Seit der Veröffentlichung des Sprachmodells ChatGPT und zahlreicher KI-Plattformen zur Schreibunterstützung steht das wissenschaftliche Schreiben vor einer neuen Herausforderung. Das gilt auch und gerade im Seminarfach und bringt spannende neue Möglichkeiten mit sich, aber eben auch Schwierigkeiten – zumindest im bestehenden System.
Zwar werden zunächst nicht die zentralen Grundprinzipien wissenschaftlichen Arbeitens an sich in Frage gestellt, wohl aber manche Arbeitsweisen bzw. Arbeitsphasen wie
- Themenrecherchen und Themenfindung für die Facharbeit,
- Gliederung des Themenbereiches,
- Textüberarbeitung,
- Zwischenfeedback auf bereits geschriebene Textteile,
- Recherche und Einbindung von Quellenverweisen
– zumindest, wenn sie nach tradierter Weise durchgeführt werden sollen.
Die ersten vier Schreibphasen können bereits jetzt problemlos und durchaus differenziert mit ChatGPT & Co. bewältigt werden. Die Erfahrung an unserer Schule im letzten Facharbeitsdurchgang 2023 zeigte, dass 100% der Schülerinnen und Schüler zumindest eine dieser Möglichkeiten nutzen. Die sonst sehr langwierige Phase der Themenfindung und Themengliederung verkürzte sich deutlich, es blieb mehr Zeit für die inhaltliche Ausdifferenzierung und Literaturrecherche im sehr engen Zeitrahmen des Seminarfachs, ebenso für individuelle Beratung. Ich sehe das durchaus als Verbesserung – auch wenn das gedankliche Strukturieren eines Themas als erster Lernschritt nun weitgehend vom Sprachmodell erledigt wurde. Daraus ergeben sich zwei erste Fragen:
- Werden die oben beschriebenen neuen Arbeitsweisen – die neue Arbeitsteilung, die Zusammenarbeit von Mensch und Maschine – zur neuen Selbstverständlichkeit in Schule, Studium und Ausbildung und Beruf?
- Und selbst wenn der damit verbundene Lernverlust bereits in der Vorbereitungsphase der Facharbeit als so negativ angesehen würde, dass die Nutzung von ChatGPT & Co. unterbinden werden sollte – wie ließe sich ein solches Verbot in Schule und Unterricht umsetzen?
Zum aktuellen Zeitpunkt sollten Schulen hier sehr realistisch bleiben und den Prozess in Bahnen lenken.
Kurzer Einschub: Worauf ich in diesem Beitrag nicht eingehen werde, ist das „Erkennen von KI-Plagiaten“. Denn meine große Hoffnung ist, dass Schulen und Lehrpersonen nicht den Fehler machen, dieses Katz-und-Maus-Spiel eröffnen zu wollen. Dieses Spiel ist aussichtslos, wenn es mit „KI-Erkennung“ und anderen Versprechen von Software-Herstellern geführt werden soll. Lassen wir es also – unsere Zeit ist zu wertvoll für Spiele, deren Ergebnisse am Ende wertlos bis fragwürdig sind. Aktuelle Studien sprechen Bände.
Zugleich stellt diese neue Selbstverständlichkeit die Rahmenbedingungen des Seminarfachs und der Facharbeit in Verordnungen und Erlassen, die spätestens seit dem Erscheinen von ChatGPT & Co. als im Wortsinn nicht mehr „zeitgemäß“ erscheinen, in Frage. Der intendierte wissenschaftspropädeutische Ansatz in der gymnasialen Oberstufe ist zwar gelungen. Was aber künftig „Wissenschaftspropädeutik“ unter den Bedingungen von Sprachmodellen und KI bedeuten wird, das ist die eigentlich spannende Frage. Das zeigt auch ein erster Blick auf die bereits jetzt verfügbaren Möglichkeiten für wissenschaftliches Arbeiten.
ChatGPT & KI-Tools und ihre Bedeutung für die Facharbeit – kurze Chronologie
Phase 1: Einfaches Ausprobieren mit ChatGPT (ab Herbst 2022)
Schon früh war klar, dass Sprachmodelle zwar keine inhaltlich perfekten, präzisen und zugleich fundierten Texte zu typischen Fragestellungen einer wissenschaftlichen Arbeit lieferten. Ebenso früh war aber auch klar: Mit KI-Apps wird ein weiterer Sargnagel in das Konzept der – etwas überspitzt formuliert – hermetisch abgeriegelten Lernszenarien (geschlossener Raum ohne Internetzugang, gesteuert vom vermeintlichen Herrschaftswissen der Lehrperson) und „Selbstzweck-Schreibaufgaben“ geschlagen. Aber „Das Ende der Aufsatzdidaktik“ (Wampfler) ist eben nicht das Ende der Didaktik des Aufsatzes. Für die Forschungsfelder der Fachdidaktik und Lernpsychologie, genauso für Lehrpersonen in der Unterrichtspraxis, wird es – um beim Beispiel der Facharbeit zu bleiben – spannend zu sehen, ob nicht in zahlreichen Fällen das
- Analysieren,
- (ggf. Korrigieren),
- gemeinsame Reflektieren,
- Erweitern und
- Perfektionieren
einer KI-geschriebenen Textvorlage zu ähnlichen (kompetenzbezogenen) Lerneffekten führt, wie das Schreiben von Grund auf – oder besser noch: die Verbindung von beidem. „Lernen am Modell“ am Beispiel einer (durchaus nicht fehlerfreien) KI-Textproduktion mit anschließendem Versuch, eine präzisere, besser begründete, auf Referenzen/ Querverweisen und persönlichen Urteilen aufbauende Argumentation zu schreiben: Die Einbindung dieser Tools in den Schreibprozess ist vermutlich nicht nur unumgänglich, sondern auch interessant und – richtig moderiert – lernförderlich. Es kristallisierte sich früh heraus, dass das Lernen mit und über KI, das Nutzen von Potentialen genauso wie das Diskutieren von Grenzen und Gefahren, zum besonderen propädeutischen Auftrag des Seminarfachs gehören sollte.
Phase 2: ChatGPT und andere KI-Tools für wissenschaftliches Arbeiten (ab Herbst 2023)
Consensus als Beispiel für Textreferenzen in ChatGPT
Seit in ChatGPT individuelle GPTs – also inhaltlich angepasste Versionen von ChatGPT – erstellt werden können, kommen täglich neue Tools heraus. Besonders interessant für Facharbeiten ist die Plattform Consensus: Diese auf wissenschaftliche Publikationen spezialisierte Suchmaschine veröffentlichte schon nach wenigen Tagen ein GPT, das ChatGPT mit der Consensus-Publikationendatenbank (200 Millionen academic papers) verbindet. Der Name: ResearchGPT.
Und ResearchGPT funktioniert bereits recht gut, wie in einem Video am Beispiel einer Erörterung zu den Gründen für den Ausbruch des Ersten Weltkriegs zu sehen ist.
ResearchGPT – Beispielvideo
In dem Praxisbeispiel ist zu sehen, wie das Tool anhand eines einfachen ChatGPT-Prompts die Datenbank von Consensus befragt, zahlreiche Verknüpfungen zu wissenschaftlichen Arbeiten herstellt und diese in die Argumentation einbindet.
Vorteil: User können auf die Referenz-Links klicken und gelangen dann in die Zitate-Ansicht von Consensus, in sowohl der Original-Textauszug zu sehen ist als auch der vollständige Text (je nach Verfügbarkeit) abrufbar ist.
Die Suche nach bestimmten – z.B. bekannteren – Historikern für diese Fragestellung, zeigt aber die Grenzen von ResearchGPT. Denn die Datenbank umfasst bislang größtenteils academic papers, jedoch weniger Fachbücher. Und das beeinflusst natürlich unmittelbar die Rechercheergebnisse über ResearchGPT, wenn beispielsweise (wie im zweiten Video zu sehen ist) gezielt nach bestimmten Historikern gefragt wird, auf die sich die Argumentation beziehen soll.
Suche nach bestimmten, z.B. bekannteren Historikern – Beispielvideo
Dennoch: Für viele Fächer und Themenbereiche kann gerade dieser Zugriff auf 200 Millionen papers besonders interessant sein. Denn so werden zahllose Studien (Naturwissenschaften, Psychologie, Pädagogik etc.) für die textbezogene Recherche überhaupt erst zugänglich. Und für die Facharbeit bedeutet das: Dem automatisierten Erstellen von referenzgestützten argumentativen Texten steht seit dem Erscheinen von Tools wie ResearchGPT nichts mehr im Wege.
Elicit – KI-gestützte Wissensdatenbank für passgenaue Zitate
Eine weitere sehr interessante Datenbank mit Auto-Zitationsfunktion ist Elicit. Hier ist der Schritt zum automatisierten Verfassen wissenschaftlicher Arbeiten bereits greifbar: Das KI-gestützte Tool Elicit.org kann Millionen von Artikeln durchsuchen, um Zusammenfassungen zu erstellen oder Bezüge herzustellen. Die Verknüpfung mit bspw. ChatGPT hin zu einem Tool für wissenschaftliche Texte inklusive aller Referenzen liegt hier sehr nahe, wie auch das Praxisbeispiel im Video zeigt.
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Was bedeuten diese Entwicklungen für wissenschaftliches oder wissenschaftspropädeutisches Arbeiten?
Ansatz 1: Kurzfristig – Klare und verbindliche Regeln schaffen
Ein erster wichtiger Schritt für das Lernen mit KI ist das Akzeptieren dieser Entwicklung. In diesem Zusammenhang sind gemeinsame Regeln entscheidend wichtig. Regeln, die kein grundlegendes Verbot aussprechen (können), sondern grundsätzlich die Nutzung von Sprachmodellen und KI im Rahmen der Facharbeit strukturieren und klare Vorgaben machen, wann und wie KI genutzt werden darf. Passende Regelblätter, die genau für diese erste Herausforderung einen Rahmen schaffen, sind inzwischen in vielen Schulen Teil der Entwicklung. Solche und ähnliche Vereinbarungen sind kurzfristig im Seminarfach (und allen anderen Fächern) einsetzbar und sollten auch als Diskussionsgrundlage für Kollegien, aber genauso für das Gespräch mit den Schülern dienen. Allen gemeinsam ist: Das Arbeiten mit KI-Tools wird zu einem selbstverständlichen Teil des Prozesses, aber in einem klaren Rahmen. Die hier angezeigte Vorlage von Philippe Wampfler können Sie auch selbst bearbeiten, anpassen und nutzen – diese Regeln gelten bei uns am Theodor-Heuss-Gymnasium Göttingen seit einer Seminarfach-DB im August 2023.Eine ausführliche und sehr empfehlenswerte Handreichung für das Seminarfach hat das Kultusministerium Bayern veröffentlicht. Das Dokument beinhaltet Leitlinien und Entwicklungspotentiale, genauso wie kritische Reflexionen der Möglichkeiten für das Wissenschaftspropädeutische Seminar, wie das Seminarfach in Bayern heißt.
Ansatz 2: Mittelfristig – Arbeitsprozess im Fokus
Unter Lehrpersonen herrscht große Einigkeit: Je individueller die Begleitung durch die betreuende Lehrperson sein kann, desto besser – einerseits natürlich für den Schreibprozess und die Unterstützung in dieser für viele Lernende noch neuen Disziplin, andererseits aber auch im Hinblick auf mögliche Plagiate.
Wie könnte der Schreibprozess unter diesen Bedingungen aussehen? Einige unvollständige Ideen aus der Praxis, die teilweise gar nicht neu sind, aber größere Bedeutung gewinnen könnten:
Vor der Facharbeit – Seminarfach
- Aufklärung über akademische Integrität
Die Bedeutung von akademischer Ehrlichkeit und Selbstständigkeit, die wissenschaftliches Arbeiten ausmacht, im Kontext neuer „Arbeitserleichterungen“ thematisieren und anhand von Praxisbeispielen reflektieren. Erklären, dass das Schreiben eigener Arbeiten essenziell für den Lernprozess ist und dass das regelwidrige Verwenden von KI-Texten als Betrug angesehen wird (s. Merkblatt oben).
- Individuelle Themen und Fragestellungen, die persönliche Reflexionen verlangen
Individuelle, spezifische Themen oder Fragestellungen ausgeben, die schwer von einer KI zu generieren sind. Dies fördert zudem die kritische Auseinandersetzung der Schüler:innen mit dem Thema, was auch mithilfe von zu führenden Interviews unterstützt werden könnte.
Vor und während der Facharbeit – Seminarfach
- Workshops zum wissenschaftlichen Schreiben: Als Schreibbegleitung können Workshops, z.B. „Schreibwerkstätten“, hilfreich sein, welche die im Seminarfach gelegten Grundlagen vertiefen. Das kann auch das Vertrauen stärken, eigenständig eigene Texte zu verfassen.
- Diskussionen über KI und ihre Grenzen – so z.B. durch regelmäßige Nutzung von und Reflexion über KI-Tools – klären auf und können ein Bewusstsein für die ethischen Aspekte des Einsatzes von KI-Tools schaffen.
Während der Facharbeit – Seminarfach
- Prozessorientiertes Arbeiten: Statt nur das Endergebnis zu bewerten, kann der Schreibprozess mit einbezogen werden. Grundlage für regelmäßige Reflexionsgespräche können sein: Entwürfe, Gliederungen und Reflexionen über den Arbeitsprozess, die vor allem den Entstehungsprozess des vorhandenen Textes transparent machen.
- Regelmäßige Feedback-Schleifen: Während des Schreibprozesses sollte regelmäßiges Feedback zum Status quo eingeplant werden, da schon kurze Gespräche über Probleme, Schwierigkeiten oder auch besonders gelungene Ansätze helfen, im Schreibprozess weiterzukommen.
Nach der Facharbeit – Seminarfach
- Mündliche Prüfungen oder Präsentationen: Wird die schriftliche Arbeit unmittelbar durch eine mündliche Prüfung oder Präsentation ergänzt – ähnlich einem Kolloquium – lässt sich leichter erkennen, ob Themen selbständig erarbeitet und inhaltlich durchdrungen wurden. Oft fallen die Präsentationen und Diskussionen zu den Facharbeiten besser aus, als die eigentliche Arbeit. Denn hier zeigen sich das umfassende Wissen, das zu einem Thema erworben wurde, die Begeisterung für das Thema und oft auch der persönliche Einsatz. Passend könnte also eine Art „Kurzverteidigung“ der Facharbeit direkt im Anschluss an deren Abgabe sein.
Ansatz 3: Langfristig – KI-Nutzung und Arbeitsethik (KI als sokratischer Tutor)
Im Bereich der akademischen Forschung und des Lernens hat die Einführung generativer KI-Modelle wie ChatGPT eine neue Phase eingeleitet, auch wenn man der Rhetorik von der „KI-Revolution“ nicht folgen möchte. Diese Werkzeuge können weit mehr als das reine Liefern von Fakten bieten; sie können auch als Katalysatoren für kritisches Denken dienen.
Die sokratische Methode ist eine Form des Dialogs mithilfe gezielter Fragen, um zum Nachdenken anzuregen und tiefere Einsichten in eine Materie zu gewinnen. Im Kontext des wissenschaftlichen Arbeitens mit KI wird diese Methode nun nach Katharina Opper in einem Beitrag für das Hochschulforum Digitalisierung transformiert: „Der Fokus liegt nicht darauf, dass die KI fertige Antworten liefert, sondern darauf, dass sie gezielte Fragen stellt, die den Lernenden herausfordern, selbstständig zu denken und Wissen interaktiv zu erarbeiten. Diese Herangehensweise leitet eine Abkehr von der passiven Wissensaufnahme ein und fördert ein aktives, exploratives Lernen.“
Der Einsatz generativer KI-Modelle in diesem Prozess könnte also die Möglichkeit bieten, die sokratische Methode für das Lernen unter den Bedingungen von KI anzupassen. Durch die Entwicklung spezifischer Eingabeaufforderungen (Prompts) oder fertiger Lernumgebungen (wie bspw. FieteAI oder to-TeachAI) können Sprachmodelle/KI-Tools dazu genutzt werden, die Lernenden nicht nur mit Fragen zu konfrontieren, sondern sie auch dazu anzuregen, ihre Gedanken zu ordnen und zu fundierte(re)n Schlussfolgerungen zu gelangen.
Gerade als langfristige Perspektive (und die sollten alle am Bildungssystem Beteiligten frühzeitig in den Blick nehmen) scheint die Fokussierung der sokratischen Methode im Kontext von KI ein vielversprechender Ansatz zu sein.
Und was benötigen die Schulen dafür?
Für die Umsetzung dieser Ideen benötigen die Einzelschulen Unterstützung durch die Länder. Das ist insbesondere in Form einheitlicher Plattformen, die DSGVO-konformen Zugang zu generativer KI und Fortbildung gewähren und damit einen niedrigschwelligen Einstieg ermöglichen, bereits problemlos umsetzbar.
Nur durch umfassendes Erproben und praktisches Anwenden von KI-Tools im Unterricht können Lehrpersonen wie Lernende die notwendige Erfahrung sammeln, die Voraussetzung ist für eine reflektierte Haltung zur „KI-Revolution“. Diese ist neben gesichertem Orientierungswissen Voraussetzung dafür, in einer Welt, in der Informationen schnell und in großen Mengen verfügbar sind – und von Sprachmodellen intransparent zu vorgeblichen Lösungen verarbeitet werden – kritische und informierte Entscheidungen zu treffen.
Dem wissenschaftspropädeutisch ausgerichteten Seminarfach könnte angesichts dieser gerade erst beginnenden Entwicklung eine zentrale Rolle zukommen.
