5 Fallstricke beim KI-basierten Lernen

Jeder spricht heute über KI-Modelle wie ChatGPT und DALL-E, aber welchen Platz hat KI in der Bildung? Kann es den Schülern helfen oder birgt es mehr Risiken als Vorteile? So beeindruckend diese Technologie auch ist, es gibt einige schwerwiegende Fallstricke des KI-basierten Lernens, die Eltern, Lehrer und Schüler kennen sollten.

1. Die Verbreitung von Fehlinformationen

Eines der größten Probleme mit KI sind heute Fehlinformationen und „halluzinierte“ Informationen. Dies ist eine besonders herausragende Herausforderung bei Chatbots wie ChatGPT. Diese KI-Modelle beherrschen die Verarbeitung natürlicher Sprache, liefern aber nicht immer korrekte oder echte Informationen. Infolgedessen können sie Antworten geben, die verbindlich klingen, während sie fehlerhafte oder vollständig erfundene Fakten, Referenzen oder Aussagen liefern.

Chat-KI-Modelle wie ChatGPT und Bing AI regelmäßig falsche Antworten geben. Dieses Phänomen ist als „halluzinierende“ Antworten bekannt. Die KI ist nicht in der Lage, eine Tatsache so zu verstehen, wie es ein Mensch könnte – sie hat kein Konzept von wahr oder falsch. Es wird einfach darauf trainiert, Antworten zu geben, die eine Frage, ein Format oder einen anderen Kontext nachahmen.

Dies stellt ein ernsthaftes Risiko für Schüler dar, die möglicherweise nicht erkennen können, wenn eine KI ungenaue Informationen liefert. Tatsächlich ist ChatGPT sogar dafür bekannt, völlig fiktive „Referenzen“ für scheinbar sachliche Antworten zu erstellen, was Fehlinformationen noch überzeugender macht. Dies könnte dazu führen, dass Studenten ganze Aufsätze und Forschungsprojekte auf falsche Informationen stützen.

Das Risiko von Fehlinformationen betrifft sowohl Lehrer als auch Schüler. Sie können sich nicht darauf verlassen, dass KI-basierte Tools korrekte oder zuverlässige Informationen für Dinge wie die Benotung oder die Erstellung von Studienleitfäden liefern. Wenn Lehrer nicht aufpassen, könnte KI sie dazu bringen, einem Schüler eine falsche Note zu geben oder ungenaue Informationen zu geben.

„Diese KI-Modelle beherrschen die Verarbeitung natürlicher Sprache, liefern aber nicht immer korrekte oder echte Informationen.“ 

2. Betrug und übermäßiges Vertrauen in KI

Jetzt, da KI schnell überzeugende Aufsätze und Studienführer erstellen kann, ist Betrug ein ernstes Problem. Die natürlichen Sprachverarbeitungsfunktionen moderner KI-Chatbots können es Schülern ermöglichen, mühelos zu schummeln, Plagiate zu begehen und sich zu stark auf KI zu verlassen. Dies gefährdet nicht nur die pädagogische Integrität, sondern auch die Effektivität der Kursarbeit.

Schüler können wichtige Fähigkeiten zum kritischen Denken verlieren und wertvolle Konzepte nicht lernen, wenn sie ihre Hausaufgaben einfach in einen Chatbot eingeben können. Da KI derart überzeugende Inhalte erstellen kann, kann es für Lehrer sehr schwierig sein zu sagen, wann ein Schüler eine KI verwendet hat, um seine Hausaufgaben oder seinen Aufsatz fertigzustellen. Das Versäumnis, Studienleistungen zu erbringen und zu lernen, kann sich erst bemerkbar machen, wenn die Studierenden Tests oder Prüfungen ablegen.

3. Untergrabung der Rolle der Lehrer

Es gibt eine beliebte Erzählung, dass KI Menschen in unzähligen Jobs ersetzen kann, aber das Unterrichten gehört nicht dazu. Lehrer spielen eine unschätzbare Rolle in der Bildung – eine Rolle, die eine Software nicht nachbilden kann. KI hat das Potenzial, die Rolle der Lehrer ernsthaft zu untergraben und ihre Anweisungen, Autorität und Mentorenschaft zu untergraben.

Tatsächlich kann KI sogar die Qualität der Bildung und den Wert maßgeschneiderter Bildungserfahrungen, die Schulen bieten können, beeinträchtigen. Beispielsweise kann keine KI die Erfahrung des Besuchs einer Montessori-Schule wirklich reproduzieren, die sich auf Vermittlung von Soft Skills wie Empathie und Unabhängigkeit durch individualisierte Lerntechniken.

KI-basiertes Lernen kann Bildung auf das einfache Teilen von Fakten oder das Einspeisen von Benutzerdaten basierend auf einem Algorithmus reduzieren. In Wirklichkeit geht es bei Bildung neben dem Erwerb von Wissen um persönliches Wachstum, Lebenskompetenzen, Sozialisation und Kreativität. Nur Lehrer können den Schülern die menschliche Anleitung geben, die sie brauchen.

„KI-basiertes Lernen kann Bildung auf das einfache Teilen von Fakten oder das Einspeisen von Benutzerdaten basierend auf einem Algorithmus reduzieren.“ 

4. Datenschutz der Studierenden

KI-basiertes Lernen kann auch technische und rechtliche Herausforderungen mit sich bringen – insbesondere, wenn es um den Umgang mit Studierendendaten geht. KI-Modelle lernen, indem sie alle Daten verfolgen und verarbeiten, auf die sie stoßen. Dazu können Dinge wie die Testantworten der Schüler, in einen Chatbot eingegebene Fragen und Merkmale wie Alter, Geschlecht, Rasse oder Muttersprache gehören.

Die Black-Box-Natur der meisten KI-Modelle macht es für jedermann schwierig oder sogar unmöglich zu sehen, wie die KI die gesammelten Daten verwendet. Infolgedessen gibt es echte ethische Probleme beim Einsatz von KI in der Bildung. Eltern, Lehrer und Schüler möchten möglicherweise, dass ihre Daten aus Sorge um ihre Privatsphäre von einer KI ferngehalten werden. Dies gilt insbesondere für KI-Plattformen, die die Erfahrungen der Schüler durch Überwachung personalisieren, wie z. B. das Verfolgen ihrer Aktivitäten oder Tastenanschläge.

Selbst in Fällen, in denen eine KI-basierte Lernplattform die Zustimmung der Benutzer zur Verwendung ihrer Daten einholt, ist die Privatsphäre immer noch gefährdet. Wie Studien zeigen, Studenten sind oft nicht in der Lage zu verstehen datenschutzrechtliche Einwilligung. Wenn eine Schule eine KI-basierte Plattform benötigt, haben Schüler und Lehrer außerdem möglicherweise keine andere Wahl, als der Preisgabe ihrer persönlichen Daten zuzustimmen.

„KI-Modelle lernen, indem sie alle Daten verfolgen und verarbeiten, auf die sie stoßen. Dazu können Dinge wie die Testantworten der Schüler, in einen Chatbot eingegebene Fragen und Merkmale wie Alter, Geschlecht, Rasse oder Muttersprache gehören.“ 

5. Ungleiche Bildung und Datenverzerrung

Während KI in der Lage sein könnte, Bildung zu „personalisieren“, kann sie auch zu uneinheitlichen oder ungleichen Erfahrungen führen. Chancengleichheit im Bildungsbereich beruht auf einer einheitlichen Grundlinie für die Inhalte, die alle Schüler lernen. Personalisiertes Lernen durch KI kann zu unvorhersehbar sein, um eine faire Erfahrung für alle Schüler zu gewährleisten.

Darüber hinaus bedroht die Datenverzerrung die Rassen- und Geschlechtergleichstellung in der Bildung. Es gibt seit Jahren Hinweise auf Voreingenommenheit in der KI. Beispielsweise geriet Amazon 2018 unter Beschuss, weil es eine Einstellungs-KI verwendete, die Bewerber diskriminierte auf der Grundlage von Geschlechtsindikatoren wie das Wort „Frauen“ oder der Name eines Frauenkollegs. KI ist nicht so objektiv, wie viele glauben – sie ist genauso voreingenommen wie die Trainingsdaten, aus denen sie lernt.

Infolgedessen können zugrunde liegende gesellschaftliche Vorurteile leicht in KI-Modelle eindringen, sogar bis hin zur Sprache, die die KI in bestimmten Kontexten verwendet. Beispielsweise verwendet eine KI möglicherweise nur männliche Pronomen, um Polizisten oder Regierungsbeamte zu beschreiben. Ebenso könnte es rassistische oder anstößige Inhalte wiedergeben, die es aus schlecht gefilterten Trainingsdaten gelernt hat.

Voreingenommenheit und Ungleichheit sind einem sicheren, fairen und unterstützenden Lernen nicht förderlich. Bis man darauf vertrauen kann, dass KI wirklich fair bleibt, stellt sie eine Bedrohung für die Chancengleichheit in der Bildung dar.

Wie sollte KI in der Bildung eingesetzt werden? 

Diese fünf wesentlichen Fallstricke des KI-basierten Lernens müssen sorgfältig berücksichtigt werden, da diese Technologie immer üblicher wird. Wie jede Technologie sollte KI ein Werkzeug sein, keine Allheilmittel. Lehrer können KI verwenden, um risikoarme Aufgaben zu automatisieren und die Qualität der von ihnen bereitgestellten Bildung zu verbessern, aber KI ist kein Ersatz für Lehrer selbst.

Pädagogen sollten Schritte unternehmen, um Schülern dabei zu helfen, die Verwendung und Risiken von KI zu verstehen, damit sie auch intelligente Entscheidungen in Bezug auf ihren Datenschutz treffen können. Letztendlich ist KI-basiertes Lernen am besten in Maßen und nicht als Ersatz für herkömmliche Lernerfahrungen.

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• Quelle: https://www.aiiottalk.com/pitfalls-in-ai-based-learning/