Nach einer Vorstellungsrunde, in der Vorkenntnisse und erste ?berlegungen der Teilnehmenden diskutiert wurden, erl?uterte Mundorf die Funktionsweise der generativen KI und insbesondere das des gegenw?rtig marktführenden Programms Chat GPT. Im Anschluss wurden mehrere Programme, die sogenannte ?Large Language Models“ einsetzen, darunter neben Chat GPT, Google Bard Chat, Bing Chat, You.com, Huggingchat, die Plattform Poe und weitere, in Kleingruppen interaktiv ausprobiert, um ihre Vor- und Nachteile zu ermitteln. Dabei wurde deutlich, dass KI-Tools keine Wissensmodelle darstellen, sondern allein auf Basis von Wahrscheinlichkeiten Texte erstellen, die eine Illusion von Koh?renz vermitteln. Die textgenerativen Werkzeuge, so eine erste Erkenntnis der Teilnehmenden an der Klausurtagung, erm?glichen keine Wissensaneignung und keinen Wissensgewinn. Sowohl in Bezug auf die KI-generierten Inhalte als auch in Bezug auf den Sinnzusammenhang der Texte bedarf es einer kritischen ?berprüfung, die wiederum Vorwissen und die F?higkeit zur Textkritik voraussetzt. So hatte Chat GPT etwa auch ein frei erfundenes Werk von Friedrich Schiller als gegeben betrachtet und interpretiert. Andere Textausgaben, die mithilfe von KI-Tools erzeugt wurden, erwiesen sich als ideologisch gef?rbt.

Zudem wurde deutlich, dass nur ein kompetenter Umgang mit generativer KI zu Ergebnissen führt, die von Studierenden und Lehrenden sinnvoll genutzt werden k?nnen – beispielsweise zur Ideenfindung oder Systematisierung von Argumenten. Dazu geh?rt vor allem das richtige ?Prompting“, d.h. das Verfassen und allm?hliche Verfeinern von gezielten Aufforderungen an die KI, wie Mundorf erl?uterte. Im zweiten Teil des Workshops wurden deshalb Techniken für erfolgreiches ?Prompting“ trainiert.

Im letzten Teil der Klausurtagung pr?sentierte die KI-Expertin weitere Tools, die für das wissenschaftliche Schreiben genutzt werden k?nnen, etwa für die Literaturrecherche oder das ?berarbeiten von Texten. Dabei wurde deutlich, dass die Qualit?t der jeweiligen Werkzeuge von der Quantit?t und Qualit?t der Texte abh?ngig ist, mit denen sie gefüttert sind. Da germanistische Inhalte im Vergleich zu natur- und sozialwissenschaftlichen F?chern bislang kaum digital verfügbar sind, konnten sie auf dem jetzigen Stand noch nicht überzeugen. Die Vermittlung der traditionellen Recherche- und Schreibtechniken wird also auch bis auf weiteres ein wichtiges Anliegen in der Lehre bleiben. Und was die klassische Seminararbeit betrifft, so die einhellige Meinung, spitze die generative KI nur zu, was l?ngst der Fall ist: Je allgemeiner und erwartbarer ein Thema gestellt wird, desto wahrscheinlicher finden sich bereits auch heute schon fertige Texte oder Textbausteine dazu im Netz. Je spezifischer hingegen ein Thema auf die Lehrveranstaltung abgestimmt ist, desto eher werden auch in Zukunft die KI-basierten Schreibtools nur Hilfsmittel bleiben und gutes ?Prompting“ nicht bereits mit Erkenntnisgewinn verwechselt werden k?nnen.