Generative KI in der Lehre

Hochschule Fulda

ChatGPT an der Hochschule Fulda

Die Ki-gestützte Texterstellung in Form von ChatGPT-4 ist für alle Hochschulangehörigen der Hochschule Fulda über das Interface der HAWK zugänglich. Sie können auf diese fortschrittliche KI über folgende URL zugreifen: ki-chat.hs-fulda.de

Bitte beachten Sie, dass Sie sich während der Nutzung innerhalb des VPNs der Hochschule befinden müssen und Ihre fd-Kennung für den Zugriff benötigen. Es werden keine personenbezogenen Daten gespeichert oder weitergegeben.

Ein Prompt ist eine Eingabeaufforderung, Frage oder Anweisung, die an ein KI-Modell wie ChatGPT gerichtet wird, um eine gewünschte Ausgabe zu erzeugen. Die Qualität und Relevanz der Ausgabe hängt stark von der Art und Weise ab, wie der Prompt formuliert ist. Dazu gibt es grundlegende Empfehlungen, die sich in den letzten Monaten etabliert haben, um das Beste aus einer KI herauszuholen. Prof. Dr. Kipp (HS Augsburg) beleuchtet in seinem Vortrag Wie sag ich’s meiner KI? Hintergründe und Prinzipien zum Prompting bei ChatGPT die Bedeutung des Promptings, auch bekannt als Prompt Engineering, um den Dialog mit der KI zu steuern.

Im Folgenden finden Sie Empfehlungen zum Prompting aus dem Prompt-Labor des KI-Campus:

Empfehlung 1: Weisen Sie der KI eine Rolle zu, dies beeinflusst maßgeblich Art, Umfang und Komplexitätsgrad der Antworten. Beispielprompt: "Du bist ein freundlicher und hilfsbereiter Hochschuldidaktiker an einer deutschen Fachhochschule, der mir effektives, spezifisches und konkretes Feedback zu einem neuen Lehrformat gibt, das ich entwickelt habe. Du hast hohe Ansprüche und glaubst, dass ich diese erreichen kann."

Empfehlung 2: Durch Priming wird die Rollenzuweisung ergänzt und sowohl der Inhalt als auch Form und Stil der Antwort beeinflusst: "Du gibst Feedback auf eine direkte und klare Weise, stellst mir Fragen, die mich dazu anzuregen, zuerst das Feedback in eigenen Worten zu erklären und dann zu beschreiben, wie ich darauf reagieren könnte."

Empfehlung 3: Machen Sie Strukturvorgaben: "Verfasse Deine Antworten in deutscher Sprache und auf Hochschulniveau. Beachte, dass mein Fachgebiet die Humanwissenschaften sind. Duze mich. Formatiere Deine Ausgaben mithilfe von Markdown für Überschriften und Hervorhebungen."

Empfehlung 4: Begrenzen Sie die Länge der Ausgaben: "Halte Deine Antworten kurz und vermeide weiterführende Angaben oder Hinweise."

Empfehlung 5: Durch präzise Formulierungen werden die Antworten zielgenauer und weniger generisch: "Frag mich zuerst nach dem Titel und einer kurzen Beschreibung des Lehrformats. Antworte nicht für mich. Deine Rolle ist nur die des beratenden Hochschuldidaktikers. Führe das Gespräch erst weiter, wenn ich antworte."

Empfehlung 6: Verwenden Sie Marker, um der KI ein besseres Verständnis des übertragenen Prompts zu ermöglichen, setzen Sie sie vor die Anweisungen: "# Deine Rolle", "# Deine Aufgabe als Hochschuldidaktiker", "# Anweisungen zu Deinen Antworten", "# Sprache, Niveau und Fachkontext" etc.

Empfehlung 7: Durch das Sequenzieren von Aufgaben leiten Sie die KI schrittweise an, so dass die KI im Anschluss aktiv zur Segmentierung und Verfeinerung angehalten wird.

Empfehlung 8: Uneindeutigkeiten vermeiden, indem Füllworte oder Adjektive wie "ziemlich", "eher" oder "ungefähr" vermieden werden.

Empfehlung 9: Verwendung komplexer Promptingstrategien wie Mega-Prompting oder Prompt Creator. Der von Rob Lennon entwickelte Mega-Prompt besteht aus sechs Abschnitten und bereitet das KI-System umfassend auf seine Aufgabe vor. Beim Prompt Creator wird die KI dazu genutzt einen Prompt zu schreiben, den wir dann wieder der KI geben. Da die Beispiel-Prompts der genannten Empfehlungen teilweise zu lang sind, können Sie sie hier nachlesen oder aber auch direkt im Prompt-Labor.

In den letzten Jahren hat sich die KI-gestützte Texterstellung als eine der innovativsten Technologien in Sachen Textproduktion erwiesen. Mit Hilfe von künstlicher Intelligenz (KI) ist es möglich, qualitativ hochwertige Texte zu produzieren, ohne dass man viel Zeit oder Mühe investieren muss. Durch KI-gestützte Texterstellung wird es Menschen ermöglicht, ihre Ideen und Gedanken schneller und effizienter in Worte zu fassen.

Seit Dezember 2022 ist mit ChatGPT eine solches Werkzeug frei verfügbar und schnell zu einem Synonym für die Gesamtheit der Werkzeuge für maschinell erzeugte Texte geworden. In Bezug auf den Einsatz dieser Technologien in und an Hochschulen gibt es viele Befürchtungen, welche auch in der Hochschullandschaft und Presse heftig diskutiert wurden. Insbesondere die Anfertigung von studentischen Schriftwerken wird dabei als Problem gesehen. Da ChatGPT jedoch nicht wirklich „intelligent“ ist, sondern Texte nur auf Basis von statistischen Wahrscheinlichkeiten zusammensetzt, kann dieser Herausforderung auf verschiedene Arten begegnet werden.

1. Transferbezug

Stellen Sie Aufgaben mit einem konkreten Transferbezug, möglichst zu existierenden Praxispartnern. Dazu hat ChatGPT kaum Informationen und verliert sich in leicht erkennbare Floskeln.
Nehmen Sie Bezug auf aktuelle Themen. Die Datenbasis von ChatGPT ist nicht aktuell. Ganz aktuelle Themen sind dem System unbekannt.

2. Quellenanalyse

ChatGPT kennt keine Fakten! Überprüfen Sie bei der Bewertung der Arbeiten die Quellen, insbesondere Literaturverweise und die Verwendung im Text. ChatGPT kann täuschend echte Verweise erzeugen, die aber nahezu immer "erdacht" sind. Zitate und deren Quellen werden generiert!
Wenn das Literaturverzeichnis durch die Studierenden erstellt wurde, ist die Literatur korrekt, jedoch werden die Verweise innerhalb des Textes generiert. ChatGPT hat keine Kenntnis von den Quellen.

3. Stilanalyse

Maschinell erzeugte Texte sind verblüffend fehlerfrei. Sowohl Orthografie als auch Grammatik sind nahezu perfekt. Mit steigendem Fachbezug oder Anforderungen an Transferleistung nehmen floskelhafte Texterstellungen zu.
Maschinen haben keine eigene Meinung. Prüfen Sie, ob die Texte neue Erkenntnisse oder reflexive Anteile enthalten.

Generell können derzeit die Systeme nur Inhalte reproduzieren. Es ist keine Kreativität enthalten. Genau diese Kreativität zeichnet aber das Verfassen von wissenschaftlichen Texten aus. Vermeiden Sie deshalb Aufgabenstellungen, die nur Reproduktion verlangen. Bei allen Bedenken können diese Systeme auch sinnvoll eingesetzt werden. Sie übernehmen die Erstellung von Standardtexten, können Alternativen und Verbesserungen an Texten anbieten. Auch die Bewertung von Texten nach vorgegebenen Kriterien ist möglich. Weiterhin können diese Systeme Fehler in eigenen Arbeiten aufzeigen und erklären, insbesondere in der Programmierung. Dadurch können ChatGPT & Co nutzbringend in der Lehre eingesetzt werden. Wichtig ist dabei die Kompetenz der Studierenden, Potenziale und Grenzen der Software zu kennen und sie bei der Nutzung berücksichtigen zu können. Damit werden sie Teil des wissenschaftlichen Arbeitens und unterliegen auch den Anforderungen an „Gute wissenschaftliche Praxis“.

Auch im Bereich der Prüfungen ergeben sich durch ChatGPT neue Herausforderungen und Möglichkeiten. Um Sie hierbei bestmöglich zu unterstützen haben wir eine Handreichung zur Orientierung erstellt.

Zur Aufzeichnung

ChatGPT und Konsorten – Segen oder Fluch für die Hochschullehre. Antworten aus prüfungsrechtlicher und didaktischer Sicht

Referent*innen

Prof. Dr. Ingo Striepling (OTH Regensburg)

Beschreibung:

KI wie ChatGPT ist momentan in aller Munde. Kolleg:innen streamen Live-Tests anhand alter Klausuren und attestieren der KI, dass sie bestanden hätte. Das gleiche gilt für Eignungstests. Ist das die schöne neue Welt? Eigentlich ist die Idee, andere für sich arbeiten zu lassen, gar nicht neu. Brisant ist nunmehr aber die rasante Geschwindigkeit, mit der passable Ergebnisse generiert werden können. Welche Auswirkungen hat das auf unsere Lehrveranstaltungen und Prüfungen? Können wir an den bisherigen Formaten festhalten? Wie kann die Nutzung von z. B. ChatGPT verhindert werden? Oder sollten wir besser fragen: Wie können wir unsere Studierenden anleiten, KI intelligent zu nutzen? Der Beantwortung dieser Fragen wollen wir uns im Rahmen von Inputs und Diskussion nähern.

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