KI im Bildungssystem: Welche Probleme kann KI lösen und wo treten neue auf?
Technologien sollten nie der Technologie Willen eingesetzt werden. Dies gilt auch für künstliche Intelligenz. Entsprechend muss man sich in einem ersten Schritt immer die Fragen stellen: Welches Problem möchte ich mit dem Einsatz eines KI-Systems lösen? Welche Daten werden dafür benötigt und wie gehe ich mit möglichen Herausforderungen bei der Daten- oder Technologienutzung um? Das Referat analysiert daher zum einen, wo und wie KI-Systeme nutzbringend in der Bildung eingesetzt werden können und welche Voraussetzungen dazu für die Nutzung von Daten geschaffen werden müssen. Zum anderen wird mit Blick auf die Herausforderungen die Wichtigkeit von Regulierungen thematisiert. Im Zentrum stehen hier insbesondere europäische Regulierungen wie der «Data Act» und der «AI Act», die auch für die Schweiz Signalwirkung haben dürften. So leistet dieses erste Referat für den restlichen Tag eine Auslegeordnung zur Nutzung von Daten und KI-Systemen in der Bildung.
Sprache: Englisch
Keine KI ohne Daten: Die Herausforderungen der Datenerfassung und -verarbeitung
Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen haben das Potenzial, die Bildungslandschaft zu verändern, indem sie das Lernen personalisieren, die Arbeit der Lehrpersonen unterstützen und neue Perspektiven für die Bewertung und Steuerung bieten. Ob dieses Potenzial ausgeschöpft wird, hängt vor allem von der Qualität der verfügbaren Daten ab, da die Leistungsfähigkeit eines KI-Systems von der Qualität der Daten abhängt, mit denen es trainiert wurde.
Das Referat befasst sich daher mit den besonderen Herausforderungen der Datenerhebung und -verarbeitung im Bildungsbereich. Diese Aufgaben sind umso heikler, da die Daten über Schülerinnen und Schüler, Lehrpersonen und Schulen oft fragmentiert, durch strenge Datenschutzbestimmungen geschützt oder Geheimhaltungspflichten unterworfen sind. Darüber hinaus wirft die Verarbeitung von Bildungsdaten komplexe ethische Fragen auf, wie z.B. bezüglich der Gefahr algorithmischer Verzerrungen oder potenzieller Diskriminierung.
Das Referat wird auch auf einige Lösungsansätze für diese Herausforderungen eingehen, wie z.B. auf neue Methoden zur Kontrolle des Risikos, dass Daten in KI-Systemen offengelegt werden. Andererseits setzen auch diese neuen Lösungen eine «Governance» von Daten und KI-Projekten voraus, um sicherzustellen, dass die Daten auf verantwortungsvolle und gerechte Weise genutzt werden.
Sprache: Französisch
Hin zu intelligenterer KI und zu KI-gestützten Lerntechnologien
Womit beschäftigt sich die Forschung rund um die Möglichkeiten von «Natural Language Processing» (NLP) und «Large Language Models» (LLMs) in der Bildung? Dieses Referat geht genau auf diese Frage ein. Prof. Dr. Mrinmaya Sachan der ETH Zürich stellt darin die Arbeiten von ihm und seiner Forschungsgruppe im Bereich NLP mit sozialem Nutzen – insbesondere in der Bildung – vor.
Der Fokus des Referats liegt dabei auf den jüngsten Arbeiten zur Nutzung von LLMs, um das Bildungssystem auf unterschiedlichste Weise zu unterstützen. Beispiele dafür sind die Erstellung von Übungsaufgaben; das Konzipieren von Rastern für Lernprozesse (sogenanntes «Scaffolding»); die Bereitstellung von sinnvollem Feedback für Schülerinnen und Schüler; die Möglichkeit für Schülerinnen und Schüler Dialoge mit Computern zu führen; oder die Anpassung der Lernerfahrungen der Schülerinnen und Schüler an ihre individuellen Bedürfnisse. Abschliessend wird im Referat auf einige Herausforderungen und Möglichkeiten in diesem sich rasch entwickelnden Forschungsbereich eingegangen.
Sprache: Englisch
Entwicklung und Auswertung von KI-Modellen für die Bildung
Künstliche Intelligenz (KI) hat das Potenzial, die Bildung zu verändern, indem sie skalierbare und personalisierte Lernerfahrungen für Lernende bietet und gleichzeitig die Lehrpersonen bei der Durchführung des Unterrichts unterstützt. KI-Modelle sind jedoch nicht per se für den Einsatz in der Bildung optimiert: existierende Methoden benötigen eine grosse Datenmenge für das Training, bieten keine Transparenz und können diskriminierend sein.
Das Referat wird sich daher mit der Entwicklung von KI-Modellen speziell für die Bildung befassen. Anhand von Beispielen wird erklärt, wie die Modelle interpretierbar und verständlich für Lernende und Lehrende gemacht und auf deren Bedürfnisse abgestimmt werden können. Ausserdem werden Anwendungsfälle von KI-Systemen in der Berufsbildung diskutiert.
Sprache: Deutsch
Einsatz von KI: Einige Herausforderungen bei der Implementierung von KI im Bildungswesen
Die Phase der Implementierung und Nutzung eines KI-Systems ist wahrscheinlich die am schwierigsten zu kontrollierende Phase im Lebenszyklus der KI, da die KI den geschützten Raum der Entwicklung verlässt, um mit der realen Welt in ihrer ganzen Vielfalt, Konfliktträchtigkeit und Mehrdeutigkeit zu interagieren. Dadurch wird die KI Teil eines sozialen und technischen Dispositivs und beeinflusst die Praktiken der beteiligten Akteure und ihre Beziehungen zueinander. Einige Nutzerinnen und Nutzer werden sich dabei in den oftmals implizit enthaltenen Werten und Weltanschauungen die den technischen Entscheidungen für die Konzeption zugrunde liegen wiedererkennen können – andere jedoch auch nicht. Die zentrale Bedeutung von Werten und Weltanschauungen, die Vielzahl von Akteurinnen und Akteuren und das grosse öffentliche Interesse sind Charakteristika des Bildungswesens, die den Einsatz von KI zu einem sensiblen Thema und einem heiklen Unterfangen machen. Dieser Vortrag veranschaulicht anhand von Beispielen einige der Herausforderungen des Einsatzes von KI im Bildungswesen und gibt Anregungen für weiterführende Überlegungen zu diesem Thema.
Sprache: Französisch