China löst Problem, an dem Universitäten und Schulen in Deutschland scheitern

Startseite Panorama China löst ein Problem, an dem deutsche Universitäten und Schulen gerade scheitern Von: Andreas Apetz Uns auf Google folgen In einem Universitätskurs in Shanghai haben Studierende drei Sprachmodelle gezielt an ihre Grenzen gebracht. In Deutschland bleibt man beim Thema KI zurückhaltend. Frankfurt – Sie kann immer mehr und die Studierenden immer weniger? Das sind zumindest die Befürchtungen vieler Universitäten in Deutschland, wenn es um den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) im Hochschulbetrieb geht. Auch wenn einige Bundesländer mittlerweile den Einsatz von ChatGPT und Co. im Bildungskontext begrüßen, bleibt ein Thema dabei hochumstritten: Wie steht es um traditionelle Prüfungsleistungen wie die Hausarbeit? Die Prüfungsordnungen bleiben trotz KI-Boom an den meisten Hochschulen unangetastet. Während Deutschland noch mit sich und den Sprachmodellen hadert, preschen andere Länder in Sachen Künstlicher Intelligenz voran. Mit am experimentierfreudigsten zeigt sich China: An der Fudan-Universität in Shanghai mussten 51 Studierende eines Data-Mining-Kurses keine klassische Abschlussarbeit schreiben. Statt selbst geprüft zu werden, sollten sie das Wissen von drei Sprachmodellen prüfen. Das Ziel: In einem vorgegebenen thematischen Rahmen den Sprachmodellen so gute Fragen zu stellen, dass diese an ihre Grenzen geraten. Je fehlerhafter die Antwort der KI, desto besser die Note. Gestaltung von neuem Prüfungsformat mit KI an chinesischen Universitäten ist „sehr anspruchsvoll“: Die Studierenden wurden zu Prüfern, die KI zum Prüfling und die Prüfungsergebnisse der Studierenden zur Grundlage der Bewertung durch die Lehrkraft. In den Medien wird das Format als Vorreitermodell für den richtigen Umgang mit KI im Prüfungskontext gefeiert. „Das vorgestellte Prüfungsformat der Fudan-Universität aus Shanghai ist didaktisch ausgesprochen interessant und zugleich sehr anspruchsvoll“, sagt Doris Weßels der Frankfurter Rundschau von Ippen.Media. Sie ist wissenschaftliche Leiterin des Zukunftslabors Generative KI im KI-Anwendungszentrum Schleswig-Holstein (KI.SH). Wenn man an die traditionellen Klausuren und Seminararbeiten denkt, sei die Fudan-Prüfung ein „echtes Kontrastprogramm“. Ob es wirklich ein Paradigmenwechsel in der Prüfungsgestaltung ist, bezweifelt Weßels. Zweifelsohne ist es aber eine innovative Erweiterung des klassischen Prüfungsportfolios. Innovativ bleibt das Format allemal, denn die Idee dahinter verlangt den Geprüften doppeltes Wissen ab: „Es ist hohes Fachwissen plus tiefes Verständnis der KI-Modelle von den Studierenden erforderlich, um passende Testfragen zu identifizieren, zu formulieren und die KI-Ergebnisse zu bewerten“, sagt Weßels. Natürlich dürfe es nicht so weit gehen, dass Studierende ausschließlich zu KI-Modelltestern mutieren. Deshalb mussten alle Fudan-Studierenden ihre zehn formulierten Fragen selbst korrekt lösen, bevor die drei KI-Modelle damit konfrontiert wurden. Für jede falsche Antwort der KI gab es Punkte. Je schwerer das Modell zu knacken war, desto mehr Punkte gab es pro Fehler. Das Sprachmodell Claude galt als härtester Prüfling, neben Chinas DeepSeek und MiniMax. „Der wichtigste Wettbewerbsvorteil im KI-Zeitalter ist die Fähigkeit, KI zu beurteilen“, sagt Xiao Yanghua, der Professor hinter dem Experiment, beim chinesischen Tech-Magazin TMTPost. „Daran hapert es bis heute“: Chinesisches Prüfungsformat braucht KI-kompetente Lehrkräfte Auch die Professorin für kognitive Systeme an der Universität Bamberg, Ute Schmid, sieht in dem Prüfungsformat Potenzial. „Sie lernen einerseits die Grenzen von KI-Modellen kennen und erwerben gleichzeitig Kompetenzen, die die kritische Bewertung von Inhalten erlauben – egal ob KI- oder Mensch-generiert“, sagt Schmid der Frankfurter Rundschau. Entscheidend sei die Frage, welche Kompetenzen künftig überhaupt benötigt werden. „Verständnis, Problemlösekompetenz und die Kompetenz, Qualität und Korrektheit von Inhalten zu bewerten – das gewinnt stark an Bedeutung“, so Schmid. Ein Fokus auf bloße Reproduktion von Wissen sei wenig sinnvoll. Auch Weßels sieht die größte Hürde hierzulande nicht in der Technik, sondern im Mindset. „Leider dominiert an unseren Hochschulen noch vielfach die Einordnung von generativer KI als Störfaktor“, sagt sie. KI werde vor allem als Täuschungs- und Prüfungsproblem thematisiert. „Aus meiner Sicht sollten wir uns endlich den neuen Bildungszielen zuwenden.“ Dazu gehöre, KI selbst zum Gegenstand des Lernens zu machen. Das setzt jedoch KI-kompetente Lehrkräfte voraus: „Daran hapert es bis heute“, sagt Weßels. Umsetzung von Fudan-Prüfung mit hohem Aufwand verbunden Rein rechtlich sei der Rahmen für den Einsatz von künstlicher Intelligenz bereits geschaffen: Schmid verweist auf den Gesetzesentwurf des Bayerischen Hochschul­innovations­gesetzes, der den Einsatz künstlicher Intelligenz in Studium und Lehre verankert. „Nach meiner Einschätzung ist es im aktuellen Rechtsrahmen an Hochschulen durchaus schon möglich, KI-Nutzung explizit zu erlauben – beispielsweise in Portfolio-Prüfungen.“ Doch in der Praxis gibt es Hürden: „In der Umsetzung von Lehr- und Prüfungsformaten steckt ein sehr hoher Aufwand“, sagt Schmid. Eine radikale Umstrukturierung sei für jeden einzelnen Lehrstuhl eine Herausforderung. Hinzu komme, dass an Hochschulen – bei Lehrenden, Hochschulleitung und Verwaltung – teilweise noch wenig KI-Kompetenz bestehe. „Für eine Neugestaltung ist relevant, dass Entscheidungsträger sowie Lehrende ein Grundverständnis von Konzepten und Methoden der KI haben.“ (Quelle: eigene Recherche, TMTPost)