In der Folge stelle ich angesichts der vielfältigen Probleme, die die Arbeit mit schulischer Hard- und Software häufig mit sich bringt, ein technisch sehr einfach zu realisierendes Konzept vor, eine [sicherlich noch naive, eben wirklich allererste!] Entwicklungsstufe intelligenter Tutorsysteme für den Unterricht produktiv zu nutzen und gleichzeitig den Zugriff auf solche intelligenten Tutorsysteme zu „demokratisieren“. Im Anschluss werden dann konkrete Unterrichtsbeispiele skizziert, die zeigen, welche weitreichenden Konsequenzen die veränderten technischen Rahmenbedingungen für die Praxis besitzen (könnten).
Adaptive / intelligente Tutorsysteme
Adaptiven Lernmedien bzw. intelligenten Tutorsystemen kann je nach Lernumgebung eine durchaus interessante und wichtige (Hilfs-)Funktion bei der Planung von Lernprozessen zukommen. Und das wird wohl angesichts heterogener Lerngruppen, des eskalierenden Lehrermangels und zahlreicher weiterer Faktoren letztlich auch die Frage der Bildungsgerechtigkeit berühren.
Kurzexkurs Tutorsysteme
Lernprogramme erkennen bei der Bearbeitung von Aufgaben nicht nur die spezifischen Fehler und Teilfehler von Schülerinnen und Schülern, sondern analysieren auch, warum diese Fehler gemacht wurden. Ausgehend von diesen zugrundeliegenden Fehlvorstellungen werden den Schülerinnen und Schülern dann gezielt Übungsreihen angeboten, damit diese Fehler überwunden werden bzw. sich gar nicht erst verfestigen. Eine erste Analyse können diese Tools durch Vorwissenstests – oder auch Wissenstests nach erarbeiteten Inhalten – durchführen. Zeigen sich dort spezifische Fehler, sind alle Aufgaben, die zu diesem Themenspektrum gehören, für die Schülerinnen und Schüler besonders gekennzeichnet. Wiederkehrende Fehler in spezifischen Themenbereichen können bspw. in einer Rubrik „Wissenslücken“ aufgeführt werden (wie bei dem Tool „Bettermarks“). Schülerinnen und Schüler bekommen dann automatisiert passende neue Aufgaben, um diese Lücke zu schließen. Es handelt sich also um ein adaptives, an die individuellen Rückmeldungen der Schülerinnen und Schüler angepasstes System. Feedback und echte Verbesserungsvorschläge eben statt des einseitigen Fokus auf Noten oder Feedback als Notenbegründung.
Als nur ein Baustein unter vielen in der didaktischen Planung entsprechen solche Programme auch Empfehlungen aus Schulleistungsuntersuchungen wie TIMSS 2019. Dort wird Verbesserungsbedarf vor allem im individualisierten Lernen, in der kognitiven Aktivierung, im Bereich des adaptiven Unterrichtens und im Einsatz der digitalen Medien gesehen. Die gezielte Förderung der leistungsschwächeren sowie Forderung der leistungsstärkeren Schülerinnen und Schüler kann (zumindest in der Theorie, denn die Praxis fehlt vielerorts noch) durch intelligente Lernsysteme entscheidend unterstützt werden – und daher müssen neben uns Lehrpersonen auch Schülerinnen und Schüler dazu befähigt werden, diese Tools zu nutzen, sich bspw. per Promptcrafting (also die Nutzung und Weiterentwicklung von Prompt-Eingaben in ChatGPT) selbst zu helfen oder neue Lernwege zu finden.
Doch die Nutzung eines solchen Systems hängt in der Schulpraxis oft von vielfältigen Faktoren ab (Zugang der Schule zu einem solchen System, teils hohe Kosten, oft fachspezifische Tools etc.), die eine breitere Anwendung erschweren. Und da kommt das Stichwort „Demokratisierung durch KI“ ins Spiel, das ich gerne als Gedankenexperiment ausführen möchte.
Von der Demokratisierung des Beamers zur Demokratisierung intelligenter Tutorsysteme
Zu einer ähnlichen Frage hat sich Axel Krommer bereits vor einigen Jahren Gedanken gemacht – sehr fundiert und sicherlich für zahlreiche Lehrpersonen, die im Frühstadium der 1:1-Digitalisierung nach guten Gründen für digitale Endgeräte im Klassenraum suchten, besonders hilfreich. Allerdings ging es um „die Demokratisierung des Beamers“, also einen Zugang zum Beamer für alle Beteiligten im Unterricht. Für Schülerinnen und Schüler gleichermaßen wie für Lehrpersonen. Mit all den damit verbundenen Folgen für die Unterrichtsentwicklung, die uns heute selbstverständlich erscheinen.
In genau diesem Kontext lässt mich ein Gedanke, eine These seit einer ganzen Weile nicht mehr los – und dieser Gedanke motiviert mich zum Ausprobieren, auch wenn der technische Stand von Sprachmodellen wie ChatGPT das bislang nur in Ansätzen und mit teils fragwürdigen Ergebnissen hergibt:
Durch die Nutzung von ChatGPT und die Verwendung oder Entwicklung passender Prompts können Lehrpersonen eigenständig adaptive Tutorsysteme für ihre Schülerinnen und Schüler konzipieren und diese an die individuelle Lerngruppe und die jeweiligen Unterrichtsinhalte anpassen. Sie sind nun nicht mehr auf teure Lösungen professioneller Anbieter angewiesen, sondern können selbst aktiv werden – für diese „Demokratisierung intelligenter Tutorsysteme“ ist aber die Entwicklung komplexer multimodaler Sprachmodelle eine entscheidende Voraussetzung.
Den Beitrag Krommers hat ChatGPT freundlicherweise für mich leicht umgeschrieben, wie übrigens auch – wem ist es aufgefallen? – den ersten Absatz dieses Blogbeitrags. Das Sprachmodell GPT ist dabei einem einfachen Prompt gefolgt: Schreibe den folgenden Beitrag von Axel Krommer unter Verwendung möglichst vieler sinngemäßer Originalaussagen so um, dass es nicht mehr um die Demokratisierung des Beamers geht, sondern um die „Demokratisierung von adaptiven Tutorsystemen für Schülerinnen und Schüler durch KI-Tools wie ChatGPT“. Und das ist dabei herausgekommen:
Im Kontext der theoretischen Überlegungen zur Unterrichtsplanung soll nun abschließend ein erneuter Blick auf das oben skizzierte Szenario der Demokratisierung von adaptiven Tutorsystemen für Schülerinnen und Schüler durch KI-Tools wie ChatGPT geworfen werden. Es wird deutlich, dass sich hier nicht nur die technischen Rahmenbedingungen verändert haben. Vielmehr werden durch den Einfluss des KI-gestützten Settings innovative Interaktionsformen und methodische Arrangements sowie neue Zieldimensionen des Unterrichts erkennbar, die auch für den Deutschunterricht interessant erscheinen.
Durch die Nutzung von ChatGPT und die Entwicklung passender Prompts können Lehrpersonen selber adaptive Tutorsysteme für ihre Schülerinnen und Schüler entwickeln und diese an die individuelle Lerngruppe anpassen. Sie sind nun nicht mehr auf teure Lösungen professioneller Anbieter angewiesen – dafür ist die Entwicklung komplexer multimodaler Sprachmodelle eine entscheidende Voraussetzung.
Schon die Tatsache, dass Lehrpersonen nun in der Lage sind, maßgeschneiderte adaptive Tutorsysteme mit KI-Tools wie ChatGPT zu erstellen, verändert viele Unterrichtsphasen. Beispielsweise kann eine Software wie ChatGPT in Kombination mit gezielten Prompts dazu beitragen, dass Schülerinnen und Schüler schriftliche Arbeitsergebnisse mündlich vortragen, die bereits Ergebnis eines längeren Prozesses von Schreiben, Feedback und Überarbeitung sind.
Natürlich ergeben sich durch die Demokratisierung von adaptiven Tutorsystemen durch KI-Tools wie ChatGPT nicht nur Chancen, sondern auch Risiken. Ein häufig vorgebrachtes Argument ist beispielsweise, dass man Schülerinnen und Schüler, die nicht selbst über ausreichende technische Kenntnisse oder Zugang zu solchen KI-Tools verfügen, benachteiligt und von bestimmten unterrichtlichen Prozessen ausschließt. Dieser Einwand ist gravierend, auch wenn es de facto in den meisten Lerngruppen sehr schwierig sein wird, Schülerinnen und Schüler ohne Zugang zu solchen Technologien zu finden.
Eine pragmatische Lösung dieses Problems besteht darin, stets in Gruppen mit Zugang zu solchen KI-Tools zu arbeiten, sodass ein einziges System genügt, damit mehrere Schülerinnen und Schüler produktiv werden können. Die Forderung, KI-Tools wie ChatGPT im Unterricht prinzipiell nicht zu verwenden, weil es einzelne Schülerinnen und Schüler gibt, die diese Technologien nicht nutzen können, ist in jedem Fall überzogen und aus didaktischer Sicht verfehlt.
Mein Gedanke mag, gerade mit Blick auf den jetzigen technischen Stand der Dinge und die häufig bemängelten Schwächen eines Sprachmodells wie GPT-3.5, naiv erscheinen. Aber die Rückmeldungen meiner Schülerinnen und Schüler auf die ersten Testdurchläufe beinhalteten alles von Erstaunen bis Begeisterung oder auch Dankbarkeit für eine doch (vor allem inhaltlich) individualisierte Lernmöglichkeit. Doch am heutigen Tag ist bereits ChatGPT-4 erschienen…mit erkennbaren Verbesserungen…
Und es geht weniger darum, innerhalb eines so kurzen Zeitraums (ChatGPT wurde Ende November 2022 veröffentlicht!) bereits ausgereifte und perfekt nutzbare Lösungen zu erschaffen. Zudem lässt sich mit den unten aufgeführten ersten Praxisbeispielen wunderbar die Frage danach stellen, wie „intelligent“ Sprachmodelle, aber auch kommerzielle intelligente Tutorsysteme eigentlich wirklich sind.
Mir geht es mit Blick auf “Demokratisierung” auch um einen weiteren Punkt, und der betrifft unsere Haltung als Lehrpersonen gegenüber dem omnipräsenten gesellschaftlich-technologischen Wandel und die Frage der aktiven Partizipation:
In meinen Augen ist es fehl am Platz, reflexbasierte Kategorien wie „Verbote“ oder – noch eher typisch deutsch – „Misslingensbedingungen“ zu bemühen. Na klar, es ist die deutlich einfachere Position, sich bspw. mit Blick auf GPT 3.5 und angesichts der offensichtlichen Mängel eines in Entstehung begriffenen Systems bequem zurückzulehnen.
Ich sehe das gesamte Thema KI als die Chance, sich in eine große, kontinuierliche Fortbildung zu begeben und dabei eine Eigenschaft zu pflegen, die im Berufsalltag oft genug verloren geht: Die Neugier und teils vielleicht auch naive Begeisterung für Möglichkeiten, unsere Schülerinnen und Schüler in ihrem Lernen zu unterstützen. Eine erste wichtige Voraussetzung für die oben angesprochene „Demokratisierung“ ist mit der Verfügbarkeit von LLM- oder MLLM-Systemen wie ChatGPT gegeben. Diesen Punkt benennt auch Martin Lentzen von der Deutschen Schule Silicon Valley deutlich in einer Antwort auf einen meiner Tweets zum Thema „adaptive Lernbegleiter“:
Eine weitere Voraussetzung für echte Demokratisierung ist die unbürokratische Bereitstellung von Budgets und Handlungsspielräumen für die „eigenverantwortliche Schule“, damit diese eine „lernende Schule“ werden kann – in Kürze werden DSGVO-konforme Tools bereit stehen, die zurecht nicht gratis bleiben werden. Mit zunehmender Erfahrung werden weitere, deutlich grundlegendere Fragen in den Fokus rücken, die Prof. Robert Lepenies in einem Tweet prägnant entwickelt. „Ein Plädoyer für kritische Neugier“, wie Regina Schulz passend kommentiert:
Eigentlich wollte ich mich ganz kurz fassen. Also, für heute: Adaptive Tutorsysteme sind in der didaktischen Planung (und weiter: in der Unterrichtsentwicklung) ein Baustein unter vielen, aber ein spannender. Dank ChatGPT, Fobiz KI-Tools, PEER AI-Tutor (noch statisch angelegt ohne flexible Eingaben) und vielen weiteren Tools können wir alle deren Potentiale und Grenzen gemeinsam mit unseren Schülerinnen und Schülern austesten und erfahrungsgeleitet bewerten. Faszinierend und teils erstaunlich sind die Ergebnisse – schon jetzt – allemal!
Erste Praxisbeispiele: ChatGPT als Schreib- und Lernbegleiter
Ausgehend von der Idee der „Mega-Prompts“ hatte ich in einem ausführlicheren Blogbeitrag bereits das Grundkonzept und erste Möglichkeiten für den Unterricht gezeigt, die auf den Ideen Rob Lennons beruhten, ein Sprachmodell wie ChatGPT in ein konkretes Szenario zu versetzen. Daher hier auch nochmal ein kurzer Exkurs und einige Passagen aus dem letzten Blogbeitrag zum Thema.
Denn noch interessanter als Robs Vorlage finde ich – gerade mit Blick auf Schule und Unterricht – die Idee von Mick McMurray, einem High-School-Lehrer aus San Diego/CA. Er hat einfach Robs Struktur für Mega-Prompts mit Blick auf einen wichtigen Lernprozess adaptiert: Das Schreiben und Überarbeiten argumentativer Texte. Nur diesmal mit einem persönlichen ChatGPT-Schreibassistenten, der Schülerinnen und Schüler bis zum gewünschten Ergebnis begleitet und mit individuellem Feedback die Möglichkeit zur Überarbeitung und Verbesserung gibt.
Nicht zu Unrecht ärgert sich Mick per Twitter darüber, dass Lehrpersonen das Potential von ChatGPT eigentlich noch gar nicht nutzen, wenn sie sich Stundenplanungen und andere Standardtätigkeiten vom Bot abnehmen lassen – das Gleiche wie immer, nur halt schneller.
„Teacher’s conversations about ChatGPT are short-sighted. Cheating. Writing lesson plans. What we do now, but faster.“ Letztlich wenig innovativ und stark an der Oberfläche. In einem interessanten Mailaustausch schrieb er mir heute Morgen noch: „To leverage the power of ChatGPT in the classroom, educators need to think about it as more than a tool for creating a single output with a single input. If you craft a prompt correctly, you can create personalized learning experiences.„
Und genau damit greift er einen Aspekt heraus, der uns alle sehr beschäftigt: Die Frage, inwiefern und wie intensiv digitale Technologien individualisierte(re)s Lernen ermöglichen können und Schülerinnen und Schüler in ihrem Lernprozess besser (weil individueller) unterstützen können, als ich es als Lehrer im laufenden Unterricht (mit bspw. 30 SuS, die sich im Schreibprozess befinden) kann.
Praxisbeispiel 1: Schreibbegleiter (argumentatives Schreiben)
Die Vorlage von Mick (Seite aktuell leider down) habe ich einfach mal übersetzt und leicht angepasst, sodass sie auch in meinem Unterricht (bzw. im deutschsprachigen Unterricht allgemein und fachunabhängig) mit den unterschiedlichsten Aufgaben und Fragestellungen verwendet werden könnte, und dann getestet.
Schaut rein, was passiert, sobald der Prompt startet – das Training beginnt:
Das könnte jetzt länger so weitergehen – aber das habe ich auch einfach live mit meinen Schülerinnen und Schülern im Unterricht getestet. Und die Reaktionen waren sehr positiv. Denn aktuell läuft bei uns die Erarbeitung der Facharbeit. Und für mich als Tutor beginnt wieder die Rolle als Schreib-Begleiter.
Eine Rolle übrigens, der ich bei 14 schreibenden Schülerinnen und Schülern selten gerecht werde – zu wenig Zeit bleibt für individuelle Rückmeldung und Unterstützung während des Schreibprozesses. Wie eigentlich immer, wenn es bspw. um argumentatives Schreiben geht.
Könnte nicht genau das ein Potential von Tools wie ChatGPT für den Unterricht sein?
Wir werden es sehen und uns sicherlich noch lange und intensiv darüber austauschen. Und selbst wenn die Rückmeldungen und Hilfestellungen der App in der Unterrichtspraxis nicht sehr gut sein sollten (was ja noch zu beweisen wäre) oder unsere Schülerinnen und Schüler einfach andere Bedürfnisse haben (es wäre nicht der erste Digital-Hype, der am Bedarf der Lernenden vorbei geht), bleibt eines völlig klar: Wir stehen erst ganz am Anfang einer unumkehrbaren Entwicklung, die für unsere didaktische Planung einige spannende neue Möglichkeiten bieten könnte.
Also warum nicht schon jetzt ausprobieren und mit unseren Schülerinnen und Schülern über diese Technologie reflektieren?
Ich frage mich mit Blick auf das in diesem Beitrag vorgestellte Konzept sowieso: Werden die Schülerinnen und Schüler hier am Ende mehr mit oder über KI gelernt haben? Oder im Optimalfall beides?
Praxisbeispiel 2: ChatGPT als „Adaptiver Lernbegleiter“ – Beispiel: Imperialismus (Klasse 12)
Ein weiteres, schon inhaltlich deutlich konkreteres Beispiel für die Nutzung von ChatGPT (in diesem Fall) als „adaptiver Lernbegleiter“ ist ein Prompt, den ich inzwischen häufiger im Unterricht mit meinen Schülerinnen und Schülern genutzt habe. Gerade für die inhaltliche Erarbeitung von Themenbereichen – wie in diesem Beispiel „Imperialismus“ – erscheint die Nutzung als flexibler Lernbegleiter sehr interessant. Und die Ergebnisse überzeugen die Schülerinnen und Schüler durchaus…
Hinweis: Mit der Einführung von ChatGPT-4 am 14.03.2023 haben sich sowohl die Qualität der Antworten als auch das adaptive Element dieses Prompts nochmal deutlich verbessert. So fallen die Antworten tatsächlich deutlich komplexer und elaborierter aus. An den Frage- und Antwortformaten werde ich allerdings noch arbeiten, um hier eher in Richtung reziprokes Lesen als simple Multiple-Choice-Fragen zu gehen. Das verdeutlicht nochmal, wie sehr der technologische Fortschritt die weitere Nutzung als intelligentes Tutorsystem fördern könnte.
Das Feedback der Schülerinnen und Schüler war schonmal durchaus positiv…die Entwicklung geht weiter…
Weitere Beispiele folgen…
