Künstliche Intelligenz in der politikwissenschaftlichen Lehre
Milan Banse und Hans Stanka vertreten das IPS im KI-Projekt der Julius-Maximilians-Universität Würzburg. Sie untersuchen die Chancen und Risiken von KI in der politikwissenschaftlichen Lehre.
Künstliche Intelligenz (KI) ist seit etwa einem Jahr allgegenwärtig in den Medien. Während KI-Unternehmen mit den Fähigkeiten ihrer sich stets weiterentwickelnden Modelle prahlen, breitet sich unter Fachleuten vieler Bereiche Sorge um ihre Arbeitsplätze aus. An Universitäten, insbesondere in den Sozialwissenschaften, wird KI weitgehend als Risiko, aber auch als Chance betrachtet.
Förderung des Einsatzes von KI an bayerischen Hochschulen
Die Bayerische Staatsregierung hat die Bedeutung der Integration von KI in die Bildungspraxis erkannt und ein neues Programm zur Förderung des Einsatzes von KI an bayerischen Hochschulen aufgelegt, das am 1. November 2023 gestartet ist. Bis Ende 2024 werden rund 440.000 Euro zur Verfügung stehen. Ziel ist es, sogenannte KI-Tutorinnen und -Tutoren auszubilden, die wiederum Lehrende beim Einsatz von KI unterstützen sollen. Die Programme ProfiLehre und WueDive begleiten und unterstützen die KI-Projekte an der JMU im Rahmen des Zentrums für wissenschaftliche Bildung und Lehre (ZBL). Ziel der Förderung ist nicht nur die Integration von KI in die Lehre, sondern auch die Evaluation ihrer Wirksamkeit als Lernhilfe. Milan Banse und Hans Stanka vom Lehrstuhl für Vergleichende Politikwissenschaft und Systemstudien haben sich erfolgreich um dieses Projekt beworben. Ihre KI-Tutorin Nora Osmanaj wird durch das Bonusprogramm WueDive gefördert und arbeitet mit der Universitätsbibliothek zusammen.
KI in der politikwissenschaftlichen Lehre
Im Kontext der politikwissenschaftlichen Lehre gibt es viele Bereiche, in denen die Technologie genutzt werden kann: KI eignet sich beispielsweise gut für symbolische Bilder, aber nicht für detaillierte erläuternde Diagramme. Klausurfragen können effektiv mit KI generiert werden, obwohl sie immer von den Dozierenden überprüft werden sollten. Das Gleiche gilt für Quizfragen. Die Definition und Formulierung von Lernzielen wird jedoch schwieriger - KI scheint die Intelligenz der Studierenden zu unterschätzen. Was die Korrektur von Aufsätzen und Hausarbeiten betrifft, ist KI noch nicht geeignet. Die Angst davor, dass KI heimlich wissenschaftliche Arbeiten verfassen könnte, ist unbegründet. Derzeit ist es für KI allein nicht möglich, eine glaubwürdige wissenschaftliche Arbeit zu produzieren.
KI gibt uns die Möglichkeit, auch im akademischen Umfeld spielerisch mit dieser Art der Technologie umzugehen - dies erfordert jedoch sicherlich ein gewisses Maß an professioneller Vorsicht hinsichtlich der Grenzen der technologischen Möglichkeiten und, wenig überraschend, des Datenschutzes.
