Künstliche Intelligenz (KI) ist keineswegs eine Neuheit. Sie hat allerdings in der jüngsten Zeit, im Wesentlichen wegen Tools wie ChatGPT and DALL-E, viel mehr mediale und gesellschaftliche Aufmerksamkeit bekommen. Mit diesen Tools lassen sich durch die Eingabe von ein paar Wörtern gestochen formulierte Antworten finden, ganze Aufsätze schreiben und sogar Bilder malen – kein Wunder, dass sich viele dafür begeistern. Für die meisten mögen diese KI-Tools reiner Zeitvertreib sein, aber andere haben sofort angefangen, sich Gedanken darüber zu machen, wie sich diese neueste Welle der KI in die Arbeitswelt integrieren lässt. Für Menschen, die mit digitaler Technologie arbeiten, also auch uns E-Learning-Entwickler, ist bereits klar: KI wird ein Teil unseres Arbeitsalltags werden. Was noch deutlich weniger klar ist, ist das Wie.
Wenn Sie sich mit dem Thema KI noch nicht viel auseinandergesetzt haben, aber gerne mehr wissen möchten, dann lesen Sie weiter. In diesem Artikel erklären wir kurz und knapp, was KI ist, wie sie funktioniert, wie sie schon jetzt im E-Learning-Bereich eingesetzt wird und was Sie tun können, um sich als E-Learning-Profi zu positionieren und Ihren Mehrwert trotz (oder auch mit) dem Einzug der KI klar herauszustellen.
Was genau ist KI?
Der Begriff „Künstliche Intelligenz“ wird mindestens seit den 1950er-Jahren verwendet, wobei die Definition des Begriffs über die Jahre recht allgemein geblieben ist: die Fähigkeit von Maschinen, Dinge zu tun, die wir gemeinhin mit menschlicher Intelligenz verbinden, z. B. Problemlösung oder Entscheidungsfindung. Heißt das jetzt, dass KI-Tools in dem gleichen Sinne und Maß intelligent sind wie Menschen? Nein. Aber sie können menschliche Intelligenz in bestimmten klar umrissenen Situationen sehr erfolgreich vortäuschen. So kann ein KI-gestütztes Schachsystem wie Deep Blue dieses eine Spiel überragend gut spielen. Anders als Menschen kann es diese Fähigkeiten aber nicht auf andere Bereiche übertragen.
Wie funktioniert KI?
Sicher kennen Sie Suchfelder auf Websites von Online-Händlern, bei denen Sie nur ein paar Buchstaben eintippen müssen, und schon wird der vollständige Produktname angezeigt, den Sie suchen. Oder die Funktion Ihres Handys, die nächsten Wörter in einer Kurznachricht vorzuschlagen. Ja? Dann haben Sie bereits erste Erfahrungen mit KI gesammelt – auch wenn Ihnen das bisher vielleicht nicht bewusst war. Diese KI-Tools nutzen riesige Datenmengen, um statistisch wahrscheinliche Voraussagen zu treffen. Sie können nichts Neues hervorbringen, aber in Situationen, in denen Muster aus der Vergangenheit eine gute Grundlage für Entscheidungen in der Zukunft sind, können sie sehr nützlich sein.
Beim aktuellen Wirbel um KI geht es aber um eine andere Art von KI: und zwar um generative KI. Diese Art von KI analysiert ebenfalls gewaltige Datenmengen auf der Suche nach Mustern und Antworten. Doch dann erzeugt sie aus den Verknüpfungen, die sie in diesen Daten findet, Neues, seien es Bilder, Texte, Videos oder Programmcode. Was bedeutet dieser Unterschied jetzt in der Praxis? Die voraussagenden KI-Ansätze können „kuchen“ ergänzen, wenn Sie „Schoko“ eingeben, oder Online-Händlern sagen, dass Kunden, die Kuchenmischungen im Einkaufskorb haben, mit hoher Wahrscheinlichkeit auch Eier wollen. Doch generative KI kann auf der Grundlage aller analysierten Rezepte ein neues Schokokuchenrezept erstellen. Generative KI übt auf viele Menschen eine große Faszination aus, da sie leicht zu bedienen ist und in Sekundenschnelle neue Inhalte erzeugen kann. Doch auch sie hat ihre Grenzen, da auch sie sich auf große Datenmengen und Durchschnittswerte stützt.
Sie wollen sich noch detaillierter informieren? Dann sehen Sie sich dieses kurze Erklärvideo an.
Egal, mit welcher Art von KI Sie arbeiten, eines sollten Sie sich klarmachen: Die Systeme geben den Anschein, Informationen tatsächlich zu verstehen, wie wir Menschen es tun; doch die Systeme verstehen nichts. Sie suchen einfach nach Datenmustern, um die wahrscheinlichste Antwort auf Anfragen zu berechnen. Wenn Sie ChatGPT z. B. fragen, was Sie auf dem nächsten Kindergeburtstag an Essen anbieten sollten, und das System dann die Antworten „Kuchen“ und „Gummibärchen“ ausgibt, dann liegt das nicht daran, dass ChatGPT weiß, wie lecker Kinder diese Sachen finden, oder auch nur weiß, was ein Kindergeburtstag überhaupt ist, sondern daran, dass es weiß, dass die Wörter „Kuchen“ und „Gummibärchen“ sehr häufig zusammen mit dem Wort „Kindergeburtstag“ in Texten auftauchen. Diese Art von Mustererkennung kann vieles leisten, aber sie kann eben auch Fehler machen und „aus Versehen“ Fehlinformationen verbreiten. Es ist also immer eine gute Idee, die Ausgaben einer generativen KI gegenzuprüfen.
Wird KI mich arbeitslos machen?
Kommen wir nun zur Frage, die viele Menschen am tiefsten bewegt: Wird KI mich meinen Job kosten? Für die meisten Menschen in der E-Learning-Branche lautet die Antwort: vermutlich nicht. Auf den ersten Blick wirkt die Geschwindigkeit, mit der heutige KI-Systeme passable bis gute Inhalte produzieren können, erschreckend. Die Wahrheit aber ist, dass Kursautoren wie Sie sehr viel mehr können und tun als nur Texte zu schreiben und Kurse zu veröffentlichen. Um wirklich effektive E-Learning-Einheiten zu erstellen, müssen unter anderem die Inhalte gesichtet und zielgruppenspezifisch aufbereitet werden. Das sind kreative Entscheidungen und Handlungen, die aus persönlicher Erfahrung in der Didaktik und einem tiefgreifenden Verständnis der Materie und der Bedürfnisse der Zielgruppe gespeist werden. Eine Maschine kann das nicht.
Ihnen als E-Learning-Profi mag das jetzt klar sein, aber Auftraggeber und Geschäftspartner haben nicht immer ein so volles Verständnis der Abläufe und Anforderungen in der E-Learning-Entwicklung. Und selbst wenn diese Menschen um die Beschränkungen der heutigen KI-Tools wissen, kennen Sie oft die vielen kleinen und großen Dinge nicht, die es braucht, um eine rundum gelungene virtuelle Lernerfahrung zu schaffen – Dinge, die die KI nicht leisten kann. Hier können Sie als Experte oder Expertin punkten! Denn Sie können diese Wissenslücke schließen und Ihren Partnern erklären, was KI tatsächlich für die E-Learning-Welt bedeutet – von der Ermittlung der Punkte, an denen KI einen sinnvollen Beitrag leisten kann, bis hin zur Erhellung der kreativen Leistung der beteiligten Menschen, die dafür sorgen, dass ein E-Learning-Projekt die erhoffte Wirkung auch tatsächlich erzielt.
KI mag aktuell der wichtigste Trend in der Didaktik und Entwicklung sein, aber den Mehrwert herauszukehren, den wir E-Learning-Profis den Unternehmen und Lernenden bringen, war schon immer ein wichtiger Teil unserer Arbeit. Die KI-Welle ist nur mal wieder eine neuer Anlass, genau das zu tun!
Wie setzen E-Learning-Profis KI ein?
Viele Kolleginnen und Kollegen haben bereits mit KI in der E-Learning-Entwicklung experimentiert und ihre Ergebnisse veröffentlicht. Dank ihrer Vorarbeit haben wir inzwischen eine ganz gute Vorstellung davon, wie die aktuellen KI-Tools in unsere Arbeitsabläufe eingebunden werden können:
- Ideenfindung: Verbreitete Gedanken zu einem Thema zusammenfassen, Empfehlungen zu Standardinhalten und -formaten geben, mögliche Informationsflüsse vorschlagen und sogar Schreibblockaden überwinden durch Aufzeigen dessen, was Sie nicht schreiben sollten.
- Verwaltungsaufgaben: Protokolle von Besprechungen und Zusammenfassungen langer Dokumente schreiben, Informationen aus verschiedenen Tools zusammenfassen um leichter gemeinsame Termine zu finden, häufig benötigte E-Mail-Antworten verfassen, Vorschläge für effizienteres Zeitmanagement machen und Umformatierungsprozesse effizienter gestalten.
- Forschung und Texterstellung: Umfangreiche wissenschaftliche Schriften zusammenfassen, die eigenen Texte an Branding-Vorgaben und andere Richtlinien anpassen, Verbesserungsvorschläge für Rechtschreibung und Lesbarkeit machen und erste Textentwürfe erstellen.
- Medienbearbeitung und -erstellung: Ideen für Medien und grundlegende Kursstrukturen vorschlagen, simple Medienbearbeitungsvorgänge wie Freistellen oder Rauschunterdrückung automatisieren, Stockbilder aufhübschen und Talking-Heads-Videos erzeugen.
- Unterstützung erweiterter E-Learning-Funktionen: Persönlich zugeschnittene Rückmeldung auf frei formulierte Antworten in E-Learning-Tests geben, typische Rollen in interaktiven digitalen Rollenspielen übernehmen, Chatbots unterstützen und beim Schreiben und Ausbessern von einfachem Code helfen.
Fazit
Jetzt haben Sie ein solides Grundlagenwissen zum Thema KI in der E-Learning-Entwicklung. Doch wie bei jeder neu aufkommenden Technologie ist es damit nicht getan. Behalten Sie die Entwicklung im Auge, damit Sie strategisch sinnvolle Entscheidungen für sich treffen und Ihre Auftraggeber bei deren Entscheidungen fundiert beraten können.
Sie wissen nicht, wie Sie sich am besten auf dem Laufenden halten? Am einfachsten geht das mit den vielen kostenlosen Webinarreihen von Fachleuten im Internet. Darüber hinaus können Sie KI-Experten in den verschiedenen Online-Kanälen folgen; dasselbe gilt für E-Learning-Profis, die sich intensiv mit der Materie auseinandersetzen. Tech-Blogs und Fachmagazine bieten tiefergehende Berichte und Analysen. Und nicht zuletzt bieten einige Branchengrößen Whitepaper und E-Books zu dem Thema an.
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