ChatGPT (2022), BARD (2023) oder Open-Source Sprachmodelle, wie BLOOM (2022), haben das Potenzial, die Studierenden beim akademischen Schreiben positiv und aktivierend zu unterstützen. Sprachmodelle können in Frage-Antwort-Szenarien Anwendung finden (Kohne et al. 2020, Dohmen et al. 2022), um im Besonderen allgemeinere Fragen, entlang des Schreibprozesses (Flower/ Hayes 1981, Grieshammer/ Peters 2012) von Studierenden zu beantworten. Dies kann noch gezieltere Schreibberatungen (Geuen/ Henning 2021) ermöglichen, bei denen die SchreibberaterInnen sich fokussierter auf individuelle Fragestellungen konzentrieren können. Die Integration von Sprachmodellen als Werkzeug im Schreibprozess kann nicht nur ein Mehr an Schreibberatung bedeuten, sondern auch ermöglichen, dass Studierende unmittelbar Antworten auf ihre Fragen zu jedem Zeitpunkt 24/7 der Bearbeitung erhalten. Entlang des Schreibprozesses können diese beispielsweise beim Brainstorming, Schreibblockaden (Esselborn-Krumbiegel 2015) oder der Überarbeitung helfen. Gleichzeitig müssen wir uns die Frage stellen, welche kommerziellen (Blackbox) Modelle hierbei verwendet werden sollen und welchen Mindestanforderungen diese Modelle für den Einsatz in der Schreibberatung genügen müssen. Wie können wir sicherstellen, dass Standards der guten akademischen Praxis (z.B. Plagiate, Zitat-Halluzination, usw.) eingehalten werden? Oder sollten nur Open-Source Modelle, wie BLOOM (2022), Einzug in das Schreiben und die Schreibberatung finden?

Ob und wie KI-Anwendungen in Schule und Hochschule zum Einsatz kommen sollen, ist seit etwa einem Jahr Gegenstand einer breiten und dynamischen Diskussion. Im Rahmen des Seminars „ChatGPT & Co. – Wie verändert sich das Schreiben durch Künstliche Intelligenz“ im Sommersemester 2023 wollten wir Studierende von Beginn an in die hochschuldidaktische Debatte einbinden, um mit Ihnen gemeinsam Strategien des Umgangs mit KI-Anwendungen in Lehre, Forschung und bei Prüfungsleistungen in verschiedenen Fachdisziplinen zu entwickeln.

In diesem Vortrag berichte ich von den Erfahrungen und Ergebnissen der Seminardiskussion.

In dem Projekt „KI-basiertes Textfeedback in englischsprachigen Lehrveranstaltungen“ erproben und evaluieren wir den Einsatz KI-basierter Schreibtools zur Förderung von academic writing. Wir gehen davon aus, dass ein versierter Umgang mit KI-basierten Schreibtools zur professionellen Schreibkompetenz gehört, der der Vermittlung und Reflexion bedarf (s. auch Fyfe 2022).

Zur inhaltlichen Vertiefung und Vorbereitung der abschließenden Hausarbeit wurden Schreibaufträge konzipiert, die die Studierenden im Laufe des WiSe 2022/23 bearbeiten mussten. Zu Beginn bekamen sie eine Einführung in academic writing sowie in die Nutzung verschiedener KI-basierter Schreibtools (für einen Überblick s. z.B. Weston-Sementelli et al 2018, Gayed et al 2022a, Godwin-Jones 2022). Ergänzend wurden sie in einem Tutorium dabei angeleitet, Schreibtools zur Überarbeitung ihrer Texte zu nutzen (s. z.B. auch Gnacek et al. 2020).

Zur Evaluation werden die Textproduktionsfähigkeiten zu Beginn und nach Abschluss des Kurses mittels eines Bewertungsrasters (in Anlehnung an Banerjeea u.a. 2015) erhoben. Außerdem wird mittels stimulated recall (Konrad 2020) erhoben, welche sprach- und textbezogenen Wissensbestände während der Überarbeitung genutzt werden.

In unserem Vortrag möchten wir das Konzept sowie Ergebnisse der Evaluation vorstellen und einen Ausblick auf Konsequenzen für die Schreibdidaktik an Hochschulen geben.