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Einsatz, Nutzen und Grenzen von ChatGPT und anderen Large Language Modellen an den bayerischen HAWs
(2024)
Die Studie analysiert Einsatz, Nutzen und Grenzen von ChatGPT und Large Language Modellen (LLMs) in der Lehre an bayerischen Hochschulen für angewandte Wissenschaften (HAWs). Sie basiert auf einer schriftlichen Onlinebefragung und leitfadengestützten Interviews unter Lehrenden, Studierenden und Funktions-trägerinnen und -träger. Insgesamt nahmen 1570 Personen an der Onlineumfrage teil und es wurden 27 Interviews geführt. Zwar variieren die Ergebnisse je nach Befragtengruppe, aber tendenziell lassen sich folgende Einschätzungen auf Basis der empirischen Daten treffen:
→ Die meisten Teilnehmenden haben ein geringes Verständnis der Nutzbarkeit von LLMs und deren technologischer Funktionsweise. Die Nutzbarkeit von Open Source LLMs oder domänenspezifisch trainierten LLMs für das eigene Fachgebiet kennt der Großteil der Teilnehmenden (überhaupt) nicht oder nur teilweise.
→ Die Einsatzhäufigkeit von ChatGPT bzw. LLMs in Lehre, Studium und Arbeitsalltag ist noch gering, vor allem wegen fehlender sinnvoller Einsatzmöglichkeiten, mangelnder Qualität der Ergebnisse und rechtlicher Bedenken. Die ChatGPT-Plusversion wird von den meisten Teilnehmenden nie genutzt.
→ Die wahrgenommene Nützlichkeit der Einsatzszenarien von ChatGPT variiert je nach ChatGPT-Version und Zielgruppe, wobei das Zusammenfassen und die Verbesserung von Texten als nützlich eingeschätzt werden.
→ Ein Verbot von ChatGPT wird überwiegend abgelehnt. Stattdessen besteht seitens der Lehrenden und Studierenden der Wunsch nach vermehrter Aufklärung über die Chancen und Grenzen von ChatGPT und Co. Zudem erhoffen sie sich finanzielle, technische und didaktische Unterstützung durch die Hochschulen.
→ Die Teilnehmenden sehen ChatGPT als eine Chance zur Verbesserung der Lehre, aber auch als eine Herausforderung für die Prüfungskultur, die rechtliche Sicherheit und die Kompetenzentwicklung.
• In Bezug auf zukünftig notwendige Kompetenzen wird angemerkt, dass es zu einem Kompetenz-verlust bei den Studierenden als Konsequenz der ChatGPT-Nutzung kommen kann.
• Die Frage nach der rechtlichen Sicherheit bezieht sich nicht nur auf mögliche Datenschutz- oder Copyrightverletzungen, sondern auch auf das Prüfungswesen.
• Die Art und Weise von Prüfungen wird sich ändern (müssen), wobei mehrere Optionen thematisiert werden: von der Kennzeichnungspflicht bei der Nutzung von ChatGPT und Co. über den Wegfall reiner Wissensabfragen in Prüfungen bis hin zu den Ideen, keine theoretischen Bachelorarbeiten mehr zu vergeben und vermehrt mündliche Prüfungen einzusetzen.
Die Studie schließt mit einer Diskussion über die Rolle und Tragweite der generativen KI in der Hoch-schullehre und gibt Hinweise auf Materialien für die Gestaltung von innovativen und verantwortungs-vollen Lernszenarien
Mit dem im Jahr 2022 initiierten Projekt „KI-Potenzial-Scanning“ soll ein Vorgehensmodell erprobt werden, um für die Stadt Nürnberg konkrete
Einsatzpotenziale identifizierbar zu machen. Für das KI-Potenzial-Scanning ist das Ziel, für die Stadt Nürnberg anhand eines ausgewählten, städtischen Arbeitsfeldes Potenzialbereiche für den Einsatz von KI-basierten, digitalen Systemen zu eruieren. Die Eingrenzung des zu untersuchenden Arbeitsfeldes erfolgt über mehrere Workshops in enger Abstimmung mit dem Amt für Digitalisierung und Prozessorganisation.
In einem Kooperationsprojekt der Stadt Nürnberg mit der Technischen Hochschule Nürnberg Georg Simon Ohm und der MSG Systems AG wurde ein Prototyp für den "NürnBOT Sigena“ als Voicebot für die Terminvereinbarung des Einwohnermeldeamtes realisiert. Dieser virtuelle Assistent kann perspektivisch telefonische Terminvereinbarungen übernehmen und so die Erreichbarkeit der städtischen Einrichtung für ihre Bürgerinnen und Bürger durch eine Verfügbarkeit rund um die Uhr, auch für nicht-digital-affine Personen gewährleisten. Der Bericht zeigt Aufgabenstellung, Vorgehensweise und Ergebnis des Projekts.
Ziel des Forschungsprojektes war die Erforschung der Einsatzmöglichkeiten computerlinguistischer Methoden und maschineller Lernverfahren zur automatisierten Analyse sozialwissenschaftlicher Texte. Die Datengrundlage bildeten digital vorliegende Beiträge aus moderierten, sozialen Beratungsforen. Anhand konkreter sozial-wissenschaftlicher Fragestellungen zu Wirkungszusammenhängen in der Onlineberatung sollte untersucht werden, inwiefern Computer-Linguistik und maschinelle Lernverfahren qualitative Analysen unterstützen bzw. ergänzen können, wo die Grenzen der Verfahren liegen und wie bei deren Einsatz vorzugehen ist. Im Projekt wurden erste konkrete Erkenntnisse generiert, der Forschungsverbund vergrößerte sich, Praxis-Forschungsprojekte wurden beantragt und es entstanden weitere Überlegungen zu größeren Forschungsprojekten. Die aktuellen Ergebnisse sind vielversprechend. Überwachte Lernverfahren können mit ausreichend vielen und gut vorbereiteten Trainingsdaten interpretierbare und verwertbare Erkenntnisse liefern.