Digitale Prüfungsangst? Herausforderungen und Chancen von KI in der Lehre und für Prüfungen


Sebastian Barsch

ChatGPT fördert Prüfungsangst? Also die Angst der Dozent*innen, schriftliche Leistungen nicht mehr überprüfen zu können. Eher nicht, meint Sebastian Barsch. Vielmehr gibt es zahlreiche Beispiele, wie ChatGPT in der Lehre sinnvoll eingesetzt werden kann. Im Beitrag werden drei mögliche Szenarien vorgestellt. Der Einsatz von KI kann genutzt werden, um die Fähigkeit des Entwickelns von Fragestellungen zu schulen, Qualitätskriterien für Texte aus geschichtsdidaktischer Perspektive zu erarbeiten oder die Prüfer*innenperspektive bezogen auf das historische Lernen einzunehmen. Schließlich werden im Beitrag Ideen vorgestellt, wie schon seit längerem nicht als effizient markierte Prüfungsformate weiterentwickelt werden können. Besser als bisher könnten dann methodische Fähigkeiten und das Reflexionsvermögen der Studierenden abgefragt werden.

Fördert ChatGPT eigentlich Prüfungsangst? Konnten Lehrende an Hochschulen in den letzten Jahren und Jahrzehnten trotz teilweise recht lauter Forderungen nach neuen hochschuldidaktischen Lehrmethoden und kompetenzorientierten Prüfungsformaten oft dennoch an traditionellen Formaten festhalten, mag diese Haltung durch neue Technologien zukünftig noch mehr in Frage gestellt werden. Die Angst der Lehrenden vor Änderungen eigenen Prüfungsverhaltens findet gerade im medialen Diskurs einige Aufmerksamkeit und bezieht sich auf Schulen und Hochschulen gleichermaßen. Gerade die klassische Hausarbeit und weitere Leistungsüberprüfungsformate in Textform lassen sich recht problemlos auch durch KI schreiben, und die inhaltlichen Fehler, insbesondere hinsichtlich des Erfindens von Quellenangaben, mögen bald schon der Vergangenheit angehören. Kein Wunder also, dass bislang vor allem rechtliche Fragen den Umgang mit KI in Hochschulen dominieren und weniger die mit KI verbundenen umfassenden transformatorischen Fragen in den Blick geraten. Dabei mögen die disruptiven Auswirkungen von KI aus hochschuldidaktischer Perspektive größer sein als sie auf den ersten Blick erscheinen, denn KI wird nicht nur ein Werkzeug zur Bewältigung von Prüfungssituationen sein, sondern zunehmend auch eines für die Erstellung von Prüfungsaufgaben. Schon jetzt ist ChatGPT einigermaßen gut in der Lage, Aufgaben nach der Bloomschen Taxonomie zu generieren. Es gilt also, nicht nur Studierende und ihren Umgang mit KI in den Blick zu nehmen, sondern auch Dozierende.

Bei näherer Betrachtung jedoch scheint die gerade von mir beschriebene „Angst“ seitens der überwiegenden Zahl der Dozierenden jedoch gar nicht vorhanden zu sein, und die in diesem Beitrag verwendete Überschrift muss als Clickbait bezeichnet werden. Den wenigen Stimmen, die sorgenvoll auf KI blicken, stehen zahlreiche Stimmen gegenüber, die entweder pragmatisch KI als Werkzeug betrachten, welches verstanden und kompetent genutzt werden muss, da es sich nicht mehr aus der Welt schaffen lässt, oder die mit dem Einsatz von KI die Hoffnung verbinden, nun leichter „individualisiertes, personalisiertes und adaptives Lernen [zu] ermöglichen“.1 Und – noch pragmatischer gedacht mit einem Blick auf wissenschaftliche Transformation – kann mit dem zwar auf Schulen bezogenen Positionspapier der Ständigen Wissenschaftliche Kommission der Kultusministerkonferenz (SWK) auch für Hochschulen gesagt werden, dass Large Language Modelle als Potenziale für Bildungssysteme betrachtet werden sollten, die niederschwellig erprobt werden sollten und eine echte Chance bieten, Prüfungskulturen zu verändern.

Im Folgenden soll es nicht um solche großen Transformationsfragen gehen. Vielmehr soll exemplarisch für drei Szenarien der niedrigschwellige und experimentelle Einsatz von KI im geschichtsdidaktischen Kontext vorgestellt werden, gemäß den grob zusammengefassten Empfehlungen der SWK als „einfach mal machen“. Dabei geht es nicht direkt um neue Prüfungsformate, sondern zumindest am Rande auch um die Frage, wie KI-Werkzeuge den Umgang mit und die Generierung von Informationen unterstützen können. Gleichwohl: Die Frage, mit welchen Mitteln die Kenntnisse solcher Informationen zukünftig geprüft werden können, schwingt dabei stets mit.

Szenario 1: Storytelling

Im Rahmen eines Seminars für den Lernbereich Sachunterricht entschieden sich Studierende der Studiengänge Lehramt für Grundschule und Sonderpädagogik für ein produktorientiertes Vorgehen. Es sollte eine Sachgeschichte für Kinder entstehen, in der zentrale geschichtsdidaktische Prinzipien wie Kontinuität und Wandel oder Historizität kindgerecht verpackt werden. Die Wahl fiel auf die Gestaltung eines Reiseführers in Geschichtenform für Kinder. Dieser sollte nicht nur verschiedene Stationen der Kölner Vergangenheit abbilden, sondern auch eine Brücke zur Gegenwart schlagen. Während die grobe Rahmenhandlung im Plenum und in Kleingruppen erarbeitet wurde, wurden sowohl das Titelbild als auch der Einleitungstext zur Rahmenhandlung mittels KI erstellt. Dieser Arbeitsschritt hätte natürlich auch ohne KI funktioniert, aber die Studierenden sollten ermutigt werden, diese Werkzeuge zu nutzen, die später auch ihren Berufsalltag prägen werden. Mit Hilfe von ChatGPT 3.5 entstand eine Rahmenhandlung, in der zwei Kinder im Keller ihrer Schule eine Zeitmaschine finden, mit der sie durch verschiedene Epochen Kölns reisen und so den Unterschied zwischen früher und heute erkennen. Der von GPT erstellte Text wurde anschließend leicht angepasst, aber war durchaus brauchbar und kindgerecht.2

Für das Coverbild wurde der Microsoft Copilot von den Studierenden beauftragt, bestimmte Diversitätsmerkmale der Protagonist*innen zu berücksichtigen. Das Ergebnis ist dieses Bild:

Junge im Rollstuhl und Mädchen fliegen durch die Luft. Im Hintergrund sind Gebäude wie der Kölner Dom und Personen der Geschichte zu sehen.
Abb. 1: Mit Microsoft Copilot erstelltes Coverbild. Prompt: Erstelle eine Zeichnung für ein Kinderbuch. Im Mittelpunkt stehen zwei Kinder, ein Junge und ein Mädchen. Ein Kind sitzt im Rollstuhl. Beide sind etwa 9 Jahre alt. Die Kinder fliegen durch die Luft und unter und hinter ihnen sind Bilder aus verschiedenen Epochen, dem alten Rom, dem Mittelalter und dem 19. Jahrhundert. Es gibt aber auch Gebäude aus der Gegenwart, zum Beispiel den Kölner Dom. Wichtig ist, dass alte und neue Gebäude vermischt werden. Die Gebäude sind kreuz und quer angeordnet, als flögen sie selbst auch durch die Luft.

Nun sind die eigentlichen Bild- oder Textergebnisse im hochschuldidaktischen Kontext gar nicht das Interessanteste. Interessant sind vielmehr die Prompts, die selbst ein Reflexionsanlass im Seminar werden können. Welche Bedeutung hat z.B. eine mögliche Irritation über eine andere Funktionsweise eines Bauwerks in der Vergangenheit im Vergleich zur Gegenwart? Kann der Dom tatsächlich als gegenwärtiges Bauwerk betrachtet werden oder müsste nicht auch eine historische Dimension im Prompt abgebildet werden? Welche historischen Vorstellungen von Geschichte stehen hinter solchen Forderungen an die KI? Insofern der Sichtbarmachung und Reflexion subjektiver Theorien im Kontext der Geschichtslehrer*innenbildung ein besonders hoher Stellenwert beigemessen wird, um fachliches Denken zu fördern3, kann eine Auseinandersetzung mit den Prompts und den dahinter stehenden Geschichtsbildern also durchaus auch einen Professionalisierungsgewinn ermöglichen. KI ist hier ein Werkzeug, um implizites Wissen sichtbar zu machen und könnte letztlich auch – wenn der Umgang damit stärker konzeptualisiert ist – als fachliches Diagnoseinstrument genutzt werden.

Szenario 2: Brainstorming

Wissenschaftliches Schreiben ist eine zentrale Kompetenz, die Studierende im Laufe ihres Studiums erwerben müssen. Dabei zeigt sich zunächst, dass der Erwerb wissenschaftlicher Schreibkompetenz durchaus langwierig sein kann und elaborierte Ergebnisse von Studierenden in einer frühen Phase des Studiums nur selten erwartet werden können4. Grundsätzlich ist die Entwicklung einer Fragestellung immer anspruchsvoll, insbesondere vor dem Hintergrund der vielen geforderten schriftlichen Leistungen und des damit verbundenen Zeitdrucks in Seminaren. Tatsächlich steht aber vor der Entwicklung einer ausformulierten Fragestellung zunächst eine Idee, worüber geschrieben werden könnte. Und auch die Ideenfindung ist alles andere als trivial. In einer Sprechstunde verriet mir ein Student, dass er ChatGPT gefragt habe, worüber er überhaupt eine Hausarbeit schreiben könne. Nun könnte man auf der einen Seite kritisieren, dass diese kreative Leistung nicht durch reine Denkoperationen zustande gekommen ist. Gleichwohl zeigte sich in der Diskussion des Hausarbeitsthemas, dass die zwar nicht hundertprozentig falsche, aber auch nicht hinreichend konkrete Antwort ein gutes Planungsgespräch für die Entwicklung einer Fragestellung ermöglichte. Der Student wollte über die Nutzung von Unterrichtsmethoden sprechen und erhielt vom Bot eine lange Liste mit solchen:

Abb. 2: Screenshots aus der „Konversation“ des Studierenden mit ChatGPT 3.5.

Sein besonderes Interesse galt nun der „Think Alouds“-Methode, welche einerseits hier leicht falsch geschrieben wurde, andererseits aber keine genuine Unterrichtsmethode ist, sondern eine solche der Datenerhebung und somit Forschungskontexten entspringt. Daraus entwickelte sich die durchaus spannende Diskussion, ob eine Übertragung von Forschungsmethoden auf den Unterrichtsalltag möglich ist, um etwa fachdidaktische Diagnostik bei Schüler*innen betreiben zu können. Es fand also eine Auseinandersetzung mit der Spezifik von Forschung in Abgrenzung zum Lehren statt, aber auch mit der Frage, welche Aspekte des forschenden Vorgehens auch Potenziale für den Einsatz in schulischen Kontexten haben können. Eine interessante Fragestellung für eine Hausarbeit.

Szenario 3: Dekonstruktion und Quellenkritik

Die besondere Herausforderung für den Umgang mit Geschichte in Zeiten der Digitalität mag vor allem im Bereich der Dekonstruktion historischer Narrative liegen. Die Manifestation von Geschichtskultur in der digitalen Welt ist ein Spiegelbild der Interessen in der analogen Welt, einschließlich kommerzieller, bildungspolitischer und wissenschaftlicher Interessen. Mit der Digitalisierung vollziehen sich jedoch umfassende gesellschaftliche Transformationsprozesse, die als „Kultur der Digitalität“5 bezeichnet werden. Diese Kultur ist durch Referenzialität und Algorithmizität geprägt und ermöglicht es jedem, an öffentlichen Diskursen teilzunehmen und Agenda-Setting zu betreiben. Die Herausforderung besteht darin, die digitale Geschichtskultur zu dekonstruieren und die in ihr transportieren Narrative zu entschlüsseln, da Algorithmen und Steuerungsmechanismen sozialer Medien die Auffindbarkeit verschiedener Deutungsangebote und Geschichtsdarstellungen beeinflussen können6. Dies erfordert eine kritische Datenkompetenz. Maschinen sind in der Lage, verständliche und sinnvolle Texte zu verfassen oder „realistische“ Bilder zu erstellen, was die Notwendigkeit einer kritischen Medienkompetenz unterstreicht. Zur Dekonstruktion von Narrativen der digitalen Geschichtskultur gehört selbstverständlich auch die digitale Quellenkritik.

Kritisch und dekonstruktiv bzw. quellenkritisch zu betrachten sind aber auch klassische Prüfungsaufgaben bzw. deren Ergebnisse. Wie oben erwähnt, sind Chatprogramme bereits heute in der Lage, recht gut Essays zu erstellen und klassische Aufgaben auch im Kontext historischen Lernens zu lösen. Es wird daher zu überlegen sein, ob textbasierte Prüfungen nicht durch die Einbeziehung einer weiteren Ebene in ihrem Anspruch angehoben werden sollten. In der Vorlesung „Einführung in die Geschichtsdidaktik“ befassten wir uns mit klassischen Schulbuchaufgaben und verglichen die von ChatGPT gelösten mit den selbst gelösten Aufgaben. Außerdem wurden die in Schulbüchern veröffentlichten Verfassertexte zu bestimmten historischen Themen mit Texten verglichen, die ChatGPT zum selben Sachverhalt erstellt hat. Es stellte sich heraus, dass die Studierenden zu diesem Zeitpunkt durchaus in der Lage waren, leicht die maschinell erstellten Texte zu erkennen. Diese entsprachen zwar weitgehend den fachlichen Anforderungen, enthielten die notwendigen Informationen und stellten diese auch korrekt dar. Sie zeigten jedoch eine Tendenz zur Floskelhaftigkeit. Diese typischen Merkmale werden in Zukunft vielleicht nicht mehr so leicht zu erkennen sein, aber selbst dann bleibt es eine herausfordernde und aktivierende Aufgabe, nicht selbst Texte zu produzieren oder Aufgaben zu lösen, sondern über Qualitätskriterien nachzudenken und diese auf die Texte und die von anderen gelösten Aufgaben anzuwenden. So lernen die Studierenden Prinzipien historischen Denkens und Urteilens, indem sie selbst in die Rolle der Prüfenden schlüpfen.

Was hat das jetzt alles mit Prüfungsangst zu tun?

Die Lesenden mögen sich nun zu Recht fragen, was das alles mit der Ausgangsfrage, der Prüfungsangst der Lehrenden zu tun hat. Ich möchte es so zusammenfassen:

Chatprogramme stellen Lehrende vor die Herausforderung, schon bisher nicht als effizient markierte Prüfungsformate auf den Prüfstand zu stellen. Angesichts künstlicher Intelligenz sollten nun tatsächlich die fachlichen Kompetenzen der Studierenden im Mittelpunkt stehen, für die Produkte digitaler Geschichtskultur im weitesten Sinne ein Sparringspartner sind, um fachliche Kompetenzen auf sie anzuwenden, über sie ins Gespräch zu kommen und so ein vertieftes fachliches Wissen oder eine vertiefte fachliche Auseinandersetzung mit einem historischen Gegenstand zu ermöglichen. Für die klassische Hausarbeit kann dies vielleicht auch bedeuten, dass ein Gespräch über das Vorgehen und die Durchführung der Arbeit geführt oder ein begleitender Arbeitsbericht vorgelegt wird, der die Methoden offenlegt und auch Auskunft darüber gibt, wann und zu welchem Zweck Chatprogramme zur Bewältigung der Hausarbeit eingesetzt wurden. Dies erlaubt spannende Einblicke in die methodischen Fähigkeiten der Studierenden. Zudem gelangt der Prozess des Forschens somit in den Mittelpunkt, nicht die Abgabe eines formalisierten Produktes.

Die drei Beispiele zeigen, dass Kernanliegen des Fachs Geschichte durchaus gut „bedient“ bzw. durch den Einsatz von KI in der Lehre erfasst werden können. Reflexionskompetenz, geschichtsdidaktische Fragekompetenz, also die Fähigkeit des Entwickelns von Fragestellungen bezüglicher historische Lehr-/Lernprozesse, und die Fähigkeit, Qualitätskriterien für Texte aus geschichtsdidaktischer Perspektive zu entwickeln oder die Prüfer*innenperspektive bezogen auf das historische Lernen einzunehmen, sind Schlüsselkompetenzen von Geschichtslehrkräften. Und aller anderen, die sich mit Geschichte befassen.

Sebastian Barsch ist Professor für Didaktik der Geschichte an der Universität zu Köln.


Diesen Blogbeitrag zitieren
DigiTRiP-Redaktion (2024, 15. April). Digitale Prüfungsangst? Herausforderungen und Chancen von KI in der Lehre und für Prüfungen. DigiTRiP. Abgerufen am 20. Mai 2024, von https://doi.org/10.58079/w849

  1. Göllner, Stefan/Leusing, Britta: KI in der Hochschullehre – eine Übersicht. e-teaching.org, 2023, URL: https://www.e-teaching.org/etresources/pdf/erfahrungsbericht_2023_goellner_leusing_ki-in-der-hochschullehre-eine-uebersicht.pdf (zuletzt abgerufen am 26.3.2024). []
  2. Prompt: “Geschichte: Zeitreise, Junge und Mädchen finden in Schule eine Zeitmaschine im Keller und reisen in verschiedenen Zeiten; reisen jeweils in die Zeit, in denen die Orte selbst genutzt wurden; in der Gegenwart informieren sie sich nachher nochmal über die Orte und erzählen wie die Orte in der Vergangenheit genutzt wurden und welche Bedeutung sie in der Gegenwart haben.
    – Irritation früher -> warum ist das anders als heute? Wir haben das gesehen und wollen es erzählen.
    – Jeweilige Epochen zusammenfassen: Rom, Mittelalter, Neuzeit (19. Jh.).
    – Figuren: Diversität” []
  3. Fenn, Monika/Urban, Stefanie: Das Potsdamer Modell des erweiterten Fachwissens für den schulischen Kontext Geschichte – explorative Prüfung in einer Delphi-Studie, in: Barsch, Sebastian/Barte, Burghard (Hrsg.): Motivation – Kognition – Reflexion: Schlaglichter auf Professionalisierungsprozesse in der Aus- und Fortbildung von Geschichtslehrpersonen, Frankfurt/M. 2021, S. 105–133. []
  4. Pohl, Thorsten: Studentisches Schreiben in Geschichte und Gegenwart. In: Hirsch-Weber, Andreas/Scherer, Stefan (Hrsg.): Wissenschaftliches Schreiben in Natur- und Technikwissenschaften. Neue Herausforderungen der Schreibforschung. Wiesbaden 2016, S. 179–193. []
  5. Stalder, Felix: Kultur der Digitalität. Berlin 2016. []
  6. Barsch, Sebastian: Produkte digitaler Geschichtskultur de-konstruieren. In: Antenhofer, Christina/Kühberger, Christoph/Strohmeyer, Arno (Hrsg.): Digital Humanities in der Geschichtswissenschaft. Wien 2024, S. 433–448 []

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