Generative Learning Experience (GLX) Design

Interaktives Lernen neu definiert

Seit Ende 2022 hat uns die generative Künstliche Intelligenz (GenKI) nahezu überrollt – unerwartet und ungefragt. Diese rasanten Entwicklungen in der Technologie sind nicht nur eine Herausforderung, sondern auch eine Gelegenheit für Lehrende und Lernende gleichermaßen. In der Hochschullehre bedeutet dies eine dringende Notwendigkeit, sich anzupassen – an die Realitäten einer Welt, die sich kontinuierlich und dynamisch weiterentwickelt. Der Einsatz von GenKI, z.B. zur Steigerung der Effizienz oder Inspiration bei der Erstellung von text-/bildbasiertem Lernmaterial oder Generierung von Quizfragen, ist den meisten von uns bereits bekannt. Aber die neue KI-empowered Wirklichkeit des Lernens benötigt vielmehr als nur eine KI-unterstützte Version des altbekannten „Inhalt+Prüfungs-Ansatzes“.

Somit stehen wir als Lehrende nun auch vor der Aufgabe, unsere Lehrmethoden zu überdenken und innovative Ansätze wie die Gestaltung von Generative Learning Experience (GLX) zu integrieren. Diese neue Art des Lernens, die teilweise Ähnlichkeiten im Umgang mit interaktiven Medien im Gaming und Chat-/Voicebot aufweist, bietet die Möglichkeit, (Hochschul)Lernen auf eine neue, spannende Ebene zu heben.

Lernen als aktiver Prozess

„Lernen resultiert aus dem, was der Lernende tut und denkt. Und nur aus dem, was der Lernende tut und denkt. Die Lehrperson kann das Lernen nur fördern, indem sie das beeinflusst, was der Lernende tut, um zu lernen.“

Wie das obige Zitat vom Kognitionsforscher und Nobelpreisträger Herbert Simon andeutet, beginnt jede Überlegung über effektives Lehren mit der Frage, wie Lernende lernen. Dieser Fokus auf die eigentlichen Tätigkeiten der Lernenden spiegelt sich auch im Ansatz von Diana Laurillard vom University College London wider, die insgesamt sechs Lernaktivitäten herausstellt (in Anlehnung an Laurillard, 2012):

1. Aufnehmen: Lernende „konsumieren“ Inhalte durch Zuhören, Lesen oder Beobachten von Demos und Videos.
2. Nachforschen: Lernende untersuchen aktiv Themen, um ein tieferes Verständnis zu entwickeln, und kontrollieren den Informationsfluss.
3. Üben: Lernende passen ihre Aktionen an und lernen aus Rückmeldungen – durch aktives Tun und Selbstreflexion.
4. Gestalten: Lernende konsolidieren und wenden das Erlernte in einem Output an und demonstrieren so ihr Verständnis.
5. Diskutieren: Lernende artikulieren ihre Ideen und reagieren auf die Ideen anderer.
6. Kollaborieren: Lernende bilden Wissen durch Austausch mit anderen.

Die Beschreibung der tatsächlichen Handlungen macht deutlich, dass wir uns beim Learning Design maßgeblich auf dem Weg „From teaching to learning“ befinden.

GLX-Design für Augmented Learning

Sind diese grundlegenden Lernaktivitäten durch den technologischen Fortschritt bei der GenKI nun obsolet? Meine eindeutige Antwort: Nein, ganz im Gegenteil! Der effektive Einsatz von GenKI im Lehr- und Lerndesign bietet uns eine neue und spannende Möglichkeit, die sechs Lernaktivitäten auf eine höhere Ebene zu befördern und so das Lernen durch „AI-Augmentation“ zu bereichern.

Generative Learning Experience (GLX) Design definiert sich nicht durch die Werkzeuge, die es benutzt, sondern durch die Erfahrungen, die es ermöglicht. Das „G“ in GLX bedeutet, dass sich der Output immer wieder neu generiert, abhängig vom Input, den man gibt. Wir, als Lehrende und Lernangebots-Designer:innen, sind – zusammen mit unseren Lernenden – die Architekt:innen dieser neuen Lernmöglichkeiten. Diese Rolle fordert von uns, nicht nur kuratierte Inhalte zu vermitteln, sondern tiefgreifende, transformative Lernerlebnisse zu schaffen, die sowohl engagieren als auch herausfordern.

Integration in bestehende didaktische Ansätze

GLX-Design lässt sich sehr gut in die Palette moderner didaktischer Methoden einreihen. Ein Beispiel aus meiner eigenen Erfahrung an der ZHAW zeigt, wie GLX-Design konkret aussehen kann: Durch die methodische Anwendung des PAIR-Ansatzes (Problem-AI-Interaction-Reflection) haben MSc-Studierende in einem KI-empowerten Beratungsprojekt tiefgreifende Einblicke in die praktische Anwendung diverser KI-Tools erlangt. Dieser PAIR-Ansatz von Acar (2023) vom King’s College London beschreibt das schrittweise Vorgehen des Einsatzes von KI beim Lernen:

• Problem: Ein zentrales, fachliches Problem wird klar definiert, bevor man sich mit der KI beschäftigt.
• AI: Erkundung und Auswahl der am besten geeigneten generativen KI-Tools, die zur Lösung beitragen können.
• Interaction: Ausprobieren und Lernen, wie man mit den KI-Tools interagiert; die Ergebnisse werden kritisch bewertet.
• Reflection: Bewertung der generativen KI hinsichtlich ihrer Unterstützung oder Hemmung bei der Problemlösung.

Der PAIR-Ansatz bietet durch seine disziplinübergreifende Anwendbarkeit eine sehr gute Möglichkeit, mit und über generative KI zu lernen, und erlaubt den Lernenden, aktive Gestalter:innen in ihrem eigenen Lernprozess zu sein.

Rolle der Lehrenden im GLX-Kontext

Als Lehrende müssen wir uns darauf einstellen, die Kontrolle über bestimmte Lernprozesse zu teilen oder sogar abzugeben. Dies erfordert ein Umdenken weg von der traditionellen Lehrperson als Wissensquelle hin zu einer Rolle als Facilitator:in. Im BSc-Innovationsprojekt „Service Camp“ haben wir erlebt, wie die Integration eines KI-Assistenten in Form eines GPT4-Bots den Lehr-Lernprozess nachhaltig verändern kann: Jedes studentische Fünferteam erhielt einen zusätzlichen KI-Teamkollegen. So realisierten die Teams eine Arbeitsteilung in einer Mensch-KI-Ko-Intelligenz im Sinne von Ethan Mollick (2024). Die KI-Assistenz konnte dabei die Rolle eines versierten Datenanalytikers, eines „Advocatus Diaboli“ im sokratischen Dialog, eines synthetischen Gesprächspartners oder eines kritischen Sparringspartners und Pitch-Coachs einnehmen.

Herausforderungen und Lösungsansätze

Zugang und Kompetenz: Der schnelle technologische Fortschritt stellt hohe Anforderungen an die technischen Kompetenzen von Lehrenden. Trainings und Workshops sind entscheidend, und kostenfreie GenKI-Technologie wie ChatGPT-4o erleichtert den Zugang.

Hochschuldidaktische Herausforderungen: Die Einführung von GLX-Design erfordert ein Umdenken, insbesondere im Hinblick auf die wahrgenommene Kontrolle über den Lernprozess. Erfolgsgeschichten und Fallstudien können helfen, Widerstände zu überwinden.

Anpassung bestehender Lehrpläne: Die Integration erfordert eine sorgfältige Überarbeitung bestehender Lehrpläne im Sinne des Constructive Alignments – idealerweise in Zusammenarbeit mit Didaktiker:innen und Technologieexpert:innen.

Lernen gestalten statt Lehre verwalten

Die Technologie hinter generativer KI entwickelt sich stetig weiter. GLX-Design kann als Beginn einer Revolution von Lehren und Lernen angesehen werden, die darauf abzielt, Lernerfahrungen zu schaffen, die sowohl herausfordernd als auch unterstützend sind. Für uns Lehrende heißt es – mehr denn je – Learning is doing! Das Motto sollte lauten: Weniger den Status Quo verwalten und mehr die gemeinsame Zukunft gestalten! Statt zu fragen, was uns als Mensch noch bleibt, entdecken wir, was zusammen mit GenKI machbar und sinnvoll ist.

Quellen

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