Stanford-Lehrende nutzen KI für tieferes Lernen

Dozenten an der Stanford University erproben den Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Unterricht und setzen dabei auf Erprobung, Reflexion und den Austausch von Erfahrungen. Das Center for Teaching and Learning organisiert seit zwei akademischen Jahren die Reihe Teaching with AI Community Share-out, in der Lehrende aus mehreren Fakultäten konkrete KI-Projekte für die Lehre vorstellen. Die Initiative ist Teil von AI Meets Education at Stanford, einem Programm des Büros des Vice Provost for Undergraduate Education, das eine kritische Auseinandersetzung mit generativer KI in Lehr- und Lernkontexten fördern soll. Bisher haben 23 Lehrende aus Geistes- und Naturwissenschaften, Ingenieurwesen, Medizin, Erziehungswissenschaften und der Stanford Online High School teilgenommen. Ein Beispiel ist ein KI-gestütztes Frageverwaltungssystem von Amit Kaushal, Clinical Associate Professor in der School of Medicine und Professor in den Schools of Engineering and Medicine. Es erfasst Fragen während Vorlesungen, gruppiert sie, bewertet sie nach Relevanz und fasst häufige Verständnislücken zusammen. Damit sollen Dozierende schnell erkennen, welche Inhalte nachgeschärft werden müssen, ohne dass ein Chattool die Aufmerksamkeit vom Unterricht abzieht. Kaushal betont, dass das System anonymes Mitwirken ermöglicht und gleichzeitig die Beziehung zwischen Lehrenden und Lernenden erhält. Das Werkzeug wird inzwischen auch in Townhalls, Bildungsveranstaltungen und Konferenzen genutzt. Ein weiteres Projekt betrifft die Vorbereitung von Studierenden in grundlegenden Biologiekursen. Senior Lecturer Waheeda Khalfan, Professorin Jessica Feldman und Datenwissenschaftler Mayank Sharma analysierten mit Unterstützung des Curriculum Transformation Project jahrelange Kursinhalte und Abhängigkeiten zwischen Veranstaltungen. Daraus entstanden Selbstdiagnosen und vorbereitende Lernpfade für die erste Kurswoche. Das Web-Tool Foundations Navigator zeigt, welche Vorkenntnisse eine Veranstaltung voraussetzt und welche Kurse diese vermitteln. Khalfan hob hervor, dass eine solche Analyse früher Monate gedauert hätte, dank KI aber in wenigen Wochen möglich wurde; menschliche Fachkontrolle bleibe jedoch unverzichtbar. Ergänzend werden Begleitkurse entwickelt, die das Studium effektiver machen sollen. Für die naturwissenschaftliche Aufgabenlösung entwickeln Shima Salehi von der Graduate School of Education und Jennifer Schwartz Poehlmann von der School of Humanities and Sciences den KI-Tutor STEPS. Statt Lösungen zu liefern, stellt STEPS gesteuerte Fragen und führt Studierende Schritt für Schritt durch komplexe Probleme in Naturwissenschaft, Technik, Ingenieurwesen und Mathematik. Ziel ist es, das produktive Ringen um eine Lösung zu fördern und Feedback individuell skalierbar zu machen. Während Studierende anfangs unbefriedigt waren, weil sie direkte Antworten erwarteten, nahmen sie das Werkzeug zunehmend als Coaching-Instrument wahr. Einige beschrieben es als Unterstützung, die zum genauen Durchdenken neuer Aufgaben führt. Im sprachwissenschaftlichen Seminar von Ariel Stilerman, Assistant Professor für ostasiatische Sprachen und Kulturen, entstanden mehrere KI-Tools zum Lernen des klassischen Japanisch. BungoBot fungiert als sokratischer Tutor, der Übersetzungen zurückhält und stattdessen Verständnisfragen stellt. Ein Workshop mit historischen Kalligraphie-Scrolls, darunter Gedichte der Tee-Meisterin Ōtagaki Rengetsu, erlaubte es, den Lernfortschritt praktisch anzuwenden. Stilerman stellte fest, dass die Tools die Grammatikanalyse beschleunigten, sodass mehr Zeit für Originalquellen blieb. Mit Unterstützung von Doktoranden der Informatik und der japanischen Linguistik folgten Hiki, ein englisch-japanisches Rückwärtswörterbuch für klassisches Schreiben, und Sata, ein Dialogpartner, der Sprachfehler natürlich modelliert statt sofort zu korrigieren. Zusammen zeigen die Projekte, dass KI an Stanford weniger als Antwortmaschine denn als Lehr-Werkzeug eingesetzt wird: zur Vorbereitung, Reflexion, individuellen Unterstützung und zur Öffnung anspruchsvoller Inhalte.