Lehr-/Lernsettings mit und trotz KI

Ausgangslage

Durch die Verfügbarkeit von generativen Machine Learning Systemen (GMLS), können die klassischen Übungsmöglichkeiten aus dem Unterricht, um Inhalte zu vertiefen, leicht von Lernenden umgangen werden. Diese Abkürzung wird leider häufig genommen, da im Alter von 16 - 20 Jahren meist andere Interessen im Vordergrund stehen. Das vertiefte Auseinandersetzen von Lerninhalten geht damit leider verloren und die Taxonomiestufen 1 - 3 werden häufig übersprungen. Ein GMLS kann Aufgaben, die im Bereich der unteren Taxonomiestufen angesiedelt sind, sehr schnell und zuverlässig lösen.

Häufig wird dann argumentiert, dass man sich im Unterricht vermehrt den oberen Taxonomiestufen zuwenden soll. Aber gelingt dies, wenn der “Unterbau” fehlt? Können Lösungen kritisch hinterfragt, analysiert und bewertet werden, wenn die Grundlagen gar nicht vorhanden sind?

Fragestellung

Welche Lehr- und Lernsettings funktionieren mit Jugendlichen, die GMLS verwenden dürfen, aber trotz dieser Hilfsmittel diese Inhalte erinnerlichen? Wie gelingt ein Unterricht der aufzeigt, dass die “Abkürzung” über GMLS nichts bzgl. Lernzuwachs bringt?