GMLS & Hochschule

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KI ist wichtig, und KI wird, und muss, die Hochschulbildung reformieren. Zumindest wird das politisch, ökonomisch und auch von Bildungsexpert*innen, inklusive der Autor*innen dieses Buches, so postuliert. Die Gründe dafür sind sicherlich vielschichtig.

Von Beatrix Busse, Ingo Kleiber im Buch KI in der Hochschulbildung (2025) im Text Viel Lärm um KI

Anthropologist David Graeber wrote about the rise of “bullshit jobs”—work sustained not by necessity or meaning but by institutional inertia. Universities now risk creating their academic twin: bullshit degrees. AI threatens to professionalize the art of meaningless activity, widening the gap between education’s public mission and its hollow routines. In Graeber’s words, such systems inflict “profound psychological violence,” the dissonance of knowing one’s labor serves no purpose.

Von Ronald Purser im Text AI is Destroying the University and Learning Itself (2025)

[Es] lässt sich beobachten, dass die eingeforderte Geschwindigkeit und die Sorge davor, zu langsam zu sein, nur schwer mit dem Qualitäts- und Reflexionsanspruch von Hochschulen zusammenpassen. Einerseits postulieren wir die Notwendigkeit einer kritischen und reflektierten KI-Bildung, welche die komplexen Chancen, Herausforderungen und Interdependenzen bedenkt, während wir gleichzeitig Qualitäts-, Sicherheits-, Nachhaltigkeits- oder Ethikbedenken verargumentieren, um nicht in ein von uns selbst konstruiertes Hintertreffen zu geraten.

Von Beatrix Busse, Ingo Kleiber im Buch KI in der Hochschulbildung (2025) im Text Viel Lärm um KI

Ohne zu hart mit uns, den Hochschulen, umgehen zu wollen, müssen wir dennoch konstatieren: Wir haben mehrere Chancen verpasst, die Entwicklung vorauszusehen oder gar mitzugestalten. Spätestens 2017, mit der Veröffentlichung von „Attention is All You Need" [Vaswani et al. 2017], war für Sprachwissenschaftler*innen absehbar, wohin die Reise generativer KI-Modelle gehen könnte. Seit 2020 war es möglich, mit GPT-3 zu experimentieren, zu prompten und Inhalte zu erzeugen. Wir haben das in unseren Lehrveranstaltungen selbst mit Studierenden gemacht, leider ohne zu bemerken, welches Potenzial für die Hochschulbildung entstehen würde. Wir möchten das als Erinnerung daran verstehen, dass wir uns in der Hochschulbildung auch aktiv mit Zukünften auseinandersetzen sollten, gerade dann, wenn wir diese aktiv mitgestalten möchten.

Von Beatrix Busse, Ingo Kleiber im Buch KI in der Hochschulbildung (2025) im Text Viel Lärm um KI

In der Fähigkeit, auf Befehl scharfsinnige und kreative Texte zu beliebigen, auch eng gefassten Themen zu verfassen, liegt denn auch die Sprengkraft der künstlichen Intelligenz für die höhere Bildung. Seit 200 Jahren ist die selbständig erarbeitete schriftliche Arbeit in vielen Fächern eine der wichtigsten Säulen des Studiums. Mit der Einführung des wissenschaftlichen Seminars Anfang des 19. Jahrhunderts in Deutschland wurde auch die Seminararbeit erfunden, in der sich die Studenten mit einem Thema befassen und es dann im Plenum diskutieren. Heute sei das der Standard, sagt Sharples: «Die einfachste Option: Man legt einen Aufsatz mit 5000 Wörtern fest, man gibt einen Titel vor, man hat ein Benotungsschema: Die Universitäten wissen, wie man das macht.» Die Karriere der schriftlichen Arbeit verlief so steil, dass sie heute selbst in der Ausbildung zu Berufen eingefordert wird, in denen das Schreiben später gar keine Rolle spielt.