Wie hilfreich ist Künstliche Intelligenz bei der Erstellung von Lerninhalten?
Alle Welt spricht über KI, über die Künstliche Intelligenz. Doch wann lohnt sich die Anwendung von KI-Tools wirklich, wenn es um Lernprozesse geht?
Anmerkung: Dieser Praxisbeitrag der LearnDynamics GmbH beschreibt anhand eines exemplarischen Vorgehens, wann Künstliche Intelligenz als Werkzeug hilfreich sein kann, um Lerninhalte zu erstellen. Der Artikel erhebt keinen Anspruch auf Allgemeingültigkeit. Er soll zur Auseinandersetzung mit dem Thema anregen.
1. Die Ausgangssituation
Das Expertenteam der LearnDynamics GmbH1 erstellt, nach ausführlicher Themenanalyse und mehreren Vorgesprächen, praxisnahe Selbstlernmodule, die auch E-Learning-Module oder Web-Based-Trainings genannt werden.
Fallbeispiel1: Die Belegschaft eines großen Konzerns soll sich praxisnah mit dem Allgemeinen Gleichbehandlungsgesetz (AGG) auseinandersetzen.
Fallbeispiel 2: Die Mitarbeiter eines Unternehmens sollen sich Grundwissen zu Chancen und Gefahren von Lithium-Ionen-Batterien im Kontext der E-Mobilität aneignen.
“Die Kunden erwarten eingängige, motivierende und abwechslungsreiche digitale Selbstlernmodule, um ihre Mitarbeiter zu schulen.” (Michael Rische)
2. ChatGPT & Co.
Vor einiger Zeit wurden sogenannte Large Language Models (LLMs) auch für die breite Öffentlichkeit nutzbar. Die Besonderheit eines LLM-Tools, wie ChatGPT, ist es, dass es große Mengen von Text und Daten verarbeiten und dann selbständig Antworten auf eingegebene Aufgabenstellungen produzieren kann2). Aufgrund der enormen Potenziale dieser Technologie besteht die Frage, inwieweit sie die Arbeitswelt verändern wird. Im Jahr 2023 nutzten laut McKinsey bereits 2023 51% der Beschäftigten in den Branchen Technologie, Medien und Telekommunikation regelmäßig KI3. Eine andere Studie prognostiziert, dass sich zukünftig 80 % der arbeitenden Bevölkerung auf mindestens geringfügig durch KI umgestaltete Arbeitsbedingungen einstellen muss4. Es braucht nun nicht viel Fantasie, um zu schlussfolgern, dass diese Veränderungen auch vor der Bildungsbranche nicht Halt machen werden.
3. Wann der Einsatz von KI-Tools lohnenswert ist
Wo lohnt es sich bereits jetzt, Lerninhalte unter Zuhilfenahme von KI-Tools zu erstellen? Wann braucht es nach wie vor Fachexperten in Sachen Lehren und Lernen, Learning Professionals eben?
Diese Tools haben sich als hilfreich erwiesen.
3.1 Planung
In der Planungsphase eines digitalen Selbstlernkurses sind die Zielgruppenanalyse, die Auswahl einer didaktischen Strategie oder die erste Skizze eines groben Kursaufbaus mithilfe von KI denkbar5.
Nichts hiervon hat sich bislang in unserer praktischen Arbeit bewährt. Deshalb werden in der obenstehenden Tabelle auch keine Tools aufgelistet. Weder sind ein deutlicher Mehrwert noch Effizienzvorteile in der Arbeit spürbar gewesen.
3.2 Konzeption
3.2.1 Recherche und Einarbeitung in die Themen
Bei der Recherche und Einarbeitung in ein neues Thema haben sich Tools wie Perplexity und ChatGPT etabliert. Gerade dann, wenn bislang unbekannte Fachinhalte zu erschließen sind, helfen diese Tools. Mit gezieltem Nachfragen lässt sich schnell ein erstes Verständnis in einem fremden Themenbereich erarbeiten.
Beispiel: Die neue Norm eines Softwareupdatemanagementsystems in der Automobilindustrie wird in ihren Grundzügen leichter zu erfassen sein, als wenn die in „Fachchinesisch“ verfasste Norm im Original durchgelesen wird. Allerdings ist es hierbei wichtig, dass alle Inhalte kritisch geprüft werden. Denn: Teilweise „halluziniert“ die KI. Es werden also Falschinformationen präsentiert6.
Nach unserer Erfahrung „halluziniert“ die KI umso mehr, je spezifischer ein Thema ist. Das leuchtet ein, da zu sehr spezifischen Themen weniger Wissen im Internet verfügbar ist, von dem die KI „lernen“ kann. Dieser Problematik kann begegnet werden, wenn KI-Tools wie Perplexity genutzt werden. Diese geben die Quellen mit an, aus denen die jeweiligen Informationen bezogen wurden. So können die generierten Informationen oftmals direkt verifiziert oder falsifiziert werden, indem der KI-generierte Inhalt mit der Original-Quelle und der Seriosität der Quelle abgeglichen werden.
3.2.1 Formulierungshilfe
Da viele Trainings werden auf Englisch konzipiert werden, können KI-Tools als Formulierungshilfe für englischsprachige Texte genutzt werden. Dies beschränkt sich jedoch in der Regel auf einzelne Teilsätze oder höchstens einen vollständigen Satz. Hilfreich ist die Nutzung eines KI-Tools immer dann, wenn Unsicherheiten bzgl. Grammatik oder Wortgebrauch bestehen.
3.2.2. Formulieren von Texten
Wenn komplette Textpassagen oder Texten zu formulieren sind, dann werden keine KI-Tools verwendet. Das mag zunächst verwundern, da die große Stärke generativer KI-Tools doch genau darin besteht, in Sekundenschnelle Texte zu erzeugen7.
Unsere Erfahrung in der Praxis zeigt: KI-generierte Texte sind oft im wahrsten Sinne „generisch“, also oft nicht präzise genug, um den intendierten didaktischen und fachlichen Sinn für ein hochwertiges E-Learning-Konzept zu treffen. Bis dies über weitere KI-Iterationen via „Nachprompten“ erreicht wäre, ist der jeweilige Satz auch händisch geschrieben.
3.2.3 Rechtliche Risiken
KI-generierte Texte müssen auch unter medienrechtliche Aspekten betrachtet werden. Das betrifft etwa das Urheberrecht, wenn Passagen oder gar ganze Texte unverändert übernommen werden. Denn für von Menschen geschriebene Texte entsteht automatisch ein Urheberrecht. Für KI-generierte Texte besteht hingegen kein Urheberrecht bzw. haben diese sogar das Risiko, Urheberrechte anderer zu verletzen8.
Auch Aspekte des Datenschutzes müssen in die Überlegungen, ob KI-Tools zur Erstellung von Lerninhalten genutzt werden, einfließen. So dürfen beispielsweise vertraulich zu behandelnde Kundeninhalte nicht in ein allgemein zugängliches generatives KI-Tool, wie z.B. ChatGPT, eingegeben werden, um bestehende Geheimhaltungsvereinbarungen nicht zu verletzen.
3.3. Erstellen der Lerninhalte
Lerninhalte mittels eines Autorentools zu erstellen, dies bedeutet für vor allem, dass grafische, multimediale und funktionale Arbeiten ausgeführt werden. Dazu gehören z. B. die Erstellung von Folien mittels eines Autorentools wie Articulate Storyline, das Einfügen der in der Konzeptionsphase erstellten Texte sowie das Hinzufügen von Interaktionen mittels Quiz-Elementen oder Drag-and-Drop-Übungen.
Obwohl vereinzelt auch grafische Inhalte mit KI-unterstützen Tools wie Adobe Firefly erstellt wurden, wird die KI-Generierung von Bildern in der praktischen Arbeit noch nicht regelmäßig genutzt. Der Grund dafür ist, dass in der Regel vom Kunden detaillierte „Corporate Design“-Vorgaben existieren. Diese kann ein KI -Tool nur unzureichend reproduzieren und berücksichtigen. Auch können KI-generierte Bilder voller kleiner Fehler sein. Bilder aus Kunden-Mediaportalen oder aus Online-Bibliotheken wie Adobe Stock sind qualitativ „verlässlicher“.
Genutzt wird aber für englischsprachige Projekte schon regelmäßig eine KI-Vertonung mit den Tools wellsaidlabs und elevenlabs. Die Kunden entscheiden sich regelmäßig für eine KI-Vertonung von englischsprachigen Inhalten. Die generierten Audios sind einer menschlichen Stimme schon sehr ähnlich. Bei deutschsprachigen Projekten bevorzugen Kunden hingegen oft eine menschliche Vertonung. Die KI-generierten Voiceovers haben noch nicht die gleiche Qualität wie im Englischen. Natürlich muss zudem dringend beachtet werden, wie der Datenschutz beim jeweiligen KI-Tool bzw. -Anbieter gehandhabt wird.
3.5 Teilen und Evaluieren
Wenn die Ergebnisse des E-Learning-Projekts mit dem Kunden geteilt werden, so nutzen werden bislang keine KI-Tools genutzt. Auch in der Projekt-Evaluation zeigt der Einsatz von KI-Tools bislang noch keinen erkennbaren Mehrwert.
Andere Agenturen und Firmen experimentieren in diesen Anwendungsfeldern bereits mit dem Einsatz von KI-Tools. Denkbar ist zum Beispiel eine KI-gestützte Evaluation größerer „Learning Analytics“-Datensätze, die von einem Learning Management System (LMS) ausgegeben werden.
3.6 Übersetzen
Werden Texte übersetzt, z. B. Englisch-Deutsch oder vice versa, so liefern KI-Tools wie ChatGPT qualitativ ansprechende Ergebnisse. Dennoch setzen wird ChatGPT bei LearnDynamics höchstens zur Unterstützung bei einzelnen Formulierungen eingesetzt. Komplette Passagen werden aufgrund der unsicheren rechtlichen Situation (s. o.), und auch wegen qualitativer Feinheiten in Sprache und Satzbau, noch nicht mithilfe von KI-Tools realisiert.
Derzeit werden jedoch Szenarien zur KI-gestützten Übersetzung erprobt. Hier wird der Text zunächst vollumfänglich über ein KI-Tool generiert und im Anschluss von zwei menschlichen „Native Speakern“ überprüft und korrigiert. Diese KI-gestützte Variante verspricht, effektiver und kostengünstiger zu sein als bisherige reine Humanübersetzungen.
Die Entwicklungen in diesem Bereich sind also bereits in vollem Gange – und werfen einige ethische Fragestellungen auf, die an dieser Stelle aber nicht mehr vertieft werden.
4. Schlussgedanke
In der praktischen Arbeit erlebt das Team der LearnDynamics GmbH immer wieder, dass viele Firmen und Agenturen mit KI-Tools experimentieren. Konkrete, mehrwertstiftende „Use Cases“ entstehen jedoch erst nach und nach. Dieser Fachbeitrag soll dazu anregen, gelungene Anwendungsfälle öffentlich zu teilen und die Diskussion zum Thema fortzuführen.
Lassen Sie uns gern ins Gespräch kommen!
Über den Autor
Michael Rische ist als Geschäftsführer der von ihm im Jahr 2014 gegründeten LearnDynamics GmbH https://learndynamics.de tätig. Mit seinem Team konzipiert und erstellt er Web Based Trainings und Erklärvideo-Trainings für Firmen, öffentliche Einrichtungen und soziale Einrichtungen. Auf dem YouTube-Kanal von LearnDynamics stellen er und sein Team weitere Beispiele zum Thema vor.
Seit Herbst 2022 absolviert Michel Rische berufsbegleitend das Masterstudium „Bildung, Medien und Digitalisierung“ an der Hochschule Fresenius.
Kontakt: michael.rische@learndynamics.de
Titelbild: 2149524399 | freepik.com
Bildnachweis: (c)Michael Rische, LearnDynamics GmbH (2024)
Quellen:
- LearnDynamics GmbH (2024). Verfügbar unter: https://learndynamics.de (29.07.2024).[↩]
- OpenAI. (2024a, Februar 19). ChatGPT. Verfügbar unter: https://chat.openai.com (19.2.2024[↩]
- Chui, M. (2024). The state of AI in 2023: Generative AI’s breakout year | McKinsey. McKinsey&Company. Verfügbar unter: https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-in-2023-generative-ais-breakout-year#/ (22.2.2024).[↩]
- Eloundou, T., Manning, S., Mishkin, P. & Rock, D. (2023, August 21). GPTs are GPTs: An Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language Models. arXiv. Verfügbar unter: http://arxiv.org/abs/2303.10130 (26.5.2024).[↩]
- Hardman, P. (2024). How Close is AI to Taking Over the Role of the Instructional Designer? Dr Phil’s Newsletter, Powered by DOMSTM️ AI. Substack newsletter. Verfügbar unter: https://drphilippahardman.substack.com/p/how-close-is-ai-to-replacing-instructional (6.8.2024).[↩]
- OpenAI. (2024). ChatGPT. Verfügbar unter: https://chat.openai.com (19.2.2024).[↩]
- Albrecht, S. (2023). ChatGPT und andere Computermodelle zur Sprachverarbeitung – Grundlagen, Anwendungspotenziale und mögliche Auswirkungen. (Büro für Technikfolgen-Abschätzung beim deutschen Bundestag, Hrsg.).[↩]
- von Welser, M. (2023). ChatGPT und Urheberrecht. mediendiskurs, 27. Jg., 3/2023 (105), 76–79.[↩]
OpenEdition schlägt Ihnen vor, diesen Beitrag wie folgt zu zitieren:
Michael Rische (6. November 2024). Wie hilfreich ist Künstliche Intelligenz bei der Erstellung von Lerninhalten? Bildung - Mensch - Medien. Abgerufen am 11. Dezember 2024 von https://doi.org/10.58079/12mnj
