Ein Blick in die Lehre

Wie setzen Sie derzeit generative KI in Ihrer Lehre ein?

Christian Gärtner:„Ich setze ChatGPT insbesondere in der Lehre als Unterstützung dafür ein, wie ich schwierigere Konzepte oder Theorien mit eingängigen Methapern, Analogien und Beispielen erklären kann, auf die ich selbst nicht gekommen wäre. Das zweite ist, dass ich den Studierenden zeige, was man damit in der Praxis meines Fachgebiets der Personalarbeit machen kann. Es geht vom Generieren der Interviewfragen, die man bei dem Personalauswahlgespräch anhand der STAR-Methode durchführen kann, bis hin zu dem, was nicht mit ChatGPT geht. Beispielsweise die CVs, die man von Bewerber:innen bekommt und anhand von unterschiedlichen Kriterien auswerten lässt. Dort werden eben Fehler gemacht: Das klassische Halluzinierungsproblem. Zudem zeige ich den Studierenden auch ein paar ausgefeiltere Anwendungsszenarien in der Personalarbeit, wie Topic-Analysen und Machine-Learning-Modelle, die man mit ChatGPT plus der Advanced-Data-Analysis Funktion erstellen kann. Ich habe mir auch Fragen zur Reflexion und Wissensüberprüfung auf Basis von Texten, die ich geschrieben haben, erstellen lassen. Und auch Vorschläge für Lernziele. Beides war brauchbar, aber nur ein erster Entwurf.“

Was wünschen Sie sich für die Zukunft?

Christian Gärtner: „Wir in Deutschland gehen doch sehr vorsichtig mit solchen Technologien um, und an Hochschulen tun wir uns manchmal noch schwerer, weil wir Strukturen haben, die die Nutzung, Beschaffung und Unterstützung von solchen Tools wie ChatGPT nicht wirklich vereinfachen. Während viele Unternehmen ihre IT-Abteilung dransetzen und eine API zu einem Large Language Model anbieten, tun wir uns sehr schwer. Auch, weil es ein finanzieller, zeitlicher und personeller Aufwand ist, selbst wenn man ein Open-Source-Modell nimmt. Das heißt, da würde ich mir wünschen, dass man grundsätzlich mehr strukturelle, technische und finanzielle Unterstützung hätte."