Beschreibung
Künstliche Intelligenz (KI) erschüttert die Schulen. Mit der Lancierung von ChatGPT im November 2022 finden sich nun alle Lehrpersonen (LP) mit der Herausforderung konfrontiert, dass KI inhaltlich wie auch sprachlich hochqualitative Texte verfasst. Sie hat aber auch das Potenzial, das Lernen grundlegend neu zu gestalten. Genau dieses Potenzial wollen wir hier mit unserem Projekt möglichst bald schon für alle Lernenden gleichermassen nutzbar machen und zugleich die Betreuung der Berufsmaturitätsarbeit (BMA) rationalisieren. Sie ist für die Lernenden extrem aufwändig: Sie müssen ganz viele Methoden-und prozedurale Kompetenzen neu erwerben und aufeinander abgestimmt zugleich auf fünf Leistungsebenen (vgl. eingefärbte Zeilen in Grafik nebenan) einsetzen und sich damit zudem noch inhaltlich tief in ein neues Thema einarbeiten! Auch für die LP ist die BMA sehr aufwändig, denn sie müssen diese Kompetenzen vermitteln und die Betreuung der Lernenden ist hochindividualisiert, was auch deren Rationalisierung bisher enorm erschwerte. Nun, mit ChatGPT, können wir dies aber plötzlich erreichen, es gibt u. E. sogar keinen besseren schulischen Einsatzort für ChatGPT als in der BMA!
So möchten wir zur Unterstützung beider Seiten einen dritten Partner einbringen, indem wir einen Chat-Bot programmieren: unseren BMA Coach Bot (BCB). Er begleitet die Lernenden zeit- sowie ortsunabhängig fortschrittsangepasst im methodischen und prozeduralen Kompetenzaufbau durch den BMA-Prozess. Er unterstützt gleichermassen alle Lernenden in der Anwendung von ChatGPT, um die individuellen Inhalte selbstständig zu erarbeiten und konkrete Probleme zu lösen.
Wie das aussehen könnte, können Sie in unserem BCB-Pilotversuch und Illustrationsbeispiel unter diesem Link ausprobieren: https://landbot.pro/v3/H-2228596-7718GYV4LYO2RKWB/index.html
Unser BCB stellt sich hier ganz kurz vor und macht dann sofort die Triage auf die verschiedenen didaktischen Coaching-Rollen. Wir haben auch schon ein einfaches Teaching-Modul programmiert. Wenn Sie «Sue, führe mich bitte (weiter) durch den ganzen BMA-Erstellungsprozess.» und «Gib mir eine Einführung in die BMA.» wählen, dann bekommen Sie eine Einleitung und Motivation für die BMA. Unser BCB kann leicht später auf die gymnasiale Matura und die VA adaptiert werden.
Innovationspotential
Die zwei technologischen Innovationen: Erstmals setzen wir KI in der individualisierten Betreuung von Lernenden ein, wodurch wir eine niederschwelligere und zeitnähere Begleitung erreichen. Zudem rationalisieren wir einen bis anhin sehr aufwändigen Prozess, die BMA-Betreuung, massiv und gewinnen dadurch viel Zeit auf Seite der LP. So kann sie ihrerseits die Lernenden besser und individueller begleiten.
Die pädagogische Innovation: Dort im Unterricht, wo ChatGPT das grösste Einsatzpotenzial hat, im Schreiben der grossen BMA, wollen wir allen Lernenden gleichermassen ermöglichen, diese Unterstützung möglichst fruchtbar zu machen, ihnen zugleich aber auch die legalen Grenzen aufzeigen.
Die didaktischen Innovationen: Bisher wurden die Methoden meist LP-zentriert im Klassenunterricht vermittelt –also für alle gleichzeitig, gleich schnell auf demselben Niveau. Mit dem BCB können wir die Lehre nicht nur im Tempo und Niveau den Lernenden anpassen, sondern v. a. auch im Zeitpunkt, denn schon kurz nach Start der BMA unterscheiden sich die Lernenden massiv in ihrem Prozessfortschritt. Derweil ist die Vermittlung der Methoden für die LP sehr repetitiv und lässt sich gut und gerne automatisieren.
Mit Hilfe von ChatGPT können wir auch auf die individuellen Fragestellungen und Probleme der Lernenden eingehen. Damit erreichen wir hier mit einem Chat-Bot erstmals die obersten drei Taxonomiestufen.
Die Orientierung im für die Lernenden neuen Prozess der BMA-Erstellung ist eine Riesenherausforderung. Unser BCB erfragt den Fortschritt, nimmt die Lernenden an die Hand, führt jede:n persönlich durch den Prozess und erklärt diesen bei Bedarf. Er überprüft checklistenartig, ob etwas vergessen gegangen ist. Das ermöglicht eine viel engere Begleitung als durch die LP, auch ausserhalb der Schule.
Die fachliche Innovation: Mit dieser engeren und bedarfsorientierten Zusatzbetreuung durch den BCB arbeiten die Lernenden effizienter und effektiver, wodurch sie wertvolle Lernzeit sparen und die BMA fachlich auf ein höheres Niveau bringen, als wenn eine LP eine ganze Klasse alleine betreut.
Didaktisch-methodisches Konzept
Aus unseren vielseitigen Erfahrungen mit Chat-Bot-Projekten wissen wir, dass wir das Lehrgespräch mit Chat-Bots v. a. bei der Stofferarbeitung in den unteren drei Taxonomiestufen nach Anderson und Krathwohl (erinnern, verstehen, anwenden) sehr gut nachbauen können, da sie wenige Freiheitsgrade aufweisen. Gerade die Instruktion der für die BMA notwendigen Methoden (z. B. Quellensuche, Informations-, Arbeits-und Textstrukturierung, Zeitplanung, Zitieren, Referenzieren, Bibliografieren, Arbeitsjournal führen, Reflexion schreiben etc.) erfüllt diese Kriterien und kann daher gut von einem klassisch programmierten Chat-Bot vermittelt angeleitet werden (s. grünes Feld in Grafik unten).
Derweil waren die oberen drei Taxonomiestufen (analysieren, evaluieren, kreieren) bis anhin nur schwierig zu programmieren, da diese sich durch hohe inhaltliche Freiheitsgrade auszeichnen und wir diese in der Programmierung der Chat-Bots kaum alle berücksichtigen konnten. Im BMA-Erstellungsprozess betrifft das bspw. die individuelle Themenfindung, deren Zuspitzung auf eine Fragestellung bzw. Hypothese, die Anwendung der genannten Methoden auf das konkrete Thema, die Feedbacks auf verfasste Inhalte, auf Auswertungen, Schreibstil und Grammatik usw. (s. goldenes Feld in Grafik unten). Alles Aufgaben, die bisher die betreuende LP begleitete, was aber praktisch schwer zu stemmen war.
Um den BCB so zu programmieren, dass er die Lernenden bei ihren Bedürfnissen abholt und gemäss kantonalem Lehrplan für die Berufsmaturität (LP-BM) anleitet, möchten wir neben diesem auch alte BMA-Bewertungen sichten und Lehrerkolleg:innen befragen, um häufige Problemzonen zu eruieren und diese in die Planung mitaufnehmen. In den BCB werden wir Frage- und Feedbackmöglichkeiten einbauen, damit einerseits die Lernenden die betreuende LP jederzeit beiziehen können, aber auch damit wir als Entwickler unseren BCB stets weiter auf ihre Bedürfnisse hin anpassen können.
Damit der BCB die Lernenden auch auf das von uns angestrebte hohe Niveau bringt, müssen wir ihm unterschiedliche didaktische Rollen geben, welche sich auf die typischen Coaching-Rollen abstützen:
- Als TeacherBot vermittelt er im Lehrgespräch sowohl die für die BMA notwendigen Methoden als auch das Verständnis für deren Einsatz im BMA-Erstellungsprozess und den Prozess selber. Er leitet deren Anwendung an wie auch diejenige von ChatGPT für die BMA zur Erreichung der obersten Taxonomiestufen.
- Als GuideBot führt er die Lernenden zu Hause und im Klassenzimmer individuell durch die vielen Lern- und Arbeitsschritte, nicht nur indem er ihre Reihenfolge aufzeigt, sondern sie gleich in den grösseren Zusammenhang stellt und anhand von Muster-BMAs illustriert. (ohne ChatGPT)
- Als InfoBot gibt er Auskunft nach Bedarf und verhilft so den Lernenden leicht, rasch und direkt zu gewünschten Informationen, ohne dem TeacherBot durch das ganze Modul folgen zu müssen. ChatGPT beantwortet offene Fragen, auch da, wo sie über die vermittelten Inhalte hinausgehen.
- Als PlannerBot hilft er beim Aufstellen eine Projektplanung und bei deren Einhaltung. ChatGPT beurteilt diese kritisch und gibt Tipps.
- Als ChecklistBot fragt er die Lernenden ab, ob alle Kriterien optimal erfüllt sind. (ohne ChatGPT)
- Als GrowthBot begleitet er die Lernenden in der Reflexion und Dokumentation ihrer Lernfortschritte. Hier kann ChatGPT erstaunlich gut wertschätzende Feedbacks auf die Reflexion geben und weitere Entwicklungsschritte vorschlagen.
- Als Q-Bot holt er bei seinen Anwendern regelmässig Feedbacks ein (ohne ChatGPT). So finden wir Fehler, fehlende Optionen und Inspiration zu seiner Weiterentwicklung.
Wirkung
Die Lernenden erhalten in den Bereichen Methodenvermittlung und Prozessbegleitung durch die BMA-Erstellung ein individuell angepasstes und hoch professionelles Coaching, das rund um die Uhr ortsunabhängig abrufbar ist, wann immer sie es brauchen. V. a. starke Lernende werden dank dem BCB unabhängig vom Timing der Instruktionen im Klassenverband durch die LP. Schwache Lernende werden durch unseren BCB im selbstständigen Arbeiten enger begleitet und geführt. Sie verlieren sich so weniger in der Komplexität des Prozesses. Dennoch werden sie nicht alles mit unserem BCB machen können. Doch Ihre LP hat nun mehr Zeit, sie in der inhaltlichen Umsetzung und emotional zu begleiten. Wer sich mit ChatGPT nicht auskennt, wird in ihrer geschickten und legalen Anwendung für die BMA angeleitet. Gleich auf mehreren Ebenen erhöhen wir damit die Handlungssicherheit aller Lernenden, ihre Handlungskompetenzen und reduzieren so die Überforderungsgefahr klar. So macht das Arbeiten an der BMA mehr Freude, die Lernenden verstehen den Prozess des wissenschaftlichen Arbeitens besser und bringen qualitativ hochwertigere Arbeiten hervor. Schliesslich fällt ihnen auch die allfällige Fortsetzung ihrer Ausbildung an einer FH/Uni leichter.
Die LP müssen die Methoden und Prozesse aktuell meist mehrmals erklären und zeitlich optimal auf den unterschiedlichen Arbeitsfortschritt unserer Lernenden anpassen. Sie müssen bei jeder BMA separat den Prozessfortschritt überprüfen. Von alle dem möchten wir sie entlasten, so dass sie sich auf die Begleitung der Lernenden in der Erarbeitung der konkreten Inhalte und individuellen Problemlösung konzentrieren können und sich nicht versucht sehen, noch ihre Frei- und Erholungszeit dazuzugeben. Das ist auch der klar spannendere Teil der BMA-Betreuung. Und weil die Lernenden weniger schnell überfordert sind und die BMAs besser gelingen, ist es auch spannender und erfüllender, die BMAs zu betreuen.
Die Schulen profitieren immer, wenn ihre LP entlastet werden und ihre Lernenden ein höheres Niveau erreichen. Für sie wird auch transparenter, welche Methoden und Prozesse wie vermittelt werden. Den Lernenden wird klar kommuniziert, welcher Einsatz von KI erlaubt ist. Gegenüber der Öffentlichkeit strahlt sie einen souveränen Umgang mit aktuellen Entwicklungen aus. Der Aufwand ist für sie gering, da der BCB einfach aus unserem Account heraus angewandt oder in ihren eigenen Account kopiert werden kann. Im eigenen Account kann er leicht auch auf die schuleigenen Bedürfnisse hin angepasst werden.
Der Kanton erreicht eine klar höhere Standardisierung der BMA-Betreuung und -Bewertung und verbessert damit Chancengleichheit der Lernenden sowie die Vergleichbarkeit ihrer Leistungen. Er gewinnt als Arbeitgeber, moderner Bildungs- und Technologiestandort an Ausstrahlung, v. a. wenn der BCB mit der CI des Kantons versehen auch in anderen Kantonen angewandt wird. Zudem gewinnt er Know-How in der Ausschöpfung didaktischer und pädagogischer Potenziale mit Chat-Bots.
SAMR-Modell
Erläuterung zum SAMR-Modell.
Im SAMR-Modell kann man das vorliegende Projekt in den Bereich "Redefinition" einteilen, weil es neuartige Lernsettings ermöglicht, welche vorher so nicht denkbar waren.
