Als ChatGPT vor einem Jahr eingeführt wurde, waren die Lehrer verunsichert. Der Chatbot mit künstlicher Intelligenz (KI) kann als Antwort auf Aufgabenfragen klare, scheinbar gut recherchierte Aufsätze schreiben und zwingt Pädagogen auf der ganzen Welt dazu, ihre Bewertungsmethoden zu überdenken. Einige Länder haben die Prüfungen mit Stift und Papier wieder eingeführt. Und einige Schulen „drehen“ das Klassenzimmermodell um: Die Schüler erledigen ihre Aufgaben in der Schule, nachdem sie zu Hause etwas über ein Fach gelernt haben.

Doch nach diesem ersten Schock haben Pädagogen damit begonnen, die potenziellen Vorteile der Chatbots zu untersuchen. Wie wir in einem News-Beitrag berichten, laufen an vielen Schulen und Universitäten Experimente, um den Einsatz von ChatGPT im Bildungsbereich zu nutzen. Es bestehen Risiken, aber einige Pädagogen glauben, dass ChatGPT und andere große Sprachmodelle (LLMs) leistungsstarke Lernwerkzeuge sein können. Sie könnten den Schülern helfen, indem sie eine personalisierte Nachhilfeerfahrung bieten, die jederzeit verfügbar ist und möglicherweise für mehr Schüler zugänglich ist, als dies bei menschlichen Nachhilfelehrern der Fall wäre. Oder sie könnten Lehrern und Schülern helfen, indem sie Informationen und Konzepte, die normalerweise auf Lehrbücher beschränkt sind, viel leichter auffindbar und verdaulich machen.

ChatGPT ist im Klassenzimmer angekommen: Wie LLMs die Bildung verändern könnten

Es gibt immer noch Probleme, die gelöst werden müssen. Es bleibt die Frage offen, ob LLMs genau und zuverlässig genug gemacht werden können, um als vertrauenswürdige Lernassistenten eingesetzt zu werden. Es ist noch zu früh, um zu wissen, welche Auswirkungen sie letztendlich auf die Bildung haben werden, aber mehr Institutionen müssen die Vorteile und Fallstricke von ChatGPT erkunden und teilen, was sie lernen, sonst verpassen ihre Schüler möglicherweise ein wertvolles Tool.

Viele Studierende nutzen ChatGPT bereits. Schon wenige Monate nach der Einführung tauchten Berichte auf, dass Studenten den Chatbot nutzten, um ihre Hausaufgaben und Aufsätze für sie zu erledigen. Die Lehrer waren von der Qualität der Ergebnisse oft unbeeindruckt. Entscheidend war, dass der Chatbot fiktive Referenzen oder Zitate erfand. Und obwohl es in einigen mathematischen Tests hervorragend abgeschnitten hat¹, bei anderen lief es nicht so gut. Das liegt daran, dass ChatGPT nicht speziell für die Lösung mathematischer Probleme trainiert wurde – vielmehr findet es plausible Wörter, um einen Satz zu beenden oder auf eine Anfrage zu antworten, und zwar auf der Grundlage von Milliarden von Textteilen, die es gesehen hat.

In einem Preprint vom Februar beschrieben die Forscher, wie ChatGPT in einem Benchmark-Set relativ einfacher mathematischer Probleme, die normalerweise von Schülern im Alter von 12 bis 17 Jahren beantwortet werden, etwa die Hälfte der Fragen richtig beantwortete². Wenn die Probleme komplexer waren und ChatGPT vier oder mehr Additionen oder Subtraktionen in derselben Berechnung erforderte, war es besonders wahrscheinlich, dass sie fehlschlugen.

Der KI-Bot ChatGPT schreibt intelligente Aufsätze – sollten sich Professoren Sorgen machen?

Und die Autoren einer im Juli veröffentlichten Preprint-Studie stellten fest, dass sich die mathematischen Fähigkeiten des LLM, die ChatGPT zugrunde liegen, möglicherweise verschlechtert haben³. Im März 2023 unterschied die GPT-4-Version des Chatbots in 84 % der Fälle korrekt zwischen Primzahlen und zusammengesetzten Zahlen. Bis Juni war dies nur in 51 % der Fälle der Fall. Die Autoren der Studie stellen fest, dass „die Verbesserung der Leistung des Modells bei einigen Aufgaben, beispielsweise durch Feinabstimmung zusätzlicher Daten, unerwartete Nebenwirkungen auf sein Verhalten bei anderen Aufgaben haben kann“.

Trotz dieser Risiken sollten Pädagogen den Einsatz von LLMs nicht vermeiden. Vielmehr müssen sie den Studierenden die Stärken und Schwächen der Chatbots vermitteln und die Bemühungen der Institutionen unterstützen, die Modelle für bildungsspezifische Zwecke zu verbessern. Dies könnte bedeuten, aufgabenspezifische Versionen von LLMs zu entwickeln, die ihre Stärken im Dialog und in der Zusammenfassung nutzen und das Risiko minimieren, dass ein Chatbot den Studierenden ungenaue Informationen liefert oder sie zum Betrügen befähigt.

Die Arizona State University (ASU) führt beispielsweise eine Plattform ein, die es Fakultätsmitgliedern ermöglicht, generative KI-Modelle zu verwenden, darunter GPT-4 und Googles Bard – ein weiterer LLM-basierter Chatbot. Die Plattform verwendet in ASU-Kursen eine Technik namens Retrieval-Augmented Generation. ChatGPT oder Bard werden angewiesen, Antworten auf die Fragen der Benutzer in bestimmten Datensätzen zu suchen, beispielsweise in wissenschaftlichen Arbeiten oder Vorlesungsskripten. Dieser Ansatz nutzt nicht nur die Konversationskraft der Chatbots, sondern verringert auch die Fehlerwahrscheinlichkeit.

Eines der größten Risiken besteht darin, dass LLMs langjährige gesellschaftliche Bedenken wie Voreingenommenheit und Diskriminierung aufrechterhalten oder verschlimmern könnten. Beispielsweise orientieren sich LLMs bei der Zusammenfassung vorhandener Literatur wahrscheinlich an ihren Trainingsdaten und legen weniger Wert auf die Standpunkte von Menschen aus unterrepräsentierten Gruppen. ASU sagt, dass ihre Plattform dazu beiträgt, solche Bedenken auszuräumen, indem sie sicherstellt, dass die LLMs die Quellen bereitstellen, die sie zur Generierung von Antworten verwendet haben, und es den Studierenden ermöglicht, kritisch darüber nachzudenken, wessen Ideen die Chatbots präsentieren.

Wie Nature-Leser ChatGPT nutzen

Die Vanderbilt University in Nashville, Tennessee, hat eine Initiative namens „Zukunft des Lernens und der generativen KI“. Studierende, die ChatGPT für Kurse wie Informatik nutzen müssen, erhalten Zugang zu einer kostenpflichtigen Version. Diese Variante des Chatbots kann andere Programme zur Ausführung von Computercode nutzen und so die mathematischen Fähigkeiten des Bots erweitern.

Mit zunehmendem Verständnis der Macht und Grenzen der LLMs werden zweifellos mehr universitätsweite Initiativen entstehen. Die Verwendung von LLMs ohne Berücksichtigung ihrer Nachteile ist kontraproduktiv. Für viele Bildungszwecke sind fehleranfällige Tools bestenfalls nicht hilfreich und beeinträchtigen im schlimmsten Fall die Lernfähigkeit der Schüler. Einige Institute wie die ASU versuchen jedoch, die Schwächen der LLMs zu verringern – und zielen sogar darauf ab, diese in Stärken umzuwandeln, indem sie sie beispielsweise zur Verbesserung der kritischen Denkfähigkeiten der Studierenden nutzen. Pädagogen müssen mutig sein, um nicht eine große Chance zu verpassen – und wachsam sein, um sicherzustellen, dass Institutionen überall LLMs auf eine Weise nutzen, die die Welt besser und nicht schlechter macht.