Die Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) im Bildungsbereich hat sich im Jahr 2023 erheblich verstärkt. Besonders betroffen sind Hochschulen in den USA, wo Studierende zunehmend KI-Tools wie ChatGPT verwenden, um ihre schriftlichen Arbeiten zu verfassen. Dies stellt Lehrkräfte vor große Herausforderungen, wie der Fall von Mark Massaro zeigt, einem Dozenten für Englische Komposition am Florida Southwestern State College.
Massaro berichtet, dass es in seinen Klassen nicht ungewöhnlich ist, dass von 25 Studierenden bis zu fünf Arbeiten einreichen, die offensichtlich von KI verfasst wurden. Die Verbreitung von KI-Apps, die kostenlos verfügbar sind, hat das Problem des automatisierten Betrugs in den Bildungsinstitutionen verschärft. Früher war es für Massaro noch möglich, die Arbeiten durch spezielle KI-Detektoren laufen zu lassen, um die Authentizität zu überprüfen. Doch aufgrund von Datenschutzbedenken ist dies an seiner Hochschule nicht mehr gestattet. Zudem sind die Ergebnisse solcher Detektoren oft unzuverlässig.
Um dennoch herauszufinden, ob eine Arbeit von einer KI generiert wurde, hat Massaro eine eigene Checkliste entwickelt. Diese enthält typische Merkmale, die auf einen KI-Ursprung hindeuten. Ein auffälliges Zeichen sind übermäßige Gedankenstriche (Em-Dashes), die häufig in von KI generierten Texten auftauchen. Er testet dies, indem er die Studierenden bittet, ihm zu zeigen, wie sie diese Zeichen auf dem Computer erzeugen. Viele scheitern an dieser Aufgabe.
Ein weiteres Indiz sind fehlende Absatz-Einrückungen. Texte, die aus einem Chatbot kopiert und eingefügt werden, weisen oft keine typischen Formatierungen wie Einrückungen auf, was ein eindeutiges Merkmal für eine KI-Erstellung sein kann. Auch eine perfekte Grammatik gepaart mit inhaltlicher Oberflächlichkeit ist ein Hinweis. KI-geschriebene Texte haben oft einen gleichmäßigen Satzbau und eine mechanische Struktur, die ungewöhnlich für studentische Arbeiten ist.
Massaro bemerkt zudem, dass die Studierenden, die KI nutzen, oft nicht am Entstehungsprozess der Arbeit teilnehmen. Sie fehlen bei Peer-Reviews und anderen Feedback-Sitzungen. Dies führt zu Arbeiten, die plötzlich über einen Wortschatz verfügen, der in vorherigen Diskussionen oder Arbeiten des Studierenden nicht zu finden war.
Persönliche Reflexionspapiere stellen eine weitere Herausforderung dar. Eigene Erfahrungen oder persönliche Details, die in solchen Arbeiten erwartet werden, fehlen oft in KI-generierten Texten. Stattdessen sind diese Texte abstrakt und generisch.
Ein besonders peinlicher Fehler, den einige Studierende machen, ist das versehentliche Einfügen von Eingabeaufforderungen der KI in ihre finale Arbeit. Massaro berichtet zudem von falschen oder erfundenen Zitationen, die von der KI „halluziniert“ werden. Diese führen zu erheblichem Mehraufwand für die Lehrkraft, die dann die Richtigkeit der Quellen überprüfen muss.
Die Konfrontation mit Studierenden über den Verdacht der Täuschung ist oft unangenehm, so Massaro. Dennoch gestehen viele Studierende ihre Nutzung von KI bei einer direkten Ansprache. Die größte Enttäuschung bei der wachsenden Nutzung von KI-Tools ist für Massaro, dass den Studierenden die Möglichkeit genommen wird, ihre eigene intellektuelle und kreative Identität zu entwickeln. Statt ihre eigene Stimme zu finden, überlassen sie das Denken und Sprechen der künstlichen Intelligenz.
Die Problematik der KI-Nutzung im Bildungsbereich wirft Fragen über die Zukunft des Lernens und der Lehre auf. Während KI potenziell als unterstützendes Werkzeug dienen könnte, zeigt der derzeitige Missbrauch, wie wichtig es ist, ethische Richtlinien und effektive Überwachungsmechanismen zu entwickeln, um die Integrität der akademischen Arbeit zu bewahren.