Der Aufstieg großer Sprachmodelle wie ChatGPT hat bei Schreiblehrern praktisch zu einer kollektiven existenziellen Krise geführt. Aufgrund der Zunahme von modellgestützten Plagiaten in großen Sprachen sind Aufsätze von Studierenden keine verlässlichen Leistungsindikatoren mehr.
Wie beurteilen dann Schreiblehrer ihre Schüler sinnvoll? Und warum sollten sich Schüler angesichts der Arbeit, die das Schreiben mit sich bringt, leicht an einen Computer auslagern lassen? Kommatrennungen und Semikolons? Hausarbeiten können durch KI erstellt werden, die Fähigkeiten, die durch den Akt des Schreibens entwickelt werden – kritisches Denken, Recherche durchführen und eine Position vertreten, um nur einige zu nennen – können jedoch nicht erstellt werden.
Da große Sprachmodelle immer ausgefeilter und zugänglicher werden, ist eine pädagogische Revolution erforderlich, um Schüler mit diesen lebenswichtigen Fähigkeiten auszustatten.
Diese Revolution hat bereits begonnen; Anstatt große Sprachmodelle aus ihren Klassenzimmern zu verbannen, haben viele Schreiblehrer die Technologie eingeführt und dabei den Schwerpunkt auf kritisches Engagement gelegt. Unter ihnen ist die Dozentin des Schreibprogramms der Johns Hopkins University, Carly Schnitzler, die Mitherausgeberin von „TextGenEd: Unterrichten mit Textgenerierungstechnologien„, eine frei zugängliche, von Experten begutachtete Sammlung generativer KI-gestützter Schreibaufgaben.
Schnitzler beschreibt diese Aufgaben als „[offering] Textgenerierungstechnologien als Untersuchungsobjekte im Schreib- und Rhetorikkontext einsetzen … um kritisch in den Schreibprozess integriert zu werden, anstatt den Schreibprozess zu übernehmen.“
Das Lehrbuch ist in fünf Abschnitte unterteilt – KI-Kenntnisse, kreative Erkundungen, ethische Überlegungen, professionelles Schreiben und rhetorische Auseinandersetzungen –, die zusammen 34 Übungen für Studenten enthalten, die alle vor der Veröffentlichung erfolgreich in Klassenzimmern überprüft wurden. Mit halbjährlichen Aktualisierungen wird die Sammlung mit der rasanten Weiterentwicklung der Textgenerierungstechnologien und der darauf folgenden Lehrpädagogik Schritt halten.
Im Januar präsentierte Schnitzler TextGenEd auf der Konferenz der Modern Language Association in Philadelphia, wo sie auf eine aufgeschlossene Schar von Pädagogen traf, die nach Möglichkeiten suchten, KI sinnvoll in den Unterricht zu integrieren.
„Es hat Spaß gemacht, einige der Aufgaben in der Sammlung des MLA hervorzuheben“, sagt sie, „weil ein Großteil der Berichterstattung über KI und große Sprachmodelle, insbesondere in schreibintensiven Hochschuldisziplinen, sie als disruptiv dargestellt hat.“ Aber tatsächlich gibt es viele Pädagogen [using generative text programs] um Studenten bei ihren Schreibprozessen zu unterstützen – von der Ideenfindung über die Recherche und Gliederung bis hin zum Verfassen und Überarbeiten.“
Es ist wichtig zu verstehen, was TextGenEd nicht ist. Es gibt den Schülern nicht die Erlaubnis, ihre Hausaufgaben vollständig auf ChatGPT zu verlagern, und es unterstützt auch nicht vollständig große Sprachmodelle als eine Kraft des Guten. Stattdessen fordert es die Schüler dazu auf, ihre Verwendung zu überdenken. Eine Aufgabe namens „Generieren Sie einen Schreibstil und setzen Sie ihn um.“ befasst sich mit dem schwierigen Konzept des Stils, indem es die Schüler auffordert, mehrere Versionen eines Satzes zu erstellen, um festzustellen, was sie stilistisch unterscheidet. Ein anderer rief an „Wer spricht: Dada, maschinelles Schreiben und das Gefundene“ überlegt, wo und wie LLMs in die Tradition der gefundenen Poesie passen.
Schnitzlers Forschungshintergrund liegt im kreativen Rechnen, das sie als „Künstler und Dichter, die sich in ihren Schreibprozessen kritisch mit Computertechnologien auseinandersetzen“ beschreibt. Sie sieht ihren Schwerpunkt in der Schreibpädagogik unter Verwendung generativer Texte als natürliche Erweiterung dieser Forschung.
„Ich denke, viele davon [large language model] Der Hype entsteht durch die falsche Vorstellung, dass es sich um eine brandneue Sache handelt, obwohl dies in Wirklichkeit nicht der Fall ist. Gefundenes Schreiben gibt es schon, seit Menschen schreiben. Verschiedene Techniken zur Textgenerierung gibt es schon, solange es verschiedene Computertechnologien gibt. Es handelt sich um eine sehr historisch verankerte Technologie, und das Verständnis, dass der historische Kontext nur dazu beitragen kann, den Übergang in unsere Klassenzimmer und unser Leben im Allgemeinen zu erleichtern.“
Schnitzler sprach mit dem Hub über die Rolle von TextGenEd bei diesem Übergang.
Können Sie erklären, was es bedeutet, mit Textgenerierungstechnologien zu unterrichten?
Wir drei Redakteure – ich, Annette Vee und Tim Laquintano – sind Schreib- und Rhetorikforscher, die sich für automatisierte Schreibtechnologien interessieren. Wir sahen eine Möglichkeit für kreative Möglichkeiten, sich mit Textgenerierungstechnologien zu beschäftigen, die große Sprachmodelle einschließen, aber nicht unbedingt darauf beschränkt sind. Mein Antrieb für mein Engagement war die Historisierung des aktuellen Augenblicks, und das kam in der Sammlung definitiv zum Ausdruck.
Die Sammlung hat sich wirklich weiterentwickelt, um sich für eine Abschwächung des Hypes um große Sprachmodelle einzusetzen. Die meisten Aufgaben plädieren für eine kritische und oft spielerische Auseinandersetzung mit diesen Technologien im Unterricht. Sie bitten ChatGPT oder andere Sprachmodelle nicht, einen Aufsatz für einen Studenten zu verfassen, sondern positionieren das Sprachmodell beispielsweise als Peer-Reviewer, der Feedback gibt und sich kritisch sowohl mit dem Schreibprozess als auch mit dem Sprachmodell auseinandersetzt (siehe Antonio Byrds Auftrag, „Einsatz von LLMs als Peer-Reviewer für die Überarbeitung von Aufsätzen“).
Mir schien, dass es bei vielen Aufgaben nicht so sehr darum geht, die Schüler dazu zu bringen, ein fertiges, fast veröffentlichungsfähiges Schriftstück zu erstellen, sondern vielmehr darum, kritisch darüber nachzudenken, wie sich KI-entwickeltes Schreiben von ihrem eigenen Schreiben unterscheidet. Ist das richtig?
Ja, viele der Aufgaben sind eher vergleichender Natur. Als Schreiblehrer sind meine Mitherausgeber und ich in Schreiben und Rhetorik geschult und legen großen Wert auf das Schreiben als eine wesentliche Fähigkeit, die in einem höheren Bildungskontext entwickelt werden muss. Viele der von uns ausgewählten Aufgaben zeigen sowohl die Vorteile als auch die Grenzen großer Sprachmodelle als Werkzeuge, die auf verschiedene Weise in den Schreibprozess integriert werden können. Bei einer Reihe der Aufgaben in den fünf Abschnitten wird in den meisten, wenn nicht allen Phasen des Schreibprozesses ein vergleichender Ansatz verwendet, von der Recherche und dem Brainstorming und der Gliederung über das Verfassen des eigentlichen Stücks bis hin zum Einholen von Feedback dazu und zur Überarbeitung von Ratschlägen.
Was würden Sie Leuten sagen, die dem Wert von KI im Schreibunterricht skeptisch gegenüberstehen?
Ich bin bei dir! Ich gehe diese Technologie nicht mit einer umfassenden Unterstützung an. Ich möchte den tatsächlichen Schaden anerkennen, den einige Implementierungen großer Sprachmodelle verursacht haben, insbesondere im Hinblick auf den Arbeitsaufwand. Ich möchte mit dieser Sammlung nicht zum Hype beitragen. Was ich den Ausbildern empfehlen würde, wenn sie über diese Technologie nachdenken, ist ein pragmatischer Ansatz, denn hier ist die Katze aus dem Sack.
[Large language models] sind etwas, worüber die Schüler nachdenken. Darüber denken viele, viele Fachleute in der Hochschulbildung nach. Und ich denke, der erste Schritt im Unterrichtskontext besteht einfach darin, das Thema mit den Schülern anzusprechen. Etwas, das mir in meinen Schreibkursen sehr gut geholfen hat, ist das Festlegen von Kurserwartungen, und in dieses Gespräch habe ich in den letzten ein oder zwei Jahren Gespräche darüber integriert [AI]. Ich frage meine Schüler: „Wenn es Technologien gibt, die für uns schreiben können, warum nehmen wir dann an einem Schreibkurs teil?“
Dieses Gespräch verdeutlicht, wie wertvoll es ist, an einem Schreibintensivkurs teilzunehmen – es ist eine echte Investition in das Schreiben als Denkweise, eine Möglichkeit, die intellektuellen Fähigkeiten zu entwickeln, die notwendig sind, um eine Person durch ihre College-Karriere und darüber hinaus zu begleiten. Wenn Sie diese Frage frühzeitig stellen, gewinnen Sie bei den Schülern Zustimmung dazu, warum sie dort sind, und geben Ihnen auch die Möglichkeit, die Grundregeln dafür festzulegen, wie diese Technologien im Unterricht eingesetzt werden oder nicht.
[Once you have that conversation,] Dann wird es einfacher, eine Richtlinie dafür zu erstellen, wie große Sprachmodelle in Ihrer Klasse verwendet werden sollen und welche nicht. Das Festlegen klarer Erwartungen in Bezug auf KI und den Einsatz umfangreicher Sprachmodelle im Klassenzimmer ist derzeit wahrscheinlich der wichtigste erste Schritt, den Lehrkräfte unternehmen müssen. Und wenn die Leute dann über das bloße Erstellen einer Richtlinie hinausgehen möchten, sind die Zuweisungen in TextGenEd hilfreich.
Es gibt Möglichkeiten, die Technologie auf durchdachte und zum Nachdenken anregende Weise kritisch zu integrieren, um ihre Möglichkeiten für einen Schreibprozess in den Mittelpunkt zu stellen, den Schülern einen Einblick in die Funktionsweise dieser Tools zu geben und nebenbei ihre Kompetenz mit KI und großen Sprachmodellen zu verbessern.
Wie war die Reaktion der Studierenden?
Die Festlegung der Grundregeln ist ihnen sehr wichtig. Für Studierende, [AI and large language models are] Werkzeuge, die in der Vergangenheit mit Betrug und der Umgehung verschiedener intellektueller und akademischer Prozesse in Verbindung gebracht wurden, sodass die Studenten begeistert waren, dass ihre Verwendung genehmigt wurde, anstatt sie als Tabu zu betrachten. Am Ende meines Schreibkurses im ersten Jahr integriere ich große Sprachmodelle in eine persönliche Essay-Schreibaufgabe, und viele Studenten haben mir erzählt, dass sie aus diesem Grund an meinem Kurs teilnehmen.
Wie denken Sie über die Zukunft des Schreibunterrichts mit KI? Fühlen Sie sich besorgt? Optimistisch? Ein bisschen von beidem?
Ich schätze, ich würde ein bisschen von beidem sagen. Es ist ermutigend zu sehen, dass Schreib- und Rhetorikwissenschaftler das Zeug dazu haben, diesem Moment auf durchdachte und differenzierte Weise zu begegnen, was in den Aufgaben in TextGenEd deutlich wird. Ein positives Ergebnis der Sammlung ist für mich persönlich die Erkenntnis, dass wir als Gruppe von Pädagogen und Wissenschaftlern das Zeug dazu haben, mit diesen Werkzeugen auf eine Weise umzugehen, die den Lernzielen der von uns unterrichteten Klasse bei der Vorbereitung entspricht den Schülern ein besseres Leben in dieser neuen Welt zu ermöglichen [of AI and large language models].
Ich freue mich darauf, weitere Forschungsergebnisse darüber zu sehen, wie Autoren in ihrer Praxis tatsächlich große Sprachmodelle verwenden. Dies ist ein sehr junges Forschungsgebiet – und ich bin Teil der Forschung, die hofft, zu diesem Bereich beizutragen –, da es den breiten Zugang zu qualitativ hochwertigeren großen Sprachmodellen noch nicht lange gibt. Daher muss die Forschung herausfinden, wie Menschen es in kreativen, akademischen und beruflichen Umgebungen nutzen. Ich bin am meisten neugierig und etwas nervös, was Letzteres angeht, denn die Art und Weise, wie diese Technologien in der Belegschaft eingesetzt werden, wird darüber entscheiden, wie Pädagogen damit umgehen müssen.