von Stephen Hay, Abby Cathcart, Alicia Feldman und Paula McDonald, Das Gespräch
Seit der Veröffentlichung von ChatGPT Ende 2022 wird viel über die tatsächlichen und potenziellen Auswirkungen generativer KI auf Universitäten spekuliert.
Einige Studien haben sich auf den Einsatz von KI durch Studierende konzentriert. Es wurde auch erforscht, was es bedeutet Lehre und Beurteilung.
Es gibt jedoch keine groß angelegte Forschung darüber, wie Universitätsmitarbeiter in Australien KI bei ihrer Arbeit einsetzen.
Unser neue Studie befragte mehr als 3.000 akademische und professionelle Mitarbeiter an australischen Universitäten darüber, wie sie generative KI nutzen.
Unsere Studie
An unserer Umfrage nahmen 3.421 Universitätsmitarbeiter teil, hauptsächlich von 17 Universitäten in ganz Australien.
Dazu gehörten Akademiker, Sitzungsakademiker (die auf Sitzungsbasis beschäftigt sind) und Fachpersonal. Dazu gehörten auch außerordentliche Mitarbeiter (ehrenamtliche akademische Positionen) und leitende Mitarbeiter in Führungspositionen.
Das akademische Personal vertrat ein breites Spektrum an Disziplinen, darunter Gesundheit, Bildung, Natur- und Physikwissenschaften sowie Gesellschaft und Kultur. Fachkräfte waren unter anderem in der Forschungsunterstützung, im Studentenservice und im Marketing tätig.
Das Durchschnittsalter der Befragten betrug 44,8 Jahre und mehr als die Hälfte der Stichprobe war weiblich (60,5 %).
Die Umfrage war im Jahr 2024 rund acht Wochen lang online verfügbar.
Die meisten Universitätsmitarbeiter nutzen KI
Insgesamt gaben 71 % der Befragten an, dass sie generative KI für ihre Universitätsarbeit eingesetzt hätten.
Akademisches Personal nutzte häufiger KI (75 %) als Fachpersonal (69 %) oder Sitzungspersonal (62 %). Am häufigsten nutzten leitende Mitarbeiter KI (81 %).
Unter den akademischen Mitarbeitern nutzten diejenigen aus den Bereichen Informationstechnologie, Ingenieurwesen sowie Management und Handel am häufigsten KI. Diejenigen aus den Bereichen Agrar- und Umweltwissenschaften sowie Natur- und Physikwissenschaften nutzten es am seltensten.
Fachkräfte in den Bereichen Geschäftsentwicklung sowie Lern- und Lehrunterstützung gaben am häufigsten an, KI zu nutzen. Diejenigen, die in den Bereichen Finanzen und Beschaffung sowie Recht und Compliance arbeiten, nutzen KI am seltensten.
Wenn man bedenkt, wie viel Aufmerksamkeit und Debatte es in den letzten zwei Jahren über KI gab, lässt die Tatsache, dass fast 30 % des Universitätspersonals KI noch nicht genutzt haben, darauf schließen, dass sich die Einführung noch in einem frühen Stadium befindet.
Welche Tools nutzen die Mitarbeiter?
Die Umfrageteilnehmer wurden gefragt, welche KI-Tools sie im Vorjahr verwendet hatten. Sie gaben an, 216 verschiedene KI-Tools zu verwenden, was viel mehr war, als wir erwartet hatten.
Etwa ein Drittel derjenigen, die KI nutzen, hatte nur ein Tool verwendet, ein weiteres Viertel hatte zwei verwendet. Eine kleine Anzahl der Mitarbeiter (rund 4 %) hatte zehn oder mehr Werkzeuge verwendet.
Allgemeine KI-Tools wurden mit Abstand am häufigsten genannt. Beispielsweise wurde ChatGPT von 88 % der KI-Benutzer und Microsoft Copilot von 37 % verwendet.
Universitätsmitarbeiter nutzen KI-Tools auch häufig für bestimmte Zwecke wie Bilderstellung, Codierung und Softwareentwicklung sowie Literatursuche.
Wir haben die Befragten auch gefragt, wie häufig sie KI für verschiedene universitäre Aufgaben nutzen. Literaturrecherche, Schreiben und Zusammenfassen von Informationen waren am häufigsten, gefolgt von Kursentwicklung, Lehrmethoden und Bewertung.
Warum nutzen einige Mitarbeiter keine KI?
Wir haben Mitarbeiter, die KI noch nicht beruflich eingesetzt haben, gebeten, ihre Denkweise zu erläutern. Der häufigste Grund, den sie nannten, war, dass KI für ihre Arbeit nicht nützlich oder relevant sei. Ein professioneller Mitarbeiter erklärte beispielsweise: „Obwohl ich einige Chat-Tools (Chat GPT und CoPilot) mit arbeitsbezogenen Fragen ausprobiert habe, musste ich diese Tools noch nicht wirklich auf meine Arbeit anwenden.“ […].“
Andere gaben an, mit der Technologie nicht vertraut zu sein, unsicher über deren Verwendung zu sein oder keine Zeit gehabt zu haben, sich darauf einzulassen. Wie uns ein Akademiker deutlich sagte: „Ich fühle mich noch nicht sicher genug.“
Ethische Einwände gegen KI
Andere äußerten ethische Einwände oder betrachteten die Technologie als nicht vertrauenswürdig und unzuverlässig. Wie uns ein Wissenschaftler sagte: „Ich halte generative KI für ein Werkzeug des Plagiats. Die bisherige Verwendung findet vor allem in der Kreativbranche statt.“ […] haben maschinelles Lernen involviert, das die kreativen Werke anderer ohne Erlaubnis nutzt.“
Sie sprachen auch darüber, dass KI menschliche Aktivitäten wie Schreiben, kritisches Denken und Kreativität untergräbt – was sie als zentral für ihre berufliche Identität ansahen. Wie ein Hochschullehrer sagte: „Ich möchte die Dinge selbst durchdenken, anstatt zu versuchen, einen Computer für mich denken zu lassen.“ […].“
Ein anderer Akademiker wiederholte: „Ich glaube, dass Schreiben und Denken für unsere Arbeit von grundlegender Bedeutung sind. Wenn wir das nicht tun, dann.“ […] Warum müssen wir als Akademiker existieren?“
Wie sollten Hochschulen reagieren?
Universitäten befinden sich an einem entscheidenden Punkt in Bezug auf generative KI. Sie sind mit einer ungleichmäßigen Akzeptanz der Technologie durch Mitarbeiter in unterschiedlichen Rollen und unterschiedlichen Meinungen darüber konfrontiert, wie Universitäten reagieren sollten.
Diese unterschiedlichen Ansichten legen nahe, dass Universitäten eine ausgewogene Reaktion auf KI benötigen, die sowohl die Vorteile als auch die Bedenken dieser Technologie berücksichtigt.
Trotz unterschiedlicher Meinungen in unserer Umfrage herrschte unter den Befragten immer noch Einigkeit darüber, dass Universitäten klare, konsistente Richtlinien und Richtlinien entwickeln müssen, um ihre Mitarbeiter beim Einsatz von KI zu unterstützen. Die Mitarbeiter sagten außerdem, dass es für die Universitäten von entscheidender Bedeutung sei, der Schulung des Personals Vorrang einzuräumen und in sichere KI-Tools zu investieren.
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