choice zum Thema DNA mit jeweils drei falschen und einer richtigen Antwort. Und dann spuckt ChatGPT das aus. Also da gibt es eine Menge an Beispielen, wo sie mir als Lehrer oder Lehrerin die Arbeit einfacher machen kann und mich unterstützen kann und ich etwas davon habe. Matheaufgaben brauche ich nur angeben, ich brauche nur das Thema angeben. Nenn mir Beispielaufgaben, nenn mir den Lösungsweg und dann kann ich da dann Beispielaufgaben generieren lassen.

00: 20:06Maria Beßler: Das ist ein cooles Tool. Das habe ich verstanden. Gibt es etwas, was ihr beide, Julia und Marco, irgendwie vermisst in der Debatte um Kreativität? Also, Marco, du hast jetzt vor allem ein. Ich würde sagen, du hast positive und negative Aspekte genannt. Aber gibt es irgendwas, was dir auf der Seele brennt oder worüber du nachdenkst, was nicht, was vielleicht noch nicht so diskutiert wird?

00: 20:36Marco Fileccia: Ich habe natürlich jetzt diese Lehrer Tools genannt. Es gibt natürlich auch Beispiele, wo man Unterricht gut damit gestalten kann. Ja, ich nehme mal vielleicht ein Beispiel. ChatGPT kann eine literarische Figur darstellen. Ich könnte Doktor Faust sprechen lassen, also nicht sprechen lassen, sondern schreiben lassen. Und ich kann Schülerinnen und Schüler ein Interview mit dieser literarischen Figur Dr. Faustus führen lassen. Das sind schon Möglichkeiten, die ich vorher nicht hatte und dafür gibt es halt viele gute Beispiele. Aber auf deine Frage zurückzukommen In der Debatte fehlt mir so eine, so der große Blick auf diese gesellschaftliche Frage, die sich jetzt eigentlich damit verbindet. Wir gucken auf die Technik, wir sind fasziniert von dieser Technik, wir gucken wie, wie können wir sie anpassen, wofür können wir sie wie nutzen? Alles gut. Aber wir müssten eigentlich auch mal fragen Was macht das jetzt eigentlich? Also was bedeutet das denn? Vielleicht gesellschaftlich oder so etwas in unserem Zusammenleben, dass wir jetzt hier eine KI haben, die einigermaßen gut funktioniert, auch in Ja, als Gespräch, als Chatbot. Und einen letzten Satz noch - wir stehen ja gerade erst am Anfang. Also wir haben gerade so einen Commodore 64 hier stehen ja und die Entwicklungen, die kann ich mir noch gar nicht vorstellen, wie sie in fünf Jahren sein werden. Es gibt schon andere Anbieter. Google hat angekündigt, seine KI öffentlich zu machen, an der sie auch schon lange herumdoktern. Diese wird sicherlich weiterentwickelt und es wird wahrscheinlich noch mehr Player geben, die so etwas dann machen und machen können. Das heißt, wir stehen gerade am Anfang dieser Geschichte und naja, ich wüsste ganz gern, wo es hingeht und ich hätte vielleicht auch ganz gern die ein oder andere Regel, wie wir eigentlich damit sinnhaft umgehen können.

00: 23:31Maria Beßler: Hast du eine Idee, Julia, wo es hingeht bzw. was vermisst du in der Debatte?

00: 23:37Julia Kleeberger: Was ich sehr leise finde, sind die Stimmen, die danach fragen: Was sind eigentlich die Quellen dahinter? Und das ist das Ganze. Das hängt mit dem ganzen Thema Transparenz zusammen und das ist generell bei KI ein wichtiges Thema. Also im Gegensatz zu einer Suchmaschine, wo ja gerade überlegt wird, was kann z.B. die nächste Form der Suchmaschine sein. Eine Suchmaschine gibt mir ja verschiedene Antworten auf meine Suche und ich sehe die Quelle und das sehe ich bei ChatGPT halt nicht. Und das finde ich ganz wichtig, da viel intensiver hinzuschauen, weil damit stärken wir ja auch die Literacy, also das Wissen und das informiert sein. Warum antwortet ChatGPT das? Wo holt es sozusagen das Wissen her und gibt auch dem Einzelnen viel stärker die Möglichkeit, dann weiterzugehen? Also mir ist es ganz wichtig, dass ich als Nutzerin, als Nutzer auch viel mehr in den Gestaltungsprozess komme und mein Lernen und mein Suchverhalten selbst moderiere und selbst in die Hand nehmen. Und dafür muss ich natürlich wissen, wo sie Ihr Wissen herzieht und wieso kommt sie auf diese Schlüsse? Und dafür ist Transparenz ganz wichtig.

00: 24:56Marco Fileccia: Bitte entschuldige, aber das ist ja mit anderen Quellen ja nicht anders. Es ist auch bei Google ja nicht anders. Auch der Google Algorithmus, der ist auch nicht transparent. Das heißt also, diese Frage nach der Quellenkritik, die hat man ja immer. Also das ist jetzt nichts Neues. Das ist jetzt wahnsinnig intransparent, weil wir gar nicht wissen, wo mit welchen Daten sie gefüttert ist. Aber das wissen wir bei Google eigentlich auch nicht. Und die Filter, die ja dann trotzdem eingesetzt sind, da spuckt ChatGPT beispielsweise keine Schimpfworte oder so aus. Also das heißt, da muss es einen Filter geben, der sagt nein, in dem Bereich bitte nicht. Ich kann wahrscheinlich andere Dinge auch nicht. Das heißt, irgendeiner hat das programmiert, irgendeiner hat die Macht darüber, was diese Maschine ausspuckt und was nicht. Und dann bin ich bei dir, dass sie sagen: „Okay, gut, darüber müsste eigentlich transparent Transparenz hergestellt werden. Wenn ich das wirklich so nützen möchte und das als ein echtes, wirkliches reales Tool nehme, was mir die Welt erklären kann.

00: 26:24Julia Kleeberger: Genau das ist ja genau das Wichtige bei künstlicher Intelligenz, damit wir sie so einsetzen, dass sie uns unterstützt und auch als Gesellschaft unterstützt, ist genau diese Transparenz wichtig. Also ein gutes Beispiel ist in Österreich hat die Arbeitsvermittlungsagentur angefangen, künstliche Intelligenz einzusetzen, um Menschen und Jobs zu vermitteln und hat das auch transparent gemacht. Und da war eben auch eine Gewichtung drin, dass Frauen, die junge Kinder haben, weniger gewertet wurden als Männer in demselben Alter. Und dann ging ein Riesenaufschrei durch die Gesellschaft und letztendlich ist klar: Das ist der Spiegel. Und es entstand eine gesellschaftliche Debatte genau darum, weil sie gesagt haben, ja, aber tatsächlich ist das die Realität. Also das ist das, was sie abbildet. Und dann müssen wir als Gesellschaft daran arbeiten. Und das geht aber nur, wenn das transparent gemacht wird. Genau dann fängt das an und genau dann können wir als Gesellschaft auch besser werden. Also künstliche Intelligenz kann von uns auch ein Werkzeug werden, uns als Gesellschaft einfach gerechter miteinander umzugehen.

00: 27:30Maria Beßler: Weil es uns so ein bisschen den Spiegel vorhält. Genau das ist ja dann auch nochmal ein eigenes Thema für sich. Das Thema, das Thema Maschinenethik. Dass Stereotype nicht reproduziert werden usw.

00: 27:44Julia Kleeberger: Ja genau, also die die Daten. Also die Maschine ist so gut wie die Daten, die sie bekommt und die Daten, die generieren wir. Das ist unsere Gesellschaft. Und das ist genau das ist. Wir müssen uns eigentlich die Frage stellen: Warum passiert das?

00: 28:11Marco Fileccia: Naja, das sind ja leider nicht wir, sondern im Augenblick sind es irgendwelche Techfirmen, die das tun. Aber eigentlich müssten wir das ja tun.

00: 28:33Maria Beßler: Das stimmt. Das wäre dann wie gesagt noch mal ein anderes Thema. In einer Länge von einem „Alles gesagt“- Podcast wahrscheinlich. Ich würde gern noch zu der letzten Frage kommen. Du hast vorhin erzählt auch kurz von Wikipedia und dass damals das auch schon schwierig war nachzuvollziehen, ob die Schülerinnen und Schüler das selbst geschrieben haben oder ob es vielleicht von Wikipedia kam. Was können wir denn zum Beispiel aus diesen vergangenen Disruptionen lernen?

00: 29:15Marco Fileccia: Ja, das ist genau das, was ich eben gesagt habe. Also als Lehrer, als Lehrerin ist man immer wieder in der Situation, dass man Schülerleistungen bewerten muss. Und da muss ich mir besondere Mühe geben. Das musste ich schon immer. Und ich muss jetzt dann sozusagen noch eine Ebene drauflegen und sagen okay, es besteht diese Möglichkeiten, wie kann ich das kontrollieren? Es gibt ja sogar schon Tools, mit denen man erkennen kann, ob ein Text von einer KI geschrieben wurde oder nicht. Die funktionieren nur nicht besonders gut, weil die KI so gut ist. Also deshalb muss sich etwas ändern in dem an dem Punkt, aber wirklich nur an dem Punkt. Mich bitte nicht misszuverstehen. An dem Punkt, wo ich Leistungen bewerten muss, muss ich dafür sorgen, dass ich sicherstelle, dass die Leistung auch wirklich von dem oder derjenigen kommt. So wie bei Klausuren und mündlichen Prüfungen und und und. Das ist relativ einfach, weil ich keine Technik benutzen darf. Aber bei Hausarbeiten oder so, dann ist das eben entsprechend schwieriger. Also ja, das war schon immer schwierig oder es wurde durch das Internet schon immer schwieriger und ist jetzt noch mal eine Stufe drauf. Also das ist jetzt noch schwieriger, das zu tun. Aber es gibt eben auch viele gute Dinge und viele tolle Dinge und ich kann damit auch ganz viel machen. Und die Schülerinnen und Schüler können sich natürlich auch damit helfen, wenn, wenn ich lernen will, wenn ich lernen will, ist das ein tolles Tool. Wenn ich, wenn ich faul bin und mir das einfach machen möchte, dann ist das auch ein tolles Tool. Aber dann ist es nicht lernen.

00: 31:07Maria Beßler: Was können wir daraus lernen, Julia?

00: 31:09Julia Kleeberger: Also für mich, ich muss ehrlich sagen. Ich sehe es ein bisschen differenzierter. Wir arbeiten ja auch mit unterschiedlichen Schulen zusammen und wir sehen auch Schulen, die gerade eben auch stark projektbasiert arbeiten. Genau, die nehmen das als Geschenk an. Also es ist einfach ein Werkzeug, was ich zusätzlich einsetzen. Und für mich ist eher die Frage, dass wir hinterfragen, was müssen wir eigentlich noch lernen? Also dass wir eher fragen, also wir eher fragen, genau wie lernen wir und was lernen wir? Also früher mussten wir auch lernen, wie man eine Wiese mäht, heute macht es der Rasenmäher für uns so. Also es ist ja auch so, dass z. B. die ja jetzt auch ein Werkzeug sein kann und Dinge für uns tut, die wir vielleicht einfach nicht mehr tun müssen. Und dafür brauchen wir aber andere Kompetenzen. Und genau das zu hinterfragen. Du hattest das schon angesprochen, Markus. Es geht viel um Kreativität. Also wenn ich schaue, wie jemand kreativ arbeitet, dann kann der gerne Kreativität benutzen. Weil letztendlich bewerte ich und messe ich die kreative Leistung. Und das ist also genau. Ich glaube, da können wir dann einfach ansetzen und es neu hinterfragen. Und für mich zeigt es auch, dass viele wir auch als Unternehmen ständig dazulernen müssen. Also wir als Unternehmen müssen uns. Natürlich wird das jetzt Bestandteil unserer neuen Formate, die wir sowieso schon zum Thema Künstliche Intelligenz anbieten und wir werden das jetzt noch als Thema dazunehmen. Und genauso würde ich mir wünschen, ist das in Schulen möglich? Also dass auch Schule ein lernendes System ist und eben auch auf neue Themen immer wieder reagieren kann? Ich hatte letztens ein Gespräch mit einem Informatiklehrer aus Hamburg, der meinte meine Schülerinnen und Schüler, ich möchte immer, dass die ein Informatikpraktikum machen, in Unternehmen. Also die arbeiten mit den Verkehrsbetrieben zusammen und programmieren die Ticketautomaten in Hamburg. Und er sagt, was ich da jedes Mal lerne, wie sich das alles weiterentwickelt, ich als Lehrer kriege ja sonst nie Zugang dazu und das finde ich einfach das Wichtige, dass wir uns fragen wie können wir selbst eigentlich ständig immer in diese Möglichkeit kommen, dazuzulernen?

00: 33:27Marco Fileccia: Ich muss den geben, der jetzt hier dann so ein kleines bisschen konservativer ist. Ich habe lange an einer Montessori Schule unterrichtet. Ich weiß, was Projektarbeit ist. Und das ist auch ganz, ganz wunderbar. Aber ich muss auch an bestimmten Stellen - fachlich sollen Schülerinnen und Schüler etwas lernen. Ja, das ist etwas anderes als früher. Und vielleicht muss man auch nicht jedes Detail mehr wissen, das ich jederzeit abrufen kann. Aber trotzdem ist dieses Fachlernen extrem wichtig. Wenn ich an Mathematik denke, wenn ich an Physik denke, an Biologie denke und jetzt bin ich nur bei den Naturwissenschaften. Das ist in Deutsch und in Englisch Französisch nicht genauso. Die müssen Vokabeln lernen, sonst können die nicht Französisch sprechen. Da hilft mir auch kein ChatGPT bzw. ich kann mir natürlich schon helfen, wenn ich nämlich das so einsetze, dass sie zum Beispiel Sprachübungen damit können, Dialoge führen können. Ganz wunderbar, ganz tolles Tool. Wenn die aber die Vokabeln nicht lernen, nutzen auch ChatGPT nichts. Das heißt also alles schön und gut, aber die müssen auch bestimmte Dinge einfach lernen, lernen können und auch lernen wollen. Und ist ja das, was ich gerade sagte. Das heißt also, ich kann es so benutzen und ich kann es so benutzen. Das heißt, es ist ein ganz tolles Tool und kann mir wunderbar helfen und ich habe ganz tolle Unterrichtsideen damit. Aber ich kann es mir eben auch genau dazu benutzen, mir das Leben einfach zu machen, zu täuschen und da muss ich eben auch drauf eingestellt sein dann.

00: 35:08Maria Beßler: Wir Ich glaube, wir können aber den Konsens finden, dass Lernen wichtig ist. Das ist, glaube ich, unser kleinster gemeinsamer Konsens.

00: 35:25Marco Fileccia: Ja, klar. Lernen zu lernen. Auch das vermisse ich manchmal in der Debatte. Das heißt also, ich will ja lernen. Ich will mich ja weiterentwickeln. Ich will ja, ich will ja Dinge tun. Ich möchte ja etwas schaffen. Und dann nehme ich alles dazu, was mir dabei hilft. Ganz klar. Also das ist schon auch so, dass diese Motivation natürlich intrinsisch kommt. Die haben wir nur leider in der Schule, nicht immer. Um es mal um das mal so zu sagen.

00: 36:32Julia Kleeberger: Aber da muss ich noch eine Lanze für den Menschen brechen. Der Mensch an sich lernt unheimlich gern. Dann müssen wir uns, glaube ich, eher fragen Wie ändern wir das Umfeld? Oder Was sind die Gründe, warum wir nicht gerne lernen? Und ich glaube, es liegt auch ganz viel am wie lernen wir? Und jeder lernt auch auf eine andere Art und Weise. Und ich sehe in Technologien durchaus auch Möglichkeiten, gerade auch auf individuelle Belange viel stärker einzugehen und gerade den Lernenden als solchen viel stärker ihn in den Vordergrund zu stellen und zu entscheiden Was kann ich eigentlich lernen oder wie will ich das lernen und mir dann selbst individuelle Lernpfade zu erhalten, was ich ja mit einer Lehrperson alleine gar nicht leistbar ist?

00: 37:24Marco Fileccia: Nee, aber. Aber wieder ein Einspruch. Entschuldigung, wenn ich die Partei heute übernehme. Schule ist auch ein soziales Erlebnis. Das heißt, Schule ist ja viel mehr als nur alleine und nur lernen und nur Vokabeln oder so. Also deshalb ist das natürlich auch extrem wichtig. Ja, individuelle Förderung und so. Alles klar, alles gut. Aber dieser soziale Aspekt, den darf man natürlich auch gerade bei Schule, gerade nach Corona, jetzt hier vielleicht auch nicht vergessen.

00: 38:01Julia Kleeberger: Genau das ist aber gerade das, worüber wir vorhin redeten. In der Projektarbeit geht das ja wunderbar einher. Wir lernen gemeinsam und jeder entfaltet seine eigenen, individuellen Kompetenzen dabei.

00: 38:24Maria Beßler: Ich danke euch auf jeden Fall schon mal für diesen Einblick. Ich glaube, es gibt da drüber hinaus über dieses Thema sehr viel zu debattieren und zu sprechen, was den Bereich der Bildung angeht. Ich finde auf jeden beide Positionen spannend. Für diesen Podcast würde ich euch aber gerne die letzte Frage stellen. Und zwar möchte ich euch jeweils fragen Was ist denn eure Website oder eurer App des Monats?

00: 38:58Julia Kleeberger: Ich habe mir die Schwarmintelligenz in der Firma zunutze gemacht und wir haben so einen Slack Kanal, der heißt „Read and inspired“ und geschaut, was mich da jetzt gerade inspiriert, was da gerade als letztes gepostet wurde. Und da wurde ein Projekt gepostet von Tactical Tech. Das ist eine Organisation, die sich auch viel zu dem ganzen Thema Daten auseinandersetzen und die haben ein neues Projekt zum Thema Co-Creation dokumentiert, wo sie eben gerade mit jungen Menschen zusammengearbeitet haben zwischen 13 und 18 Jahren und die dort eben auch wirklich Gehör finden. Und das ist auch was, was ich sehr stark vermisse, wo ich finde, dass wir noch viel zu wenig Platz haben, also den jungen Menschen selbst eine Stimme zu geben. Und deswegen empfehle ich das unbedingt.

00: 39:46Maria Beßler: Und du, Marco?

00: 39:50Marco Fileccia: Ich bin jetzt seit einigen Monaten inzwischen bei Twitter raus und habe mich bei Mastodon angemeldet. Jetzt gibt es eine schöne App. Ivory heißt die, die ist so ein bisschen wie ein Twitter Client. Die war ganz nett und die habe ich jetzt sozusagen neu und das war ganz, ganz schön. Ja, also die nutzt Mastodon oder die Mastodon-Grundlage. Und ich habe ähnliche Funktionen wie bei Twitter, dass ich eine Timeline sehe, dass ich posten kann, natürlich, dass ich Likes sehe und so etwas in der Art Retweets. Also die macht Mastodon halt ein bisschen einfacher.

00: 40:39Maria Beßler: Zwei Super App Tipps bzw. deins Julia ist auch eine Initiative. Ich danke euch. Vielen Dank, dass ihr euch die Zeit genommen habt und mit mir diskutiert und gesprochen habt. Vielen Dank, Marco und Julia.