Quelle: Weiterbildungsblog Autor: jrobes

Ein Team der TU Graz hat im Frühjahr 2023 einen kompletten Online-Kurs (MOOC) mit Hilfe von KI-Tools gestaltet und diesen Entstehungsprozess sowie den Einsatz der KI offen im Kurs kommuniziert (hier der Link zum Kurs). In einer kurzen Zusammenfassung dieses Projekts in der aktuellen Ausgabe des fnma-Magazins heißt es jetzt abschließend: „Weiters erscheint uns wichtig, auf die Notwendigkeit einer transparenten Verwendung von KI bei der Entwicklung der Lehrmaterialien hinzuweisen.“ Warum eigentlich? Solange Lehrende mit ihrem Namen Lernmaterialien freigeben, kann es mir als Lernender doch egal sein, wie diese entwickelt wurden? Und ist in Zukunft eine Entwicklung von Lehrmaterialien ohne KI überhaupt denkbar?
Martin Ebner, Sarah Edelsbrunner und Sandra Schön, fnma Magazin, 03/ 2023, S. 24-26, 6. Oktober 2023 (pdf)

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Die wichtigsten Punkte stehen bereits im Titel. Zuerst wird im Beitrag der Prozess eines systematischen Wissenstransfers erläutert. Es gibt eine Bestandsaufnahme (zum Beispiel via Wissenslandkarte) und Transferdialoge. Verschiedene Personen können involviert sein: die ausscheidenden Mitarbeiter:innen, die Vorgesetzten, Wissensmanager:innen, Dialogbegleiter:innen. So zumindest im vorgestellten Beispiel.

Demografische Entwicklungen machen die Prozesse des Wissenstransfers dringlicher. Das wird an vielen Stellen auch in der Verwaltung erkannt, an anderen Stellen tut man sich schwer. Die Hürden: Spezialist:innen als „Lonesome Cowboys“; Führungskräfte, die selbst im Operativen versinken; eine Kultur des Festhaltens an Prozessen und Aufgaben.

Besonders gefallen hat mir das abschließende Plädoyer für ein kontinuierliches Wissensmanagement, das einen Wissenstransfer als „notwendige 5-vor-12-Maßnahme“ ablöst: „In den letzten Jahren erweitert sich die Perspektive im Demografischen Wandel. Vor zehn Jahren blickte man v.a. gebannt auf die Sicherung des Erfahrungswissens langjähriger Spezialist:innen vor deren Ruhestand. Mittlerweile haben sich die Schwerpunkte des Wissensmanagements in vielen Behörden verschoben. Es geht um kontinuierliches Wissensmanagement, um eine Zuspitzung der Dringlichkeit und Wissensmenge zum Berufsende zu vermeiden und man muss die Einarbeitung neuer Beschäftigter immer öfter auch ohne Wissenstransfer der alten Hasen organisieren, weil diese in vielen Teams schon weg sind, weil neue Aufgaben hinzugekommen sind oder sich Aufgaben stark verändert haben.“
Klemens Keindl, Agile Verwaltung, 5. Oktober 2023

Bildquelle: Klemens Keindl

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Peter M. Wald (HTWK Leipzig) hat seine Eindrücke vom HR BarCamp in Berlin festgehalten. Seine Stichworte: Kompetenzen im Recruiting, HR & KI, HR und Blue Collar Worker sowie hybrides Arbeiten. Zur laufenden BarCamp-Saison passt auch sein Hinweis auf den vielfältigen Methodeneinsatz, der in den Sessions gelungener BarCamps zu beobachten ist.

Der Wermutstropfen aus seiner Sicht: „Tja und etwas hat (mir) gefehlt. Die dynamischen Twitter-Diskussionen. Hierbei sind gerade in den ersten HR BarCamps viele Dinge auch im Nachhinein sichtbar geworden und es gab auch die Möglichkeit die Diskussionen in den anderen Gruppen zu verfolgen und ggf. auch die Session zu wechseln.“
Peter M. Wald, Leipziger-HRM-Blog, 6. Oktober 2023

Zum HR BarCamp siehe auch: Catrin Behlau: HR BarCamp: Ein neues Höchstmaß an Abwechslung, Personalwirtschaft, 4. Oktober 2023

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Das ist eine wirklich lesenswerte Literaturstudie (101 S.), die jetzt fast ein Jahr Diskussion um KI und ChatGPT wunderbar zusammenfasst! Sie wurde von Michael Seemann („Die Macht der Plattformen. Politik in Zeiten der Internetgiganten“) verfasst und von der Hans Böckler Stiftung unter einer offenen Lizenz (CC BY) herausgegeben. In den ersten beiden Kapiteln werden Large Language Models (LLM) wie ChatGPT noch einmal vorgestellt, sehr informativ, unaufgeregt, verständlich und mit dem Raum für interessante Exkurse. Hier ein Beispiel:

„Die Debatte krankt an einer allgemeinen Verwirrung um Begriffe wie „Bedeutung“, „Verstehen“ und „Denken“. LLMs haben unsere eigene Semantik der Semantik durcheinandergebracht. Wir stoßen an die Grenze unserer eingespielten Begrifflichkeiten. Die Antwort auf die Frage, was LLMs wirklich verstehen, scheint mir weniger in den LLMs selbst zu liegen, sondern in der Frage, in welchem Zusammenhang Sprache und Verstehen im Allgemeinen zu denken sind.“ (S. 36, „Exkurs: Sprache, Differenz und semantische Grammatik“)

Im zweiten Teil der Studie geht Michael Seemann dann auf die Auswirkungen dieser Entwicklungen auf die Arbeitswelt ein. Nach der Zusammenfassung verschiedener Studien und Zahlen beschreibt er sehr anschaulich drei Zukunftsszenarien im Jahr 2033. Die folgenden Szenarien stehen dabei für die Entwicklungslinien „Disruption“, „Integration“ und „Transformation“:

„Die (fiktive) Ex-Übersetzerin Lucia führt uns durch ihre prekäre Existenz, nachdem die LLMs von ihrem Beruf nichts übriggelassen haben. Der (fiktive) Altenpfleger Achmed zeigt uns die Vor- und Nachteile der ihn umgebenden Sprachassistenten. Und die (fiktive) Hochschuldozentin Sophie erzählt, wie sich die Universitätslandschaft in einem rasanten Jahrzehnt verwandelt hat.“
Michael Seemann, Hans Böckler Stiftung, Working Paper Forschungsförderung, Nr. 304, Düsseldorf, September 2023

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Wie gehen wir mit KI-Werkzeugen wie ChatGPT beim Lehren und Lernen um? Nehmen wir zum Beispiel einen Punkt aus dem Beitrag von Nele Hirsch, das Referenzieren. Sollte ich ausweisen, dass ich bei der Erstellung von Texten ChatGPT genutzt habe? Sicherlich nicht in Form einer Quellenangabe, denn auf denselben Prompt können von ChatGPT unterschiedliche Antworten gegeben werden. Vor diesem Hintergrund schlägt Nele Hirsch vor, dass man zumindest die Nutzung der KI-Werkzeuge offenlegt, die man eingesetzt hat. Ich bin da etwas unsicher. Auf der einen Seite würde ich eine solche Transparenz als „Blick über die Schulter“ begrüßen. Auf der anderen Seite nutzen wir bei der Erstellung von Texten (um bei diesem Beispiel zu bleiben) häufig heute schon unterschiedliche Tools: zum Zusammenfassen, zum Übersetzen, zum Kuratieren, zum Korrigieren usw. Sie alle offenzulegen, wäre für Dritte sicher interessant, aber für Autor:innen wenig praktikabel.
Nele Hirsch, eBildungslabor, 4. Oktober 2023

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Philip J. Kerr zieht hier Vergleiche zwischen Mobile Learning und Künstlicher Intelligenz. Dafür geht er zurück zu den Anfängen von Mobile Learning 2006/ 2007 und folgt einigen Wegmarken der Diskussion, vor allem im Bereich des Sprachenlernens. Sein Resümee:

„Mobile learning changed things for the better for some learners in some contexts: claims that it was the future of, or would revolutionize, language learning have proved somewhat exaggerated. Indeed, the proliferation of badly-designed language learning apps suggests that much mobile learning reinforces the conventional past of language learning (drilling, gamified rote learning, native-speaker models, etc.) rather than leading to positive change (see Kohn, 2023). The history of edtech is a history of broken promises and unfulfilled potential and there is no good reason why generative AI will be any different.“
Philip J. Kerr, Adaptive Learning in ELT, 5. Oktober 2023

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Wie immer etwas atemlos berichtet Josh Bersin von den neuesten Entwicklungen aus dem Hause LinkedIn. Was das Lernen, also die Kursbibliothek von LinkedIn Learning betrifft, so heißt es: „Well the product team at LinkedIn Learning has just unveiled their new AI-powered coaching feature, allowing users to ask questions and get narrative answers generated from courses tailored to them, based on insights about their skills and roles.“

Das klingt nach einer hilfreichen Assistenzfunktion. Die wäre aus Nutzersicht natürlich noch spannender, wenn sie nicht nur, sondern auch auf die Kursbibliothek von LinkedIn Learning zugreifen würde. Aber das verhindern natürlich die kommerziellen Lizenzsysteme der Anbieter. Und solche Assistenten, Josh Bersin merkt es an, werden wir wohl in Zukunft auf allen Plattformen der großen Kursanbieter erwarten dürfen.
Josh Bersin, Blog, 3. Oktober 2023