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ChatGPT & Co. in Arbeits- & Lernwelten (Empower People 2023)
Im Rahmen der Veranstaltung «Empower People 2023» der FH Kärnten haben wir Assistenzsysteme auf Basis generativer KI zum Thema gemacht – mit einem Impuls, einer Pulsmessung und Gruppendiskussionen. Ein Fazit: es gibt viel Orientierungsbedarf zu Assistenzsystemen auf Basis generativer KI.
Empower People…
«Empower People» nennt sich die Veranstaltung der «people experience community» und der FH Kärnten, die dieses Jahr zum zweiten Mal durchgeführt wurde. Motto der Veranstaltung war «Empowerment durch innovative Lern- und Entwicklungskonzepte». Die Organisator:innen – Uschi Liebhart, Michael Kosutnik und Christian Mörtl – hatten mich eingeladen, den Abend mit Inhalt zu füllen. Das habe ich gerne gemacht und einen Impuls, eine kurze Pulsmessung sowie eine moderierte Diskussionsphase vorbereitet.
… durch Assistenzsysteme auf Basis generativer KI
Der Titel für meinen Impuls war «ChatGPT & Co. als persönliche Assistenzsysteme in Arbeits- & Lernwelten». Mein Ausgangspunkt waren die Veränderungen in unserer Arbeitswelt (Fokus generative KI) und die Frage danach, worauf wir als Bildungsverantwortliche Menschen vorbereiten sollen bzw. wofür wir sie befähigen sollen.
Die kurze Antwort lautet: auch auf das Zusammenarbeiten mit «smarten» Assistenzsystemen auf der Basis von generativer KI. Aus meiner Sicht wird dies zum «neuen Normal» in Arbeits- und Lernwelten. Ganz gleich, ob wir mit Texten arbeiten, mit Bildern, mit Videos, mit Sound / Musik, mit Computer-Code, mit Dateien und Daten – Assistenzsysteme auf Basis von generativer KI werden verfügbar sein und uns dabei unterstützen können.
Potenziale – und Herausforderungen
Damit verbunden ist das Potenzial für eine deutlich Erhöhung unserer Arbeitsproduktivität. Allerdings unter Voraussetzungen:
- wir kennen die Funktionsprinzipien, die Möglichkeiten und auch die Limitationen dieser As-sistenzsysteme (z.B. «one token at a time» oder Bias und Halluzinationen);
- wir sind uns bewusst, dass diese Assistenzsysteme sich mehr oder weniger kontinuierlich weiterentwickeln; was heute (nicht) funktioniert hat, kann morgen schon wieder etwas anders sein – und zwar besser oder schlechter;
- wir gestalten den Kooperationsprozess mit den Assistenzsystemen in einer zielführenden Weise (z.B. mit dem Assistenzsystem in der Rolle eines Praktikanten);
- wir verfügen über die erforderliche Fingerfertigkeit in der Anleitung der Assistenzsysteme (z.B. Prompting);
- wir gewährleisten sichere Umgebungen für die Arbeit mit diesen Assistenzsystemen (z.B. gekapselte Umgebungen oder Berücksichtigung von Risiken bei der Nutzung von Plugins für GPTs).
Für uns als Verantwortliche für Bildung und Personalentwicklung in den verschiedenen Kontexten (Schule, Hochschule, Berufsbildung, betriebliche Weiterbildung, etc.) sind damit verschiedene Aufgabenbereiche verbunden:
- Sicherstellen, dass wir selbst mit diesen Lösungen vertraut sind;
- Mitarbeit an geeigneten Rahmenbedingungen;
- Unterstützung und Befähigung von Anwender:innen.
Vertrautheit mit «smarten» Assistenzsystemen
Als Verantwortliche für Bildung und Personalentwicklung können wir nur dann wirksam an der Gestaltung von Rahmenbedingungen und an Befähigungsprogrammen arbeiten, wenn wir selbst diese neuartigen Assistenzsysteme gründlich verstehen. Wir müssen Funktionsprinzipien, Möglichkeiten und Limitationen kennen und wir brauchen Erfahrung in der Arbeit mit diesen Assistenzsystemen. Ohne dass wir uns selbst die Finger schmutzig machen, wird es nicht gehen.
Mitarbeit an Rahmenbedingungen
Ein wichtiger Aspekt ist hier der Zugang zu diesen Lösungen. Beispielsweise über Lizenzen oder auch über intern verfügbare, gekapselte Lösungen. Timm Friebe von ENBW hat kürzlich im Education Newscast mit Thomas Jenewein geschildert, wie dies bei ENBW umgesetzt wird. Ich erlebe in Workshops immer wieder, dass Teilnehmende – weil sie keinen Zugang zu den aktuell leistungsfähigsten Versionen dieser Assistenzsysteme haben – mit frei verfügbaren (und in der Regel deutlich weniger leistungsfähigen) Versionen arbeiten und diese dann (aus meiner Sicht vorschnell) als «nicht ernst zu nehmen» abtun.
Unterstützung / Befähigung von Anwender:innen
Zentraler Aufgabenbereich ist natürlich die Befähigung von anderen für die Nutzung von bzw. für die Arbeit mit diesen Assistenzsystemen. Je nach Kontext stehen Lernende, Studierende, Beschäftigte, Führungskräfte oder andere Zielgruppen im Fokus.
Hier geht es um
- Funktionsprinzipien, Möglichkeiten, Limitationen und Risiken;
- verfügbare Produkte bzw. Services sowie deren Besonderheiten;
- geeignete und weniger geeignete Einsatz- bzw. Nutzungsszenarien;
- Fingerfertigkeit in der Arbeit mit diesen Lösungen (u.a. Prompting);
- Gestaltung der Zusammenarbeit (Kooperationsprozess);
- Sensibilisierung für ethische und sicherheitstechnische Herausforderungen.
Wo stehen wir aktuell?
Im Rahmen der Veranstaltung haben wir auch eine kurze Pulsmessung durchgeführt. Zwei Fragen habe ich gestellt:
- Welche Typen von Assistenzsystemen auf Basis generativer KI sind bekannt & werden genutzt?
- Wie Assoziationen und Befindlichkeiten sind mit der Nutzung verbunden?
Die Pulsmessung, bei 85 von ca. 100 Teilnehmenden an der Veranstaltung geantwortet haben, zeigt, dass bislang vor allem genKI-Applikationen für die Arbeit mit Texten bekannt sind und genutzt werden. Bild-Generatoren folgen mit deutlichem Abstand an zweiter Stelle. Es wird deutlich, dass viele das Spektrum der verfügbaren Assistenzsysteme nicht kennen.
Bei der zweiten Frage ging es darum, welche Assoziationen und Befindlichkeiten sich mit der Nutzung von Assistenzsystemen auf Basis generativer KI verbinden. Im Vordergrund, so zeigen die Ergebnisse, stehen die Wahrnehmung, produktiver zu sein und das Gefühl, gestärkt bzw. befähigt zu sein. Aber auch die Aussagen «fühlt sich an wie schummeln» und «ich vermisse klaren Vorgaben» fanden viel Zustimmung. Hier spielt vermutlich eine Rolle, dass etwa die Hälfte der Teilnehmenden an der Online-Veranstaltung Studierende der FH Kärnten waren.
Entwicklungsdynamik als Herausforderung
Im Feld der generativen KI-Awendungen herrscht aktuell eine enorm hohe Entwicklungsdynamik. Verfügbare Produkte und Services entwickeln sich schnell weiter. Laufend kommen neue Player und neue Produkte / Services hinzu. Das ist für alle Beteiligten sehr herausfordernd. Und es unterstreicht, wie wichtig es ist, Wissen zu, Verständnis für und Kompetenz in der zielorientierten Nutzung diese Lösungen aufzubauen.
Aus meiner Sicht sind dies gute Gründe für Verantwortliche in Bildung / Personalentwicklung, dieses Themenfeld systematisch anzugehen.
Hier noch die wichtigsten Folien aus meinem Impuls zur Veranstaltung:
Die hier angesprochenen Herausforderungen für Bildungsverantwortliche adressieren wir systematisch im Rahmen unserer Arbeit an der SCIL Academy und insbesondere in unseren Weiterbildungsprogrammen «Bildungsmanagement» und «Lerndesign». Mehr dazu hier.
Alle werden Chef:in sein? Arbeiten und Lernen mit GPTs
Seit kurzem sind persistente, spezifische konfigurierte (bzw. gepromptete) Assistenten verfügbar, die bei vielfältigen Aufgaben unterstützen können. Auch beim Lernen. Bildungsverantwortliche und Bildungsinstitutionen sollten dazu orientiert sein und gegebenenfalls Entwicklungsmassnahmen ableiten.
Diese Woche war ich zu Vorträgen und Workshops zum Thema generative KI in der Bildung eingeladen. Zum einen bei der jährlichen Tagung der SPAS (Schweizerische Plattform der Ausbildungen im Sozialbereich), zum anderen im Rahmen des dritten Digital Day der Kantonsschule Freudenberg / Liceo Artistico in Zürich.
Beide Male habe ich die folgende Argumentationslinie zugrunde gelegt:
- unsere Arbeitswelt verändert sich, insbesondere durch (generative) KI und Mensch-Maschine Kollaboration;
- die Zusammenarbeit mit KI-basierten Assistenzsystemen wird zum neuen Normal (z.B. Microsoft 365 Copilot);
- Bildungsinstitutionen und Bildungsverantwortliche sind nicht nur gefordert, veränderungsfähig zu sein, Wissen zu Assistenzsystemen auf Basis generativer KI aufzubauen, Expertise in der Gestaltung von Mensch-Maschine-Interaktionen zu entwickeln und ethische Herausforderungen zu berücksichtigen. Sie sind auch gefordert, Bildung im Zeitalter von generativer KI zu gestalten.
Custom GPTs – spezifisch konfigurierte Assistenten
Für den Beitrag zum Digital Day der Kantonsschule hatten folgenden Titel vereinbart: “Alle werden Chef:in sein? Herausforderungen für Bildungsverantwortliche bei der Vorbereitung auf die Arbeit in Mensch-Maschine-Tandems”. Und zwar schon vor einigen Monaten. Mit den Ankündigungen von OpenAI im Rahmen der ersten OpenAI-Entwickler-Konferenz am 06.11. hat dieser Titel, der ursprünglich eher provokativ gemeint war, eine unerwartete Aktualität erhalten.
In einem zugehörigen Blog-Artikel (Introducing GPTs) hat OpenAI erläutert, was es mit den neu verfügbaren “custom versions” von GPT auf sich hat:
We’re rolling out custom versions of ChatGPT that you can create for a specific purpose—called GPTs. GPTs are a new way for anyone to create a tailored version of ChatGPT to be more helpful in their daily life, at specific tasks, at work, or at home—and then share that creation with others. For example, GPTs can help you learn the rules to any board game, help teach your kids math, or design stickers. Anyone can easily build their own GPT—no coding is required. You can make them for yourself, just for your company’s internal use, or for everyone.
Beispiel Feedback-Wizard
In seinem Online-Artikel “Almost an Agent: What GPTs can do” hat Ethan Mollick detailliert beschrieben, wie er ausgehend von diesen neuen Möglichkeiten einen “Feedback Wizard” bzw. “Writing Coach” erstellt hat. Dieser Coach gibt Studierenden Feedback zu einem Textentwurf, den sie auf Aufforderung hochladen bzw. einstellen. Hier ein Beispiel für ein daraus resultierendes Feedback:
Mollick teilt in seinem Beitrag auch den sehr ausführlichen Prompt, den er für diesen Wizard erstellt hat (ca. 1 Seite Umfang).
Hier ein Blick auf die Benutzeroberfläche, auf der man diese spezifischen GPTs erstellen kann – allerdings mit einem anderen Anwendungsfall:
Praktikanten für beliebige Aufgaben
Die Möglichkeit, für spezifische Aufgaben optimierte Assistenten zu nutzen, bietet Forefront.ai seit einigen Monaten an. Jetzt gibt es solche Assistenten auch bei OpenAI – und zusätzlich eben die Möglichkeit, eigene Assistenten zu erstellen und hinzuzufügen:
Wir bewegen uns also in eine Welt hinein, in der wir zahlreiche, für spezifische Aufgaben konfigurierte und zunehmend leistungsfähige Assistenten nutzen können, um vielfältige Aufgaben an sie zu delegieren. Wichtig ist dabei, dass wir von “Assistenten” oder besser noch von “Praktikanten” sprechen:
“This first round of primitive AI agents like ChatGPT and Dalle are best thought of as universal interns. It appears that the millions of people (…) are using these AIs to do the kinds of things they would do if they had a personal intern: write a rough draft, suggest code, summarize the research, review the talk, brainstorm ideas, make a mood board, suggest a headline, and so on. As interns, their work has to be checked and reviewed. And then made better. It is already embarrassing to release the work of the AI interns as is. You can tell, and we’ll get better at telling. Since the generative AIs have been trained on the entirety of human work — most of it mediocre — it produces “wisdom of the crowd”-like results. They may hit the mark but only because they are average.”
Was dies für (Berufs-)Arbeit und Beschäftigung bedeutet, darüber wird vielerorts diskutiert (u.a. Hamilton et al. 2023). Ein Zukunftsszenario ist, dass künftig ein wichtiger Teil beruflicher Arbeit darin besteht, die Arbeit von solchen Assistenten zu orchestrieren. Die Implikationen für die Personalentwicklung erkunden wir im Rahmen einer aktuellen SCIL Entwicklungspartnerschaft. Hier möchte ich mögliche Folgen für Aus-, Fort- und Weiterbildung ansprechen.
Private Hauslehrer für alle?
In einer vielzitierten Studie hat Benjamin Bloom (1984) aufgezeigt, wie viel lernwirksamer individuelle tutorielle Betreuung im Vergleich zu klassischem Frontalunterricht ist (vgl. Referenz unten). Sugata Mitra hat mit seinen Experimenten und mit seiner Initiative zu “Hole-in-the-Wall” ab 1999 gezeigt, wie Lernen in Regionen ohne ausreichende Bildungsinfrastruktur bereits durch das Bereitstellen eines Computers mit Zugang zum Internet gefördert werden kann (intrinsische Lernmotivation vorausgesetzt). Ethan Mollick hat vor wenigen Monaten ein einem ausführlichen Beitrag (“Assigning AI – Seven Ways of Using AI in Class”) gezeigt, wie ChatGPT als privater Lern-Tutor genutzt werden kann. Ein solcher Prompt kann an Lernende weitergegeben werden und diese können damit eigenständig in beliebig viele Lerndialoge zu beliebigen Themen eintreten.
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Hier der in deutscher Sprache nachgebaute Tutor-Prompt aus der Publikation von Ethan und Lilach Mollick. Ich habe den Prompt ausprobiert und mir ein Thema aus dem Bereich des maschinellen Lernens (Verlustfunktionen) erläutern lassen. Ich war beeindruckt, nicht zuletzt von den Fragen, die mir der Assistent gestellt hat, um mein Verständnis der dargestellten Sachverhalte zu überprüfen.
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Hohe metakognitive Anforderungen
So vielversprechend diese Möglichkeiten klingen – es gibt wichtige Limitationen, die beachtet werden müssen. So kann es nach wie vor sein, dass der KI-Tutor halluziniert oder fachlich nicht auf der Höhe ist. Dies stellt eine Herausforderung für die Lernenden bzw. Nutzer:innen dar. Diese müssen in der Lage sein, einzuschätzen, für welche Themen der KI-Tutor gut einzusetzen ist, für welche eher nicht und worauf bei den Ausgaben des Tutors zu achten ist. Dies erfordert eine hohe metakognitive Kompetenz. Lernende begeben sich in ein Lernsetting, lassen sich von einem KI-Tutor Sachverhalte erläutern und müssen gleichzeitig beobachten, ob es Hinweise für Fehlleistungen des Tutors gibt (bzw. müssen gegebenenfalls die Ausgaben des Tutors eigenständig prüfen). Dazu muss man erst mal in der Lage sein bzw. das muss trainiert werden…
Folgen für Bildungsverantwortliche und Bildungsinstitutionen
Damit ich nicht missverstanden werde und weil die Frage in Vorträgen immer wieder gestellt wird: ich denke nicht, dass Lehrpersonen oder Bildungsinstitutionen durch künstliche Intelligenz ersetzt werden oder ersetzt werden sollten. Ich denke vielmehr, dass wir verfügbare Technologien dafür nutzen sollten, mehr, flexibleres, fokussierteres und selbstbestimmteres Lernen zu ermöglichen. Dazu braucht es kompetente Lehrpersonen / Trainer:innen / Bildungsverantwortliche / Personalentwickler:innen in einer beratenden, coachenden und begleitenden Rolle. Und dazu braucht es auch Verantwortliche auf Seiten der Bildungsinstitutionen, die diese Entwicklungen zum Anlass nehmen, die bisherige Positionierung, das bisherige Leistungsportfolio und die bisherigen Infrastrukturen für Lernen und Entwicklung zu hinterfragen bzw. gegebenenfalls weiterzuentwickeln.
Bloom, B. S. (1984). The 2 Sigma Problem: The search for methods of group instruction as effective as one-to-one tutoring. Educational Researcher, 13(6), 4–16.
Hamilton, A., Wiliam, D., & Hattie, J. (2023, August 8). The future of AI in education: 13 things we can do to minimize the damage. Retrieved from https://media.licdn.com/dms/document/media/D4D1FAQG6MTH86GkffQ/feedshare-document-pdf-analyzed/0/1699581799142?e=1700697600&v=beta&t=lbViT4B0KwzjnEzKRbHbSddSklAkHHYJ1GqmeSZT1xE
Bildquelle Beitragsbild: OpenAI
Personalentwicklung für das Arbeiten mit generativer KI
ChatGPT & Co sind auf dem Weg, zu ständig verfügbaren persönlichen Assistenzsystemen für vielfältige Aufgaben zu werden. Die neue SCIL Entwicklungspartnerschaft “Generative KI und Personalentwicklung” greift damit verbundene Themen auf.
ChatGPT & Co sind auf dem Weg, zu ständig verfügbaren persönlichen Assistenzsystemen für vielfältige Aufgaben zu werden. Eine erfolgreiche Zusammenarbeit mit diesen Systemen ist an Voraussetzungen gebunden. Hier tut sich ein wichtiges Arbeitsfeld für Bildung und Personalentwicklung auf. Ein Themenfeld, das wir im Rahmen unserer neuen SCIL Entwicklungspartnerschaft angehen.
SCIL Entwicklungspartnerschaften
Die SCIL Innovationskreise und Entwicklungspartnerschaften greifen aktuelle Herausforderungen im Handlungsfeld Bildungsmanagement und Personalentwicklung auf. In einer geschlossenen Runde werden im Zeitraum von 9-12 Monaten Herausforderungen analysiert, Bestandsaufnahmen erstellt, Konzepte erarbeitet und Lösungen erprobt. Mehr dazu hier.
Letzte Woche sind wir mit einem ganztägigen Kick-off in die SCIL Entwicklungspartnerschaft 2023-24 gestartet. Rahmenthema ist: “Generative KI und Personalentwicklung – Befähigung für erfolgreiche Zusammenarbeit mit smarten Assistenzsystemen”. Beteiligt sind Personalentwickler:innen, L&D-Expert:innen, KI-Expert:innen und Spezialist:innen für HR, Transformation und Innovation von sieben schweizerischen Unternehmen: AXA Versicherungen, Baloise Group, Post-CH, Postfinance, SBB, Swisscom und Zurich Versicherungen.
Orientierung im Themenfeld
Ein wichtiger Arbeitspunkt für das Kick-off war eine Orientierung im Themenfeld generative KI und Befähigung für die erfolgreiche Zusammenarbeit mit KI-basierten Assistenzsystemen wie z.B. Microsoft 365 CoPilot. Ein Ausgangspunkt hierzu war für uns das nachfolgend skizzierte Themen-Tableau:
Die für L&D bzw. PE zentralen Themenfelder sind in dieser Skizze im Zentrum repräsentiert:
- Funktionsprinzipien und Besonderheiten von generativer KI;
- Nutzungsszenarien für Apps basierend auf generativer KI;
- Gestaltung der Zusammenarbeit mit diesen Apps / Assistenzsystemen;
- Kompetenzen für die erfolgreiche Arbeit mit generativer KI;
- Themen für Entwicklungsangebote (Optimierungs-Prinzipien, Prompting, etc.);
- Geeignete Entwicklungsformate (Trainings, Selbstlerneinheiten, Circles, etc.);
- Lernressourcen für verschiedene Entwicklungsformate (Videos, Guides, Cheat Sheets, etc.);
Arbeitsfelder für L&D / PE
Vor diesem Hintergrund lassen sich aus unserer Sicht drei zentrale Arbeitsfelder für L&D bzw. PE herausstellen (vgl. auch Abbildung 2):
- Scoping & Partnering:
Was sind Aufgaben für L&D bzw. PE und welche Themen sollten abgegrenzt bzw. durch Kooperationspartner bearbeitet werden? - Entwicklungs- & Veränderungsbegleitung:
Wie verändern sich berufliche Aufgaben? Welche Kompetenzen braucht es? Wie diese Kompetenzen entwickeln? Wie die Veränderung begleiten? - Anpassung von eigenen Leistungsprozessen:
Welche neuen Möglichkeiten bzw. Erfordernisse ergeben sich für L&D / PE im Hinblick auf Content-Erstellung oder das Ermöglichen von personalisierten Lernumgebungen?
Arbeitsthemen der Entwicklungspartnerschaft
Im Rahmen des Kick-off haben wir für die erste Arbeitsphase im Rahmen der Entwicklungspartnerschaft vier Themen priorisiert:
- Generative KI im Arbeitsfeld und strategische Personalplanung;
- Systematische Exploration von Use Cases für das Arbeiten mit GenKI-Apps;
- Inhalte für eine Lernumgebung zum Thema «Arbeiten mit GenKI» ;
- Kuratieren von Lernressourcen / Lerngelegenheiten mit GenKI-Apps.
Diese Themen werden wir in den nächsten Monaten im Rahmen von vier Arbeitsgruppen verfolgen. Ich freue mich auf die gemeinsame Arbeit…