KI, Forschendes Lernen und Kritisches Denken in (politikwissenschaftlicher) Lehre und Forschung. Eindrücke aus dem SKILL-Projekt. 

Dieser Vortrag untersucht die praktischen Auswirkungen der Integration von künstlicher Intelligenz (KI) auf Lehrveranstaltungen in Politikwissenschaften im Rahmen des SKILL-Projekts (Sozialwissenschaftliches KI-Labor für Forschendes Lernen) - eine Zusammenarbeit zwischen der Europa-Universit?t Viadrina Frankfurt/O. und der Bauhaus-Universit?t Weimar. Das Projekt erforscht die Integration von KI in die Lehre der Politikwissenschaft, u.a. auch durch die Entwicklung und den Einsatz eines KI-Tools, das politische Argumente aus Texten extrahieren und textübergreifend visualisieren soll. Das Tool soll die Didaktik der Politikwissenschaft unterstützen und insbesondere beim Forschenden Lernen (Huber, Reinmann, 2019) eingesetzt werden (Girgensohn, Voigt, Mundorf et al., 2023).

Die Daten für diesen Vortrag stammen aus einem politikwissenschaftlichen Seminar im Wintersemester 2023/24, in dem Studierende beim Forschenden Lernen zum Thema International Relations aktiv mit offen verfügbaren KIs (ChatGPT, Elicit, ResearchRabbit etc.) interagierten und dazu w?chentlich schriftliche Reflexionen verfassten. Das Seminar ist ein Pre-Test für den ab Sommer 2025 geplanten Einsatz der SKILL-KI bzw. Teilen davon wie etwa einer ?Reading View‘. Die Reflexionen der Studierenden unterziehen wir einer qualitativen Inhaltsanalyse nach Kuckartz (2018), um ein differenzierteres Verst?ndnis der Auswirkungen von KI auf die Lern- und Schreiberfahrungen der Studierenden zu gewinnen. Da derzeit vielfach eingefordert wird, Studierende m?gen KI-Tools ?kritisch“ nutzen, steht dabei insbesondere die Frage im Fokus, inwiefern sich kritisches Denken (Kruse 2017) in den Reflexionen zeigt, in welcher Relation es zum KI-Einsatz und zum Forschenden Lernen steht und was sich daraus für einen kritischen Umgang mit KI in der Hochschullehre ergibt; auch über den hier eingebrachten politikwissenschaftlichen Fokus hinaus.

Girgensohn Katrin; Mundorf, Margret; Gholiagha, Sassan; Voigt, Julius; Fr?hlich, Bernd; Kiesel, Dora; Neyer, Jürgen; López Garcia, Irene; Riehmann, Patrick; Sienknecht, Mitja; Stein, Benno; Wiegmann, Matti; Wolska, Magdalena Anna (2023): Research Based Learning with AI at the Social Science AI-Lab for Research Based Learning (SKILL), 1148 KB / Forschung zu Wissenserwerb und Lehr-/Lernprozessen; 3. DOI: 10.11584/opus4-1326.

Huber, Ludwig; Reinmann, Gabi (2019): Vom forschungsnahen zum forschenden Lernen an Hochschulen. Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden.
Kruse, Otto (2017): Kritisches Denken und Argumentieren. Konstanz: Huther & Roth.
Kuckartz, Udo (2018): Qualitative Inhaltsanalyse. Methoden, Praxis, Computerunterstützung, 4. Auflage, Weinheim, Basel: Beltz Juventa.

Julius Voigt 
Julius Voigt (M.A./Dipl.) ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Zentrum für Lehre und Lernen (ZLL) der Europa-Universit?t Viadrina und im SKILL Projekt ma?geblich für die didaktische Entwicklung, Umsetzung und Begleitforschung des Einsatzes von KI im Modus des forschenden Lernens verantwortlich.

Referent: Julius Voigt 
Termin: 19.02.2025, 14:00 – 15:00 Uhr
Online:  Zoom Link. 

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