WEBVTT

00:00:01.180 --> 00:00:02.739
Speaker 0: Tech, KI und Schmetterlinge.

00:00:03.260 --> 00:00:06.900
Speaker 0: Ein Podcast von Sascha Lobo in Zusammenarbeit mit Schwarztidgets.

00:00:07.400 --> 00:00:21.900
Speaker 1: Guten Tag und herzlich willkommen zu einer neuen Ausgabe von Tech,KI und Schmetterlinge – dem Podcast von mir, Sascha-Lobo in zusammenarbeit mit schwarz digits, dem deutschen Technologiepartner für digitale Souveränität in Europa!

00:00:22.720 --> 00:00:40.080
Speaker 1: Und das Thema heute genauso wie der Gast heute ist eins, dass nicht nur häufiger schon in meinem Leben eine Rolle gespielt hat, sondern zumindest was das Thema angeht gerade eines der wichtigsten Komplexe ist über die man überhaupt reden kann.

00:00:40.580 --> 00:00:55.680
Speaker 1: Das ist keine Übertreibung denn wir reden über Bildung und da ganz speziell über Künstliche Intelligenz, über Technologie insgesamt Und die Zukunft der Universität, der Gast den ich dazu eingeladen habe ist Sven Schütt.

00:00:56.180 --> 00:01:18.479
Speaker 1: Das ist der CEO also der Chef der IU Group der IU Internationalen Hochschule rund hundertdreißigtausend Studierende größte private in Klammern Hochschulen Deutschlands und das möchte ich gleich vorab dazu sagen, ich habe die große Freude im Beirat der EU sein zu dürfen.

00:01:18.580 --> 00:01:27.960
Speaker 1: Diese Sendung ist davon aber unabhängig und natürlich ist auch meine Position gegenüber der Universität in diesem Podcast davon weitestgehend unabhängig.

00:01:28.020 --> 00:01:47.979
Speaker 1: Wir haben aber gedacht weil wir so oft sprechen Sven über die Zukunft der Bildung Auch im Hintergrund Weil der Hauptgrund warum du mich gefragt hast dass ich da dazukommen soll weil Du glaubst das KI eben auch bildungen verändert wie Ich das auch tue Interessant sein könnte, unsere vielfältigen Gespräche vielleicht auch einfach mal vorm Mikrofon zu führen.

00:01:48.080 --> 00:01:49.139
Speaker 1: Hallo lieber Sven!

00:01:50.479 --> 00:01:58.460
Speaker 0: Danke Sascha, freut mich riesig genau so diese super spannenden Gespräche in einer super spannende Zeit auch mal in einer solchen Form zu führen.

00:01:59.699 --> 00:02:03.500
Speaker 1: Ich möchte anfangen mit so ner kleinen Merkwürdigkeit.

00:02:03.600 --> 00:02:07.100
Speaker 1: ehrlich gesagt Diese Merkwdigkeit betrifft mich persönlich.

00:02:08.220 --> 00:02:15.299
Speaker 1: Wenn man in einer so durchschnittlichen Mensa, sagen wir mal Abschlussfeier geht.

00:02:15.500 --> 00:02:23.060
Speaker 1: Dann hat man zwei bis drei beliebige Studierende die man zusammen hinstellen kann, die im Zweifel zusammengenommen kürzer studiert haben als ich.

00:02:23.140 --> 00:02:33.000
Speaker 1: Ich habe nämlich achtunddreißig Hochschulsemester gebraucht um dann Zwei-Tausenddreizehn mein Diplom zu machen in Gesellschaft und Wirtschaftskommunikation.

00:02:33.660 --> 00:02:36.060
Speaker 1: Ich fühle mich, jetzt nicht nur weil ich natürlich irgendwie alt bin.

00:02:36.220 --> 00:02:37.359
Speaker 1: Das ist so ein impliziter Aussage.

00:02:37.420 --> 00:02:40.760
Speaker 1: Ich fühl mich aber mit der gesamten Art wie ich studiert habe.

00:02:40.840 --> 00:02:53.940
Speaker 1: Nämlich immer währenddessen gearbeitet, immer irgendwelche Projekte gemacht, immer auch die Studien – ich hab' gesagt Gesellschaft und Wirtschaftskommunikation studiert – die Studienerkenntnisse direkt umgebaut, auch so Echtzeit in irgendwelchen Aufträge, Jobs usw.

00:02:54.799 --> 00:02:58.739
Speaker 1: Ich fühle mich als sei ich so ein Relikt was Bildung angeht!

00:02:59.180 --> 00:03:01.940
Speaker 1: Du kannst ja jetzt ruhig Ja sagen also trau dich zu sagen Ja Stimmt auch.

00:03:02.480 --> 00:03:14.760
Speaker 0: Also es ist zumindest eine Studienform mit achtunddreißig Semestern, die ein bisschen zeigt das wahrscheinlich wie du studiert hast nicht das Optimale für dich war damals und das geht heute so viel besser.

00:03:14.980 --> 00:03:29.040
Speaker 0: deswegen gibt's uns auch nämlich das Studium so zu gestalten dass sich an deine Lebenssituationen anpasst damit du auch in dieser sowie bei uns studieren und arbeiten auch fast alle unsere Studierenden.

00:03:29.540 --> 00:03:31.220
Speaker 0: dass ich auch glaube, was der richtige Weg ist.

00:03:31.720 --> 00:03:40.239
Speaker 0: Dass du eben in einem solchen Umfeld auch direkt das, was du lernst, auch in die Arbeit zu sagen übersetzen kannst und damit keine Achtendreißigsemester brauchst.

00:03:40.340 --> 00:03:43.200
Speaker 0: Ich selber habe ja auch viel studiert aber keine Aachendreize Semester.

00:03:44.519 --> 00:03:51.500
Speaker 1: Ja, das hängt auch mit dem schönen Fach zusammen und das relikt, das ist, glaube ich nur zum Teil so wirklich...

00:03:51.980 --> 00:03:52.359
Speaker 0: war,

00:03:52.540 --> 00:03:53.260
Speaker 1: es hört sich so an.

00:03:53.299 --> 00:04:18.940
Speaker 1: Es fühlt sich auch so an aber das was mit dahinter steht nicht nur hinter der langen Studienzeit sondern auch dem Fach was ich studiert habe an der Universität der Künste in Berlin damals da ist ein Funken mit darin der würde ich sagen in Zukunft wieder größer werden könnte denn Die Universität war damals so schlecht organisiert mit so wenig Mitteln, mit so wenige Lehrkräften dass sich immer wieder gigantische Freiräume gebildet haben.

00:04:19.060 --> 00:04:37.640
Speaker 1: Um es mal ganz konkret zu machen in den ersten zwei drei vier Semestern ist man praktisch in keinen Kurs reingekommen und wenn doch dann ist man wieder rausgeflogen wenn man zu kurz dabei war alle Zwei-Semester raus alle Dritt-Ssemester raus und dann könnt ihr ja ab sechste siebte achten neunte Semester irgendwie mit in den Kursen bleiben, weil einfach nicht ausreichend Lehrkräfte da waren.

00:04:37.700 --> 00:04:52.159
Speaker 1: Und daraus haben sich Freiräume gebildet wo über halbe Jahre viele Menschen plötzlich zusammen in einem Raum saßen in der Cafeterie oder sonstwo und gesagt haben hey wir haben jetzt nichts zu tun lass uns doch ein Projekt machen!

00:04:52.360 --> 00:04:56.860
Speaker 1: Lass uns doch irgendwas machen was so halb auffängt dass wir hier mit dem Stoff nicht vorankommen.

00:04:57.500 --> 00:05:15.219
Speaker 1: Und diese Freirräume glaube ich die sind etwas das wir durchstrukturierten, durchtechnisierten und auch durch präzisierten, bürokratisierten Bildungswelt in Zukunft vielleicht viel stärker berücksichtigen müssen.

00:05:16.340 --> 00:05:30.780
Speaker 0: Also durch die Bologna Reform als Bachelor and Master eingeführt worden was eben noch Diplom studiert ist gewissermaßen diese Welt mit diesen super vielen Freiräumen ja ganz anders strukturiert worden nicht nur bei uns sondern dass es international passiert Mit vielen Vor- und natürlich Nachteilen.

00:05:31.280 --> 00:05:38.240
Speaker 0: Bildung soll natürlich nicht einfach Wissen vermitteln, sondern am Ende Urteilsfähigkeit.

00:05:38.300 --> 00:05:44.780
Speaker 0: Was in dieser Welt mit KI noch mal viel wichtiger geworden ist, geht es mit mehr Freiräumen für einige Menschen?

00:05:44.840 --> 00:05:54.700
Speaker 0: Ja ich selber habe auch noch in der Welt studiert, Physik, Philosophie und super vielen Freirräumen aber für viele Menschen auch nein also du hast jetzt nach deinen acht oder drei Semester noch abgeschlossen.

00:05:54.820 --> 00:06:07.920
Speaker 0: Es gibt aber natürlich sehr sehr viele die das nachher nicht getan haben Und ich glaube diese Abwägung muss man... richtig treffen, dass viele Menschen gibt die zumindest auch eine gewisse Struktur brauchen um durch diese India doch sehr intensive Lernzeit hin durchzukommen.

00:06:08.659 --> 00:06:27.940
Speaker 0: Und umgekehrt gibt es glaube ich mittlerweile die Riesenschance das KI dir auch helfen kann sozusagen diese explorative Art der Freuräume zu nutzen und auch viel realer zum Beispiel ... Projekte in der wirklichen Welt begleiten kann.

00:06:28.159 --> 00:06:34.540
Speaker 0: Ich weiß nicht was du damals alles gemacht hast, ich kenne dich ja so ein bisschen... ... wahrscheinlich auch irgendwelche digitalen Sachen umgesetzt startups gegründet?

00:06:34.599 --> 00:06:35.080
Speaker 0: Ich weiß es nicht!

00:06:35.980 --> 00:06:45.320
Speaker 0: Und auch so eine Begleitung dieser Lernprozesse das ist das was wir uns am Dornstudium und unseren Fernstudium machen... ... ist jetzt mal ganz anders möglich.

00:06:45.440 --> 00:06:57.740
Speaker 0: Nicht nur dass du alle, weil sie nicht nur am Ende einer Arbeit drüber schreibt... bewertet, sondern dass du eigentlich die ganze Zeit auch von so einer von einem Lernkompagnen begleitet wirst.

00:06:57.800 --> 00:07:04.060
Speaker 0: Und ich glaube dadurch geht diese Work and Learn, Burning, können wir das nennen?

00:07:04.099 --> 00:07:05.219
Speaker 0: Geht viel besser.

00:07:05.420 --> 00:07:15.920
Speaker 0: und also ich glaube zu tiefst, dass ganz anders dieses alte Dogma vom lebenslangen Lernen jetzt umsetzbar macht als jemals zuvor

00:07:17.380 --> 00:07:22.260
Speaker 1: Dieses lebenslange Lernen, auch die Vermischung der verschiedenen Ebenen des Projekte-Machens.

00:07:22.400 --> 00:07:31.520
Speaker 1: Der Universitärenbildung so ein bisschen als Gegenbewegungen zu Bologna und damals hat man es jedenfalls gesagt Verschulung der Universität.

00:07:32.360 --> 00:07:40.400
Speaker 1: Das ist ja aber auch ein Anzeichen dafür dass wir gar nicht so genau wissen in welche Richtung sich Bildung insgesamt entwickelt.

00:07:40.460 --> 00:07:43.780
Speaker 1: das galt schon für die ersten technischen Ausflüge in die Digitalisierung.

00:07:44.560 --> 00:07:47.320
Speaker 1: Ich kann mich noch erinnern, als irgendwelche Leute überhauptet haben.

00:07:47.599 --> 00:07:57.219
Speaker 1: MOOCs, M-O-U-C eine Abgrützung für gigantische Kurse die man online durchführen kann.

00:07:57.620 --> 00:08:07.200
Speaker 1: Die seien die neuen Universitäten und die würden im Prinzip alles ablösen und jetzt irgendwie so ein digitales Zertifikat sei eigentlich das neue Diplom oder der neue Master.

00:08:07.820 --> 00:08:09.920
Speaker 1: Das scheint nicht so gekommen zu sein.

00:08:10.980 --> 00:08:14.700
Speaker 0: Auch damals wurde die Universität schon mal tot gesagt, auf eine gewisse Art und Weise.

00:08:15.020 --> 00:08:25.659
Speaker 0: Die Erkenntnis daraus ist einerseits diese sogenannten MOOCs, eben diese freien Onlinekurse führen dazu das nur rund drei Prozent, die überhaupt abschließt.

00:08:26.020 --> 00:08:29.700
Speaker 0: Ein bisschen Beispiel, was sozusagen du mit deiner nachdenklichen Semester auch erlebt hast.

00:08:30.460 --> 00:08:39.660
Speaker 0: Und andererseits, dass du in einem solch einzelnen Kurs nicht das lernen kannst, was du am Ende am besten in einer Hochschule lernst.

00:08:39.700 --> 00:08:53.440
Speaker 0: Nämlich diese Urteilsfähigkeit, kritisches Denken, ethische Überlegungen und eben jetzt – und das ist sicher das, was neu ist und dass wir auch Hochschulen schaffen müssen – die KI-Kompetenz bedeutet.

00:08:53.620 --> 00:09:01.440
Speaker 0: ich kann auf der einen Seite KI nutzen aber ich weiß auch, ich kenn die Grenzen und Möglichkeiten und ich kann aber am Ende noch das Ergebnis beurteilen, damit natürlich mehr Wert schaffen.

00:09:04.120 --> 00:09:07.960
Speaker 0: Natürlich jetzt eine ganz neue Herausforderung, da sich das so schnell verändert.

00:09:08.380 --> 00:09:16.740
Speaker 0: Dass Hochschulen zwar weiter relevant und ich glaube sogar relevanter werden weil unsere Urteilsfähigkeit wird noch viel wichtiger.

00:09:16.780 --> 00:09:21.600
Speaker 0: es geht viel mehr um eben diese Urteilskompetenzen, kritisches Denken

00:09:21.700 --> 00:09:21.920
Speaker 0: usw.,

00:09:22.300 --> 00:09:23.160
Speaker 0: als um reines Wissen.

00:09:23.700 --> 00:09:25.820
Speaker 0: aber eben anders als vorher.

00:09:26.060 --> 00:09:33.120
Speaker 0: Und diese Veränderungsgeschwindigkeit überfordert viele Hochschule und also ist übrigens auch eine große Herausforderung für uns.

00:09:33.500 --> 00:09:38.560
Speaker 1: Ja, lass uns gleich Kopf über einsteigen in diese häufigen Todsagungen.

00:09:39.240 --> 00:09:51.980
Speaker 1: Was ganz interessant ist das im Prinzip... die Universität oder sogar das Prinzip Universität seit sehr langer Zeit regelmäßig stirbt, für tot erklärt wird, abgelöst wird durch Nachfolge Technologien.

00:09:52.560 --> 00:10:04.740
Speaker 1: Zum Beispiel gibt es den bekannten Samuel Johnson der schrieb Vorlesungen waren früher vielleicht nützlich aber heute wo alle lesen können und Bücher so zahlreich sind sind Vorlesung völlig unnötig.

00:10:04.920 --> 00:10:12.760
Speaker 1: Das hat er in siebzehnhundert sechsundsechzig formuliert damals quasi also den Kern der Universität obsolet erklärt.

00:10:13.600 --> 00:10:23.420
Speaker 1: Es wurde immer wieder die Universität totgesagt, es gibt bis heute im Silicon Valley Leute, die regelrecht universitätsfeindlich eingestellt wird.

00:10:23.840 --> 00:10:27.280
Speaker 1: aber irgendwie ist da so eine große Resilienz habe ich den Eindruck.

00:10:27.800 --> 00:10:39.980
Speaker 1: und meine Frage an dich wäre auch wenn du da sehr voreingenommen bist wahrscheinlich was ist denn außerhalb von einem Papier oder digitalen PDF, was man irgendwann in den Händen hält.

00:10:40.280 --> 00:10:41.080
Speaker 1: Also dem Abschluss?

00:10:41.160 --> 00:10:53.000
Speaker 1: Was ist denn außer dem Abschuss das Prinzip Universität seit so langer Zeit gegen alle Leute die es tot erklärt und totgesagt haben am Leben hält?

00:10:55.280 --> 00:11:02.140
Speaker 0: Ich glaube am Ende ist ein Missverständnis vielleicht der Grund dass man früher gedacht hat das ist also Universität ist eine reine Wissensvermittlung.

00:11:02.200 --> 00:11:13.080
Speaker 0: Das ist natürlich nicht auch wenn man vielleicht manchmal bei einzelnen Kursen das Gefühl hat, sondern es geht am Ende um diese schon immer wichtigen und in dieser Welt noch wichtigeren Kompetenzen.

00:11:13.140 --> 00:11:24.840
Speaker 0: Das was ich schon gesagt habe kritisches Denken nur teils vermögen Verantwortung übernehmen für das was Ich tue und was heute auf die KI ausspuckt.

00:11:25.780 --> 00:11:31.740
Speaker 0: Und Wenn ich das reflektiere und mir überlege wo kann ich das strukturell lernen?

00:11:32.740 --> 00:11:35.800
Speaker 0: Ich lerne es natürlich auch ein bisschen in der Schule, deswegen auch die Schule existiert ja weiter.

00:11:36.460 --> 00:11:43.460
Speaker 0: Und ich lerne das eben heute am besten in der Hochschule und das glaube ich wie gesagt wird in der Zukunft wichtiger sein.

00:11:44.000 --> 00:11:46.660
Speaker 0: warum jetzt trotzdem was nicht im Silicon Valley?

00:11:46.800 --> 00:11:56.580
Speaker 0: Mark and Jason hat es von der Weile mal geschrieben aber mehrere andere Personen haben da ja so sagen viele sehr negative Sicht auf das was aktuellen Hochschulen passiert.

00:11:57.440 --> 00:12:07.060
Speaker 0: Ich glaube das liegt daran dass Hochschullen vor dieser Riesenveränderung Notwendigkeit stehen, ich kann eben nicht mehr so unterrichten wie du oder auch ich studiert habe.

00:12:07.800 --> 00:12:10.740
Speaker 0: Ich muss sowohl das Wie ändern durch die Möglichkeiten, die ich heute hab.

00:12:11.020 --> 00:12:23.300
Speaker 0: Deswegen haben wir gesagt als an der ersten Hochschulen weltweit ein Lern-Companion KI gestützt eingeführt, der eben dein Selbstlernen viel besser unterstützt und auch so gratisch begleitet auf der anderen Seite aber auch eben das was?

00:12:23.680 --> 00:12:30.620
Speaker 0: Ich muss jetzt ganz andere Beispiele finden, die in dieser KI Transformation antizipiere.

00:12:31.580 --> 00:12:38.880
Speaker 0: Das ist wahrscheinlich das erste Mal, dass Lerende, also Fakultätsmitglieder und Lernende gleichzeitig lernen wie das passiert.

00:12:39.120 --> 00:12:54.720
Speaker 0: Wir erleben das ja jeden Tag Und das setzt ein System, das eigentlich auf sehr traditionell und langsam Veränderungen bislang gemacht hat unter Riesendruck und daher kommen sicher auch diese Änderungen vielleicht ein bisschen plakativ.

00:12:55.680 --> 00:13:08.280
Speaker 0: heute ist KI-Kompetenz genauso wichtig als Englischkompetenz oder vielleicht noch wichtiger Und das aber jetzt in allen Kursen schnell umzusetzen ist also für diese sehr, sehr vielen Personen und

00:13:08.640 --> 00:13:08.760
Speaker 1: auch

00:13:09.160 --> 00:13:11.600
Speaker 0: Professorinnen und Professoren sind Menschen nicht einfach.

00:13:11.800 --> 00:13:20.800
Speaker 0: Und diesen Clash of cultures sozusagen dass eine langsam das andere super schnell Das ist das Spannungsfeld in dem es gilt.

00:13:20.940 --> 00:13:31.640
Speaker 0: natürlich versuchen wir auch als private Hochschule das so schnell wie wir nur können So zu gestalten, dass unsere Studierenden am Ende erfolgreich in diese zukünftige Arbeitswelt entlassen werden.

00:13:32.080 --> 00:13:42.200
Speaker 1: Ja es kommen ja aber muss ich vielleicht so am Rande sagen ohnehin so vor als sei das einundzwanzigste Jahrhundert wirklich die aller ungünstigste Zeit bisher um geboren zu werden, als jemand der Veränderungen nicht so richtig aushält.

00:13:42.760 --> 00:13:58.700
Speaker 1: Wir haben an so vielen Fronten und in so vielen Bereichen, ich sage absichtlich fronten weil für viele Menschen ist es halt ein Kampf, haben wir Veränderung und so eine Dynamik die in den meisten Fällen was so die letzten sagen mal fünfzig, sechszig, siebzig Jahre angeht Technologie getrieben sind.

00:13:59.320 --> 00:14:09.640
Speaker 1: Was hat zum Beispiel in deutschen Grundschulen und auch weiterführenden Schulen die Technologie des Overhead-Projektors für eine massive Verschiebung?

00:14:10.120 --> 00:14:12.340
Speaker 1: von Lernsituationen zur Folge gehabt.

00:14:13.120 --> 00:14:18.800
Speaker 1: Eine frühe Form für diejenigen, die sie vielleicht nicht mehr kennen oder noch nicht in die Schule gehen und deswegen das in der Schule nicht sehen.

00:14:18.940 --> 00:14:20.240
Speaker 1: Ich glaube mir sagen lassen, es gibt's immer noch.

00:14:20.780 --> 00:14:40.220
Speaker 1: Das war eine frühen Form von spontan an die Wand werfbaren Flatscreenersatz wo man auf einer Folie geschrieben hat oder auf einer folie irgendwas kopiert hatte dass man dann an die wand projizieren konnte Und plötzlich gab es so eine Echtzeitverschiebung, von dem was alle sehen konnten eigentlich ne bessere Tafel.

00:14:40.760 --> 00:15:01.540
Speaker 1: Trotzdem glaube ich ein bisschen abseits dieser zarkastischen Einlassung das Technologie, was Bildung angeht eigentlich immer ganz vorne mit dabei sein müsste in Deutschland zumindest aber mit einer sehr skeptischen Brille betrachtet wird.

00:15:01.760 --> 00:15:05.520
Speaker 1: beim Einsatz in Schulen und auch in Universitäten.

00:15:07.160 --> 00:15:08.420
Speaker 0: Ja, das ist leider so.

00:15:08.880 --> 00:15:22.740
Speaker 0: Nicht nur Schulen und Universitäten, sondern ja eigentlich jede Organisation muss auch eine Technologieunternehmen sein Und die Kompetenz mitbringen, die du als Technologie-Digitalis und heute eben KI Unternehmen mitbringst.

00:15:22.800 --> 00:15:34.860
Speaker 0: Das ist auch das wie wir uns aufgestellt haben, wie wir aufgestellt sind Mit der Idee Wie können wir Technik bestmöglich nutzen am Ende für unsere Studierenden den größten Outcome zu erzeugen.

00:15:35.140 --> 00:15:39.840
Speaker 0: Natürlich sind Schulen und Hochschulen gar nicht so aufgestellt, also Schulen ist glaube ich noch herausfordernd.

00:15:39.880 --> 00:15:44.260
Speaker 0: es gibt ja nur nicht mal eine Techniker in der Regel, geschweige denn jetzt KI.

00:15:44.880 --> 00:15:57.260
Speaker 0: Personen und das in einem staatlichen System schnell weiterzuentwickeln ist die wahrscheinlich größte Herausforderung vor der Hochschule und Schulen, also staatliche Stehen.

00:15:57.960 --> 00:16:04.120
Speaker 0: natürlich hast du als Privathochschulender Riesen Vorteile, wir können einfach Personen rekrutieren.

00:16:04.180 --> 00:16:08.080
Speaker 0: Wir haben auch, weiß ich nicht, Personen von Alfa mittlerweile bei uns.

00:16:08.500 --> 00:16:11.520
Speaker 0: Wie kannst du Technologie nutzen?

00:16:11.740 --> 00:16:31.000
Speaker 0: Nicht um der Technologiewählen, was ich beim Overhead-Projektor war das vielleicht eher so, sondern leistet es wirklich einen Beitrag dass die Studierenden besser lernen können und dafür brauche ich natürlich sowohl die Ressourcen, die Kompetenzen Und wie das im staatlichen Schulsystem sich entwickelt, gebe ich offen zu.

00:16:32.140 --> 00:16:33.180
Speaker 0: Ist eine Riesenausforderung?

00:16:34.280 --> 00:16:37.680
Speaker 1: Das finde ich eigentlich sogar vielleicht die wichtigste Frage.

00:16:38.080 --> 00:16:43.080
Speaker 1: Es gibt ja Leute, die so wahnsinnig technologie- und KI optimistisch und begeistert sind zum Beispiel ich.

00:16:44.800 --> 00:16:55.680
Speaker 1: Noch nicht mal ich gehe davon aus dass man bei KI das genauso machen könnte wie es in Deutschland lange sagen wir mal bei der Einführung des Tablets getan worden ist.

00:16:55.820 --> 00:17:01.480
Speaker 1: Da ist es sehr häufig vorgekommen, dass irgendwelche Leute iPads in ein Klassenzimmer geworfen haben und gedacht haben der Rest geht von allein.

00:17:02.400 --> 00:17:23.740
Speaker 1: Einfach Technologie um der Technologie willen und auch so ein bisschen die Hoffnung das man mit Technologie einen sozialen Prozess ersetzen könnte zum Beispiel, dass vorne jemand steht oder durch die Reihen geht und Ahnung hat von dem nicht nur was er den Leuten beibringt sondern auch wie das mit welchen Instrumenten funktioniert also wie so ein iPad dann am Ende mit irgendeiner Lernsoftware funktioniert.

00:17:24.460 --> 00:17:35.320
Speaker 1: Und da habe ich an vielen Stellen auch merken müssen, meine Technologiebegeisterung was Bildung angeht ist etwas geringer als in anderen Bereichen.

00:17:36.179 --> 00:18:03.060
Speaker 1: Dass man leider oder zum Glück das würde ich gerne kurz mit dir klären In der gesamten Bildungslandschaft und zwar nicht nur bösen staatlichen oder den gierigen privaten oder den freien trägerschulen universitäten überall wird immer irgendwas schlechtes erzählt dass man nicht nur dort sondern im weltweit im bildungssystem mit einer ziemlichen zähigkeit ausgestattet ist.

00:18:03.860 --> 00:18:08.700
Speaker 1: ja also ich kenne berichte aus china die sind total fast forward und krass.

00:18:08.740 --> 00:18:16.820
Speaker 1: und dann schaut man sich die zeilen an und dann sieht man aha Die sind zwar weiter vorne, aber das gilt vor allem für die wenigen hundert Millionen Menschen in der Spitze.

00:18:17.020 --> 00:18:19.360
Speaker 1: Für die breite Masse dahinter.

00:18:19.899 --> 00:18:23.939
Speaker 1: auch da sieht man im Bildungskontext eine gewisse Zähigkeit.

00:18:23.980 --> 00:18:36.100
Speaker 1: in den Vereinigten Staaten sowieso und wir neigen in Deutschland dazu quasi immer unsere durchschnittliche Grundschule zu vergleichen mit der privaten zwei Milliarden Dollar stiftungsgeführten Supergrundschule in Manhattan.

00:18:36.480 --> 00:18:38.240
Speaker 1: Da kann man dann ja nur schlecht abschneiden.

00:18:39.580 --> 00:18:47.340
Speaker 1: Ist diese Zähigkeit in der Bildung insgesamt Deutschland sicher ausgeprägt als in anderen Ländern, aber ist die vielleicht nicht nur schlecht?

00:18:47.700 --> 00:18:51.980
Speaker 0: In der jetzigen Zeit glaube ich zutiefst hat sie viel mehr Nachteile als Vorteile.

00:18:52.639 --> 00:18:57.300
Speaker 0: Dadurch dass sich die Welt dermaßen schnell verändert wie wir das noch nie erlebt haben.

00:18:57.899 --> 00:19:16.860
Speaker 0: Darüber auch mit der für zwei ist hier auf einer Topic vor ein oder zwei Jahren gesagt, eine Beschleunigung von ungefähr zehn Mal sehen was Innovationen... Veränderung anbelangt und das ist so gravierend, dass sich natürlich Schulen Hochschulen darauf einstellen müssen.

00:19:17.320 --> 00:19:21.740
Speaker 0: Natürlich soll immer der Nutzen für die Studierenden im Vordergrund stehen.

00:19:21.840 --> 00:19:27.340
Speaker 0: es macht keinen Sinn Technik oder Technik will sondern es muss so sein, dass Studierende tatsächlich mehr lernen.

00:19:27.919 --> 00:19:35.800
Speaker 0: Das genau zu messen ist die große Herausforderung in der Bildung, weil diese Veränderungen relativ langsam gehen.

00:19:36.240 --> 00:19:38.800
Speaker 0: Auch das ist was, was wir glaube ich mittlerweile sehr gut können.

00:19:39.020 --> 00:19:51.820
Speaker 0: Zum Beispiel wie gesagt, wir haben unseren Centera-Lern-Kompendien eingesetzt und sehen dass Studierende substanziell schneller also unten treppelt schneller studieren auch weniger häufig abbrechen aber auch das ist eine lange Arbeit gewesen, dass wir da hinkommen.

00:19:51.919 --> 00:20:01.500
Speaker 0: Das ist am Ende die Optimierung und jetzt...das ist ein in sich geschlossenes System GPT, oder auch Claude wird ja von Studierenden in Mittlerpfeuern, der Studierende genutzt.

00:20:01.980 --> 00:20:07.340
Speaker 0: Aber auch mit vielen negativen Effekten dadurch dass ich eben also Kognitive Surrender betreibe.

00:20:07.399 --> 00:20:12.919
Speaker 0: das bedeutet ich lasse mir einfach nicht die Hausaufgaben machen oder die Arbeit und kann es nicht mehr kritisch reflektieren.

00:20:13.399 --> 00:20:15.560
Speaker 0: Und ähnliches passiert bei iPads.

00:20:15.639 --> 00:20:22.620
Speaker 0: mein Sohn ist auch so eine iPad-Klasse und die zocken einfach die Zocken während der Lehrer die Lehrerin vorne steht.

00:20:22.720 --> 00:20:27.139
Speaker 0: und diese Kontrolle über Also was holen wir?

00:20:27.220 --> 00:20:30.020
Speaker 0: Infrastruktur, seit es jetzt KI oder seit es traditionell ist iPad.

00:20:30.960 --> 00:20:36.800
Speaker 0: Damit wirklich ein positiver Outcome entsteht erfordert einfach ganz viel Iteration und Arbeit mit den Ergebnissen.

00:20:37.480 --> 00:20:47.639
Speaker 0: dank der Datentransparenz ist das grundsätzlich heute möglich aber diese Produktentwicklung findet in der Regel in den meisten Bildungsinstitutionen so nicht statt.

00:20:49.379 --> 00:20:53.700
Speaker 0: Kraft der großen Zahlen, können wir das natürlich ganz anders machen als dass andere können.

00:20:53.780 --> 00:21:03.980
Speaker 0: Aber das ist eigentlich die Notwendigkeit, die es geben müsste und dazu müssten auch Schulen oder Hochschulen ein solches Experimentierlabor werden in denen das passiert.

00:21:04.020 --> 00:21:10.220
Speaker 0: Das ist unser quasi täglich Brot und damit können wir auch substanziell bessere Lernprozesse entwickeln.

00:21:11.040 --> 00:21:15.159
Speaker 0: wie das jetzt auf das Schulsystem übertragen werden kann Das haben wir

00:21:15.720 --> 00:21:19.179
Speaker 1: ja schon mal versucht in diesem Podcast mit Karin Prien zu klären.

00:21:19.439 --> 00:21:38.220
Speaker 1: Ja, lass uns den Fokus kurz darauf richten was du gerade nochmal hervorgehoben hast das auch immer wieder in großen Debatten angemerkt wird nämlich was eigentlich in Zukunft Dinge sind die man können muss wie man wissen muss und die man deswegen zum Beispiel eine Universität vermittelt bekommen Sollte.

00:21:38.740 --> 00:21:46.980
Speaker 1: kritisches denken das sagt man immer ganz gern bis dann jemand einem gegenübersteht der das auch ernst meint ist aber natürlich klar brauchen wir KI.

00:21:47.100 --> 00:21:50.399
Speaker 1: Kompetenz so im AI Literacy häufig genannt.

00:21:50.840 --> 00:21:52.220
Speaker 1: Brauchen wir natürlich auch klar.

00:21:52.580 --> 00:21:54.800
Speaker 1: du hast gerade den begriff sinthea gesagt.

00:21:54.879 --> 00:22:03.080
Speaker 1: das könntest du nochmal erklären und dann vielleicht genau daraus überleiten in die frage zwischen kritischen Denken und A.I.

00:22:03.139 --> 00:22:09.280
Speaker 1: Literacy, da muss es doch noch irgendetwas geben was in Zukunft eine größere Relevanz hat.

00:22:09.340 --> 00:22:36.060
Speaker 1: und das was in solchen Diskussionen häufig dann auftaucht ist eine Sprach-und Sprechfähigkeit nämlich so präzise reden zu können dass eine KI genau den richtigen Auftrag davon trägt und dann eben auch umsetzt weil die KI leider oder zum Glück dazu neigt so Unregelmäßigkeiten in den Aufträgen mit Bauschaum zu füllen, sprich Halluzinationen.

00:22:36.960 --> 00:22:41.580
Speaker 1: Was ist zwischen diesen Polen was wir in Zukunft können müssen?

00:22:43.100 --> 00:22:44.020
Speaker 0: Vielleicht kurz zu synthär.

00:22:44.100 --> 00:23:01.020
Speaker 0: das ist eben ein Lernbuddy oder Lernkompagnon der unsere Studierenden ihre selbstlernen Zeit unterstützt und damit zu sagen komplementär zur üblichen Lehrveranstaltung die bei uns Zumindest im Fernstudium natürlich in einer solchen Form, wie wir es gerade erleben.

00:23:01.840 --> 00:23:09.919
Speaker 0: Häufig stattfinden... Die Sintere hat sich ganz viel weiterentwickelt über die letzten drei Jahre.

00:23:09.960 --> 00:23:36.020
Speaker 0: Wir haben das sogar vor dem GPT Moment mal gelauncht und mittlerweile ist das ein System, dass dich durch dein Studienerlebnis führt aber eben so Und das ist gerade jetzt sozusagen in den letzten Wochen noch einmal wichtiger geworden in einer Form, dass es dir nicht einfach die Antwort gibt sondern eben so gratisch oder immer fordernd durch das führt was du lernen sollst.

00:23:36.080 --> 00:23:38.340
Speaker 0: und als kritisches Denk natürlich ein ganz wesentliches Thema.

00:23:38.780 --> 00:23:47.899
Speaker 0: Natürlich auch die Formulierungskompetenz und wie du gesagt hast, das spielt KI-Kompetenzen eine große Rolle.

00:23:48.500 --> 00:24:06.700
Speaker 0: Das was besonders wichtig wird ist Normative Beurteilungskompetenz oder ethische Beurteilungskompetenz, Menschen sollen hoffentlich und werden Verantwortung übernehmen müssen für das was die KI produziert.

00:24:07.179 --> 00:24:14.760
Speaker 0: Wir müssen es kritisch hinterfragen wir müssen zusehen dass das korrekt ist also das erzeugt was es tun soll und keine negativen Wirkungen erzeugen.

00:24:15.360 --> 00:24:22.260
Speaker 0: Und diese BeurTeilung ist auch etwas ganz Zentrales Wo ich glaube, was nicht so relevant ist das, was du gerade gesagt hast.

00:24:22.700 --> 00:24:25.200
Speaker 0: Das liegt am Ende daran dass diese Modelle so viel besser werden, ne?

00:24:25.320 --> 00:24:30.399
Speaker 0: Dass das also nicht prompt Engineering war vor was nicht ein zwei Jahren super wichtig.

00:24:30.480 --> 00:24:35.939
Speaker 0: Ich muss genau sagen wie ich das formuliere und dann sage ich mir am besten noch Du kriegst eine Million Dollar wenn du das Ganze sehr gut machst!

00:24:36.460 --> 00:24:48.659
Speaker 0: Das spielt heute eine sehr untergeordnete Rolle Und je mehr die KI auch deinen Kontext kennt So wie das jetzt bei mir ist und mein Cloud Setup kennt quasi alles Dann auch hier diese Unterhaltung.

00:24:49.320 --> 00:24:55.760
Speaker 0: Dadurch können diese Lücken sinnvoller gefüllt werden, die halt entstehen wenn mir der Kontext fehlt.

00:24:55.800 --> 00:25:07.540
Speaker 0: Das ist genauso... Wenn ich jetzt mit dir rede du hast nicht den vollen Kontext und dann musst du, wenn du gesagt hast okay mach das jetzt bitte oder antworte darauf bitte, dann wirst du dir was ausdenken!

00:25:07.780 --> 00:25:13.820
Speaker 0: Und das ist glaube ich in der Zukunft nicht mehr so relevant wie es in den letzten ein zwei drei Jahren war.

00:25:14.520 --> 00:25:26.700
Speaker 1: Es ist interessant dass wir hier eine kleine Dissonanz haben, eine Meinungsverschiedenheit die ich jetzt als in eurem Beirat befindlicher für KI-Perspektiven zuständiger auch genüsslicher vorhole.

00:25:27.399 --> 00:25:41.100
Speaker 1: Ich glaube, dass die Relevanz der Prompts, die man braucht – also die Prompts mit denen man eine KI anleitet, das ist die tatsächlich an der Oberfläche... Das ist gar keine Kritik gegen dich!

00:25:41.179 --> 00:25:44.780
Speaker 1: An der Oberfläche ist da die KI ein bisschen duldsamer geworden?

00:25:45.879 --> 00:26:05.860
Speaker 1: Je tiefer man reingeht, desto mehr zeigt sich zumindest aus meiner Sicht dass das ein sehr sehr kritischer Pfad ist im Umgang mit KI und zwar schon vorher einzuschätzen und einschätzen zu können welche Aufgabe auf welcher Weise formuliert die KI überhaupt bewältigen kann.

00:26:06.760 --> 00:26:15.780
Speaker 1: Denn natürlich ist so klassisches Promten wie machen wir hier mal eine Speisekarte für nächste Woche oder so Was anderes, und da ist die KI sehr großmütig und großherzig geworden.

00:26:15.820 --> 00:26:24.179
Speaker 1: Die hatte ja auch Gelegenheit mit ein paar Milliarden Menschen zu trainieren, die halt nie so ganz genau speziell nicht in der Freizeit das sagen was sie eigentlich wollen und am Ende wütend sind.

00:26:24.280 --> 00:26:25.600
Speaker 1: und da kann man inzwischen gut messen.

00:26:25.960 --> 00:26:27.439
Speaker 1: Was sind denn für Möglichkeiten?

00:26:27.480 --> 00:26:29.260
Speaker 1: Was die Leute eigentlich wollen wenn Sie das untersagen?

00:26:29.840 --> 00:26:42.379
Speaker 1: In dem Moment wo man ins berufliche geht und ich würde hier Bildung quasi als beruflich oder vorberuflich betrachten kippt das zumindest noch, kann sein dass die KI das irgendwann quasi so halb Gedanken lesenmäßig oder Datengewohnheitsmäßig erbesser hinbekommt.

00:26:42.800 --> 00:26:51.700
Speaker 1: Kippt es noch in eine andere Situation nämlich, dass man sehr häufig das sogenannte Jacked Frontier Problem hat.

00:26:52.800 --> 00:26:58.760
Speaker 1: Das ist aus einer Studie von Januar zwei tausend sechsundzwanzig herausgezogen.

00:26:59.080 --> 00:27:12.280
Speaker 1: Joshua Gans für Dieeligen wie das vielleicht ein bisschen vertiefen wollen und Jack Frontier-Probleme halte ich für gegenwärtig eines der größten Probleme auch noch in zwei, drei oder vier Jahren wahrscheinlich bei sowohl Bildung mit KI wie auch Arbeit mit KI.

00:27:13.120 --> 00:27:38.399
Speaker 1: Jack Frontiere heißt gezackte Grenze und es bedeutet dass der Fortschritt eben nicht so einen lineare Verlauf ist wo man die gesamte Grenzen immer weiter nach draußen verschiebt sondern das er selbst für absolute Fachleute in einem Bereich ziemlich schwer ist rauszufinden, ob eine ganz spezielle Aufgabe durch die KI ganz leicht gelöst werden kann oder ob es der KI eben schwer fällt und sie deswegen viel mehr morgens produziert.

00:27:39.100 --> 00:27:50.399
Speaker 1: Und das ist so schwierig zumindest immer noch weil Relativ viel Präzision braucht, um genau das Ergebnis liefern zu können was man am Ende haben möchte.

00:27:50.860 --> 00:27:54.540
Speaker 1: Sonst füllt sie das mit Vermutungen und das kann halt in vielen Bereichen ziemlich schief gehen.

00:27:54.600 --> 00:28:00.620
Speaker 1: je spezialisierter und je datenintensiver desto leichter kann es am ende auch nach hinten losgehen.

00:28:01.419 --> 00:28:08.419
Speaker 0: Ja also an einer Stelle hast du natürlich recht und das ist ja... Was ist die wichtige Rolle von Hochschulen?

00:28:09.060 --> 00:28:15.939
Speaker 0: Zurück Menschen müssen in der Lage sein das Ergebnis von KI noch beurteilen zu können.

00:28:16.300 --> 00:28:20.280
Speaker 0: Und übrigens auch zu Wolle, nicht einfach Mensch, ist sicher ganz gut.

00:28:20.679 --> 00:28:21.500
Speaker 0: Kommt schick weiter!

00:28:21.879 --> 00:28:23.840
Speaker 0: Dann habe ich weniger Arbeit und weniger Zeit.

00:28:23.919 --> 00:28:32.460
Speaker 0: Das würde sagen wirklich genauso wie ich das jetzt mit einem Dokument eines Menschen machen würde mir oder eines Ergebnisses genau angucken.

00:28:33.040 --> 00:28:33.659
Speaker 0: Ist es jetzt richtig?

00:28:33.740 --> 00:28:34.280
Speaker 0: Ist das falsch?

00:28:34.639 --> 00:28:35.720
Speaker 0: Das ist die eine Seite

00:28:35.800 --> 00:28:35.939
Speaker 0: d.h.,

00:28:37.020 --> 00:28:41.580
Speaker 0: also... immer eine notwendige Bedingung für gute KI-Kompetenz.

00:28:41.919 --> 00:29:03.040
Speaker 0: Auf der anderen Seite aber hat sich meines Erachtens und auch sozusagen in meinem Setup gerade im letzten halben Jahr das Ganze so dramatisch weiterentwickelt, also ich selber habe jetzt auch ein recht komplexes Multiagentensetup, dass halt auch immer genau diese Jacket nest die du angesprochen hast sagen quasi mitüberprüft.

00:29:03.340 --> 00:29:10.399
Speaker 0: Du hast dann immer sozusagen independent verifier bei mir läuft es mittlerweile so das klart mit sich gegenseitig überprüft ist jetzt richtig ist nicht richtig.

00:29:11.240 --> 00:29:21.760
Speaker 0: Du kannst durch diese krasse weiterentwicklung zumindest einen großteil dieser herausforderung Durch ki selbst Zumindest limitieren.

00:29:21.980 --> 00:29:25.320
Speaker 0: und dann kann es zumindest sagen mensch gucken wir da genau nach der scheint es umklar halten zu geben.

00:29:26.419 --> 00:29:32.139
Speaker 0: genau diese Herausforderung, dass das Sachen allizoniert werden.

00:29:32.939 --> 00:29:34.379
Speaker 0: Zumindest zu reduzieren.

00:29:34.520 --> 00:29:38.200
Speaker 0: und also wenn ich das vergleiche mit... Ich weiß nicht heute, vor einem Jahr.

00:29:38.679 --> 00:29:49.460
Speaker 0: Das sind wirklich Quantensprünge zwischen dem was es da am Ende auch in der Qualitätssicherung gibt.

00:29:49.580 --> 00:29:56.700
Speaker 0: Da sieht man ja auch einen möglichen Benchmarks die damit Zumindest das Problem kleiner machen, dass natürlich weiter existiert.

00:29:56.760 --> 00:30:07.080
Speaker 0: Deswegen wird es immer weiter existieren und vielleicht... also muss ich sagen zu diesen Herausforderungen zukommen die jetzt ja auch mehrfach angesprochen wurden.

00:30:07.639 --> 00:30:23.399
Speaker 0: Es ist auch dafür super wichtig, dass Menschen das noch beurteilen können Und deswegen bin ich da auch sehr positiv, dass eigentlich Menschen noch viel mehr lernen müssen um genau das hinzubekommen Und natürlich auch, also ihre eigenen Grenzen einzuschätzen.

00:30:23.460 --> 00:30:25.240
Speaker 0: Es gibt ja Themen die werde ich nicht beurteilen können.

00:30:25.520 --> 00:30:27.179
Speaker 0: Also sagen wir mal was ist ein guter Podcast?

00:30:27.220 --> 00:30:28.960
Speaker 0: Das bin ich nicht, der das beurten kann.

00:30:29.439 --> 00:30:30.280
Speaker 1: Zum Glück sind wir zu zweit!

00:30:30.800 --> 00:30:57.120
Speaker 1: Ich würde gerne zum Abschluss von unserem ersten großen Themenkomplex, der angefangen hat mit der ständig totgesagten Uni weitergegangen ist über die Technologie und die Verschiebung, die dadurch die leere spezielle Universitäten erfahren hat Bis hin zu der Gegenwart, wo man nicht genau weiß was müssen wir eigentlich nicht nur jetzt können sondern halt auch noch wenn ich mit der Uni fertig bin oder die fünf oder zehn Jahre danach also das Rüstzeug was sich beruflich und gesellschaftlich brauche.

00:30:57.159 --> 00:31:00.659
Speaker 1: Da haben wir uns einmal quer da durchgehangelt.

00:31:00.740 --> 00:31:16.760
Speaker 1: Ich möchte das gerne abschließen diesen Track mit einer kurzen Beleuchtung von etwas von dem ich weiß dass es auch dir sehr wichtig ist und für das Land eh ohnehin nämlich eine Form von Bildungsgerechtigkeit und Chancengerechtigkeit.

00:31:17.200 --> 00:31:25.139
Speaker 1: Also die Möglichkeit für möglichst viele Menschen, möglichst umfangreich und hochqualitativ an Bildung teilzunehmen.

00:31:25.240 --> 00:31:30.100
Speaker 1: Das ist einer der Gründe hast du mir mal erzählt warum du dieses Unternehmen führst?

00:31:30.240 --> 00:31:47.980
Speaker 1: Und das is einer der gründer aus meiner persönlichen Perspektive die noch Anlass geben in Deutschland optimistisch zu sein und Hoffnung zu haben weil es so viel Leute auch ein entscheidender Stelle gibt gemerkt haben, wir brauchen hier allerhöchsten Druck und zwar im positivsten Sinn was Bildung angeht.

00:31:48.600 --> 00:31:55.480
Speaker 1: Ich möchte das anhand einer Person machen die schon in diesem Podcast war nämlich an Sebastian Truhn.

00:31:56.080 --> 00:32:01.800
Speaker 1: Sebastian Truhn muss man dazu sagen ist eine Silicon Valley Legende stammt ursprünglich aus Deutschland.

00:32:02.460 --> 00:32:05.899
Speaker 1: Professor hat bei Google gearbeitet.

00:32:06.179 --> 00:32:14.480
Speaker 1: längere Zeit ist natürlich Informatiker klar aber bei Google unter anderem des Projekts, Google Street View mit auf den Weg gebracht.

00:32:14.919 --> 00:32:25.020
Speaker 1: Google Brain, Google X die autonomen Fahrzeuge von Google hat er ganz entscheidend mit geprägt und er hat dann irgendwann Judacity gegründet.

00:32:25.280 --> 00:32:27.260
Speaker 1: Und Judacity ist quasi das.

00:32:27.320 --> 00:32:39.360
Speaker 1: wir haben vorher von MOOCs gesprochen also Massive Open Online Courses gibt verschiedene Varianten davon nämlich die Universität im Internet im vernetzten Internet man könnte auch ein bisschen böse sagen ein paar Kurse auf YouTube.

00:32:40.060 --> 00:32:44.439
Speaker 1: Tatsächlich ist aber Sebastian Truhn, den ich ziemlich toll finde.

00:32:44.480 --> 00:32:52.520
Speaker 1: Er muss ehrlich sagen, weil er so eine sehr offensive und eben nicht deutsche Art hat mit solchen Entwicklungen umzugehen.

00:32:52.980 --> 00:33:01.700
Speaker 1: Der hat für sich selber nach Gründung von Judacity einen sehr entscheidenden Werdegang ganz öffentlich gemacht was auch nicht leichtes.

00:33:03.820 --> 00:33:06.340
Speaker 1: eigenen Irrtum zugegeben.

00:33:07.139 --> 00:33:13.600
Speaker 1: In den Jahren, um die Gründung von Udacity hat er so etwas gesagt wie zum Beispiel auf dem DLD hier in München.

00:33:14.159 --> 00:33:15.879
Speaker 1: Irgendwie kann ich nicht mehr zurück an die Universität.

00:33:15.960 --> 00:33:18.080
Speaker 1: Ich habe jetzt gesehen, wieso MOOCs funktionieren?

00:33:18.139 --> 00:33:19.620
Speaker 1: Wie die Online-Universität funktioniert.

00:33:20.240 --> 00:33:22.179
Speaker 1: Ich hab' quasi die roten Pille genommen und das wird nicht mehr

00:33:22.320 --> 00:33:22.659
Speaker 1: rückkommen.".

00:33:23.240 --> 00:33:27.860
Speaker 1: und er hat einfach später eingestanden, dass er sich da geirrt hat.

00:33:28.360 --> 00:33:31.700
Speaker 1: Und er hat das nicht nur eingestandt, indem er gesagt hat ja es ist nicht ganz so gekommen.

00:33:31.800 --> 00:33:39.419
Speaker 1: die Zahlen zeigen zum Beispiel, dass gar nicht so viele Leute diese Kurse wirklich beenden und dass es halt ein anderes Gefühl ist usw.

00:33:39.899 --> 00:33:48.960
Speaker 1: Er hat vor allem einen Fokus durch die Veröffentlichung von Daten selber hinbekommen den ich sehr interessant finde.

00:33:49.560 --> 00:33:56.700
Speaker 1: Und diese Veröffentlichung von Daten bezog sich auf seinen KI-Kurs, den er ab dem Jahr hier durchgeführt hat.

00:34:09.040 --> 00:34:14.980
Speaker 1: gar nicht so schlecht, muss man sagen für damalige Zeit als die das ziemlich groß war und dass es ziemlich häufig versprochen wurde.

00:34:15.040 --> 00:34:19.040
Speaker 1: Sebastian Thun spricht selbst davon, dass er auf allen Titelzeitungen auf den Titelseiten war.

00:34:19.120 --> 00:34:20.480
Speaker 1: Das war im Jahr noch wahnsinnig wichtig.

00:34:20.680 --> 00:34:25.060
Speaker 1: Da ist eine vergleichsweise gute Quote dabei, die ist dann immer geringer und geringern geworden.

00:34:25.640 --> 00:34:29.100
Speaker 1: aber der entscheidende Punkt ist die Drücke zu dieser Form von Bildung.

00:34:29.260 --> 00:34:34.240
Speaker 1: denn diese Dreiundzwanzigtausend Abschlüsse, wenn man sich anschaut wer die gemacht hat.

00:34:34.960 --> 00:34:39.340
Speaker 1: Denn sind da unter den besten praktisch keine Stanford Studierenden?

00:34:40.060 --> 00:35:01.020
Speaker 1: Das bedeutet, die Leute, die eh an Unis waren, die so High-End Bildung angeboten haben, die waren gar nicht diejenigen, die diesen Ansatz – das kann ich jetzt auch im Internet machen – benutzt haben um dann quasi das Gleiche von zu Hause auszumachen und nicht mehr im Hörsaal sondern Es waren Leute, die anders gar nicht hätten solche High-End-Bildung genießen können.

00:35:01.780 --> 00:35:19.200
Speaker 1: Und vielleicht ist dieser ganze technologische Kram dieses Brimborium drum herum nicht dazu geeignet, die Universität abzuschaffen sondern zu einer Art Omni Channel-Universität zu machen das auch Leute Von der Zeit her, vom Ort her.

00:35:19.360 --> 00:35:24.500
Speaker 1: Vom Geld her von den Möglichkeiten her... ...von der Persönlichkeit, von der Person und von der Stimmung.

00:35:24.680 --> 00:35:25.760
Speaker 1: Von allem drumrum!

00:35:26.340 --> 00:35:39.160
Speaker 1: Die nicht diese Möglichkeit haben die nicht diese Chance haben dass sie über solche Mechanismen technologisch ob es jetzt online Kurse sind oder KI die Chance haben doch noch High End Bildung zu genießen.

00:35:39.280 --> 00:35:44.300
Speaker 1: Vielleicht ist das der zentrale Punkt und das ist die Lehre vielleicht würde ich sagen von Sebastian Thron.

00:35:45.140 --> 00:35:48.260
Speaker 0: Also Auf jeden Fall kennen Sie was ja auch ein bisschen.

00:35:48.720 --> 00:35:52.440
Speaker 0: Und das ist am Ende der Grund, warum es uns gibt und was wir versuchen zu tun, ne?

00:35:52.500 --> 00:35:56.520
Speaker 0: Seventig Prozent unserer Studierenden kommen aus nicht akademischen Elternhäusern.

00:35:57.080 --> 00:36:04.400
Speaker 0: Das ist ungefähr fünfzig Prozent mehr als an staatlichen Hochschulen und fünfundachtzig Prozent sagen ohne uns hätten sie nicht studiert.

00:36:05.160 --> 00:36:16.240
Speaker 0: Das Wichtige ist dass Und das ist etwas anders als was Judacity gemacht hat und auch die MOOCs, dass ich genau die Herausforderungen dieser Zielgruppe auch verstehe.

00:36:16.540 --> 00:36:20.720
Speaker 0: Was brauchen sie damit sie am Ende erfolgreich studieren können in ihrer Lebenssituation?

00:36:21.440 --> 00:36:24.560
Speaker 0: Die Arbeiten in der Regel haben andere Verpflichtung, weiß nicht Kinder.

00:36:24.660 --> 00:36:27.260
Speaker 0: irgendwie ein Viertel unserer Studierenden hat auch Kinder.

00:36:30.600 --> 00:36:47.040
Speaker 0: Das ist eine Herausforderung also eine schöne Herausforderung war eine Herausforderungs- und damit ermöglicht Technologie, diesen Menschen einen Zugang und Judacity ist ja quasi ein bisschen vor der KI-Transformation sozusagen entstanden und hat sich auch entwickelt.

00:36:47.420 --> 00:36:50.320
Speaker 0: Das Tolle ist was es heute noch zusätzlich ermöglicht.

00:36:50.620 --> 00:37:00.000
Speaker 0: diese Menschen brauchen auch noch mehr Unterstützung also nicht aus welchen Gründen auch immer weil sie halt im Elternhaus das nicht so mitbekommen haben waren sie in der Schule auch ein bisschen gestruggelt.

00:37:00.600 --> 00:37:02.300
Speaker 0: Mathe war immer so ein Angstfach usw.

00:37:03.400 --> 00:37:06.240
Speaker 0: Und brauchen aber auch Struktur, um das Lernen zu lernen.

00:37:06.400 --> 00:37:10.100
Speaker 0: Auch das ist ja etwas was du eigentlich in der Hochschule vermittelt bekommst.

00:37:10.160 --> 00:37:15.260
Speaker 0: und vielleicht eine der wichtigsten Dinge haben wir noch nicht darüber geredet was auch zukünftige Kompetenzen sind.

00:37:15.940 --> 00:37:17.960
Speaker 0: Dieses Goals Mindset haste vorhin angesprochen.

00:37:18.200 --> 00:37:26.760
Speaker 0: Das lernst Du auch In der HochSchule Und dass kann heute KI nochmal mehr unterstützen indem es Dich an die Hand nimmt.

00:37:27.080 --> 00:37:35.780
Speaker 0: Wir sehen zum Beispiel mit unserer Synthéa dadurch dass sie jetzt viel besser in der gesamten Journey haben, wenn du bei uns aufhörst zu studieren, dann bist du bei WhatsApp.

00:37:35.840 --> 00:37:36.320
Speaker 0: beinahe ich mich.

00:37:37.100 --> 00:37:40.480
Speaker 0: Sascha heute Abend noch mal eine halbe Stunde geht doch auch wenn die Kinder im Bett sind.

00:37:41.180 --> 00:37:48.900
Speaker 0: dadurch diesen Menschen die mehr Herausforderungen haben eben diesen Zugang zu ermöglichen ist also glaube nicht was ganz tolles.

00:37:48.960 --> 00:37:59.480
Speaker 0: das ist aber auch das was am Ende einer großen demokratischen Herausforderung unserer Zeit, nämlich Ungerechtigkeit besser adressiert.

00:37:59.540 --> 00:38:12.980
Speaker 0: Bildung ist die beste Möglichkeit mehr nicht nur Chancengerechtigkeit sondern auch Wohlstandsgerechtigkeit zu erzeugen und da leisten wir eben unseren Beitrag und da spielt Technologie eine Riesenrolle.

00:38:13.460 --> 00:38:27.020
Speaker 0: ich glaube auch gut eingesetzt kann sie das nicht nur in der Hochschule wie bei uns sondern kann es auch noch früher Schule in einer geeigneten Form, aber es erfordert das was wir jetzt in den letzten fünfzehn-sechzehn Jahren gemacht haben wirklich ziv zu verstehen.

00:38:27.400 --> 00:38:28.660
Speaker 0: Was ist die Herausforderung dieser Zielgruppe?

00:38:29.340 --> 00:38:34.000
Speaker 0: Wie muss sich mein Angebot, mein Lernangebot gestalten damit diese Herausforderungen bewältigt werden?

00:38:34.360 --> 00:38:49.380
Speaker 0: und dafür ist Technologie nur ein Tool, aber eben ein sehr mächtiges und das ist auch der Beitrag, den es gilt in der Zukunft einfach durch KI noch besser zu machen noch besser geht.

00:38:51.600 --> 00:39:01.340
Speaker 1: Ich würde gerne die Überleitung zu diesem nächsten großen Themenkomplex über einen Begriff machen, ein Begriff der abgewandelt hier im Podcast eine sehr zentrale Rolle spielt.

00:39:02.000 --> 00:39:04.120
Speaker 1: Die Rede ist von digitaler Souveränität.

00:39:05.100 --> 00:39:09.640
Speaker 1: Das hängt jetzt nicht nur an der Weltpolitik und an der KI-Entwicklung, sondern auch an Plattformprinzipien.

00:39:10.240 --> 00:39:20.160
Speaker 1: Dass meine Überzeugung ist – und auch die Überzeugungen von Schwarz-Digits -, dass wir in Europa, in Deutschland einen gewissen Anteil an digitaler Souveränität brauchen.

00:39:20.960 --> 00:39:35.540
Speaker 1: Wirtschaftlich gesehen bei digitalerSouveränitet eben auch deshalb weil sich ein guter Teil der wirtschaftlichen Kraft dorthin verschiebt wo künstliche Intelligenz ein Mehrwert erzeugen kann, quer durch die Wertschöpfungskette.

00:39:35.780 --> 00:39:51.700
Speaker 1: Es ist also auch nicht nur eine geopolitische Frage ob uns Donald Trump abschneidet von irgendwelchen Modellen oder ob China uns irgendwelche Modelle zur Verfügung stellt, die dann eine gewisse politische Schlagseite haben sondern auch ganz schlicht und ergreifend die Frage Wo genau findet Wertschüpfung statt?

00:39:51.940 --> 00:39:59.100
Speaker 1: Wo ist das Unternehmen so erfolgreich dass es zum Beispiel seine Angestellten gut bezahlen kann gute Arbeit liefern können usw.

00:39:59.700 --> 00:40:10.680
Speaker 1: Und sofort Die Frage, die sich daraus direkt ergibt, wenn man das auf die Person und Bildungsebene zieht ist dieser Begriff den ich erst im Gespräch mit dir so richtig umfasst habe.

00:40:10.780 --> 00:40:12.900
Speaker 1: Nämlich kognitive Souveränität?

00:40:13.680 --> 00:40:13.740
Speaker 0: Ja!

00:40:14.680 --> 00:40:38.440
Speaker 0: Die technische Souveranität ist ja das was viele in dieser geopolitischen Diskussion in Vordergrund stellen Das was wir Menschen brauchen, dass es Deutschland braucht, dass Europa braucht, das vielleicht auch Weltbürger brauchen kognitive Souveränität mit diesen Modellen umzugeben, den Output zu beurteilen und das auch kritisch bewerten zu können.

00:40:39.280 --> 00:40:53.140
Speaker 0: Und in dem Sinne kann man sagen wenn ich jetzt technische Souveranität herstelle dann ist es ein bisschen wie da sind jetzt Menschen im Rechenzentren die aber nicht wissen wie sie das Ergebnis beurteilten sollen.

00:40:54.180 --> 00:41:01.320
Speaker 0: und dass spielt meinesachtens die größte Rolle in der ganzen KI-Transformation.

00:41:01.500 --> 00:41:07.320
Speaker 0: und deswegen bin ich auch per se als Optimist, aber auch in dieser Sache durchaus begründeter Optimist.

00:41:07.880 --> 00:41:33.400
Speaker 0: Wenn wir als Deutschland oder Europa schaffen diese Wertschöpfungsketten, die wir haben und auch sozusagen gut gestalten und erfolgreich gestalten so durch KI anzupassen eben mit dieser kognitiven Souveränität dann haben wir eine also auch für unseren Wohlstand, für den Erfolg unseres Kontinents eine supergute Ausgangsposition.

00:41:34.740 --> 00:41:51.200
Speaker 0: Wieder spielt dabei natürlich diese Rolle der KI-Kompetenz und auch das Urteilsvermögen die große Rolle und deswegen finde ich sollten dieses technische Souveränität nicht isoliert sehen sondern immer in Verbindung mit der kognitiven Souveranität.

00:41:51.680 --> 00:41:57.820
Speaker 1: Dieser Begriff Kognitive-Soverenität Der steht für mich, wenn du sagst wir haben eine gute Ausgangsvororsetzung.

00:41:58.120 --> 00:42:15.440
Speaker 1: So ein bisschen im Widerspruch zum Beispiel zu den jüngsten PISA-Ergebnissen wo ich jetzt sagen würde da hat sich nicht rausgestellt dass Deutschland an der Weltspitze der kognitiven Souveränität bei den jungen Schülerinnen und Schülern stattfindet.

00:42:15.620 --> 00:42:19.620
Speaker 1: vorsichtig gesagt das sind ja dann wahrscheinlich zum guten Teil auch die Studierenden in Zukunft.

00:42:20.980 --> 00:42:21.880
Speaker 0: Also, ja das ist so.

00:42:22.040 --> 00:42:23.200
Speaker 0: Jetzt muss man sagen weltweit.

00:42:23.740 --> 00:42:37.420
Speaker 0: Es ist jetzt nicht nur in Deutschland Deutschlands besonders abgesagt aber weltweit gibt es eine dramatischen Verlust an Lesematte und naturwissenschaftlichen Kompetenz Und fast keine Länder die sich dem widersetzen.

00:42:38.780 --> 00:42:45.660
Speaker 0: und auch da spielt KI eine, nicht die einzige Aber eine Rolle nach Einschätzung aller Beteiligten inklusive mir.

00:42:46.260 --> 00:42:48.580
Speaker 0: Jetzt mal ganz simpel aus meinem eigenen Leben nirgendwo.

00:42:48.620 --> 00:42:55.300
Speaker 0: ein Sohn ist in der Schule Er selber ist auch wahrscheinlich durch mich sozusagen sehr lernbegeister, leistungsbereiter, junger Mensch.

00:42:55.520 --> 00:43:01.840
Speaker 0: Aber in seiner Klasse bis auf einen anderen der genauso orientiert ist machen alle anderen ihre Aufgaben mit Chatchapiti.

00:43:02.000 --> 00:43:04.740
Speaker 0: So wenn ich meine Hausaufgabe mit Chachapiti mache lerne ich natürlich nichts.

00:43:05.320 --> 00:43:10.120
Speaker 0: das heißt so sagen auch der souveräne Umgang mit KI beizubringen.

00:43:10.600 --> 00:43:14.520
Speaker 0: Das ist super wichtig und eine riesige Herausforderung.

00:43:15.180 --> 00:43:25.440
Speaker 0: Und wieder was wir vorhin diskutiert haben Ich kann Wenn die KI, so wie das bei uns der Fall ist in einer guten Form diese Lernreise.

00:43:25.560 --> 00:43:33.660
Speaker 0: Die Menschen wo auch immer sie sind in der Hochschule oder Schule wenn die das gut kontrolliert unterstützt und nicht einfach die Hausaufgaben erledigt dann hat es einen sehr großen Mehrwert.

00:43:33.700 --> 00:43:47.380
Speaker 0: gibt's auf viele Studien dazu umgekehrt in einer unkontrollierten Situation führt dass am Ende also als ein Faktor dazu dass diese Probleme entstehen Wieder das Gute, also sind wir wieder bei dem Thema Zugang.

00:43:47.780 --> 00:43:53.640
Speaker 0: Das ist was... warum wir am Ende existieren um Bildung zu demokratisieren?

00:43:54.180 --> 00:44:02.380
Speaker 0: Ich kann auch wieder durch die KI diese Defizite an jeder Stelle zumindest wieder auffangen und reparieren.

00:44:02.880 --> 00:44:07.120
Speaker 0: Das Einzige, was es dafür natürlich braucht, ist die eigene Initiative, die wir nicht erzeugen

00:44:07.160 --> 00:44:07.340
Speaker 1: können.

00:44:08.440 --> 00:44:25.300
Speaker 1: Ja du sprichst gerade von diesem großen Konzept oder quasi dem gesamten Konzept Gebäude rund um Adaptive Learning unter anderem, wo sich also sowas wie eine KI-Agent über die sprechen wir auch gleich noch anpasst an die jeweilige Situationen und den Lernstand.

00:44:25.440 --> 00:44:31.240
Speaker 1: Auch an die Fähigkeiten von denenjenigen mit so einem KI Tutor, einem KI Instrument lernen.

00:44:31.380 --> 00:44:32.520
Speaker 1: das kann bis hin zur Sprache gehen?

00:44:32.820 --> 00:44:41.480
Speaker 1: Also wenn wir von mangelnder Lesefähigkeit wieder bei der PISA-Studie reden, dann reden wir auch davon dass das mit Migration und Integration in Deutschland zu tun hat.

00:44:41.640 --> 00:44:48.920
Speaker 1: Weil nicht alle jungen Menschen in der Schule schon so gut Deutsch sprechen, dass das in einem Test-Szenario irgendwie einen Ausschlag geben würde.

00:44:48.980 --> 00:44:57.600
Speaker 1: Und da kann man natürlich über ein Keirgenden, der Spielen sofort ins Arabische oder was auch immer für eine Sprache wechseln kann, eine ganze Menge Boden guten machen.

00:44:57.660 --> 00:45:04.800
Speaker 1: und gleichzeitig führen wir hier Diskussionen das Smartphone-Verbot für Kinder unter siebenundzwanzig Jahren, da kann man viel darüber sprechen.

00:45:05.320 --> 00:45:10.000
Speaker 1: Ich will aber noch mal auf diesen kognitiven Serenitätsaspekt eingehen weil ich für den so essenziell halte.

00:45:10.600 --> 00:45:17.120
Speaker 1: Das ist ein bisschen fast kant der Ausgang des Menschen aus der selbst verschuldeten Unmündigkeit.

00:45:17.560 --> 00:45:23.820
Speaker 1: Genau in diesem Bereich würde ich sagen, Kognitive Souveränität ist die mentale Selbstbestimmung im digitalen Zeitalter.

00:45:23.920 --> 00:45:32.720
Speaker 1: Also dass man trotz KI-Systeme, trotz algorithmischer Prägung, trotzt Flut von Informationen immer noch

00:45:33.380 --> 00:45:33.500
Speaker 0: die

00:45:34.140 --> 00:45:43.640
Speaker 1: Fähigkeit hat des eigene Denken so unbeeinflusst wie möglich und so urteilskräftig wie möglich.

00:45:45.840 --> 00:45:46.960
Speaker 1: Eigentlich immer eine Vision.

00:45:47.120 --> 00:45:48.780
Speaker 1: Das stimmt fast nie!

00:45:49.500 --> 00:45:53.860
Speaker 1: Ich komme ursprünglich nicht wie du aus der Physik, sondern ursprunglich aus der Werbung.

00:45:53.920 --> 00:45:55.720
Speaker 1: Das habe ich in den neunzigeren Jahren mal angefangen zu studieren.

00:45:56.320 --> 00:46:08.920
Speaker 1: Werbung basiert hauptsächlich darauf dass Menschen halt eben nicht vollkommen autonom immer das entscheidend was sie gerne hätten, sondern dass man sich ab und zu ganz gut dazu bringen kann irgendwas zu tun was die vorher vielleicht so nicht getan hätten.

00:46:09.400 --> 00:46:13.480
Speaker 1: Ich würde es nicht immer Manipulation nennen aber natürlich ist das irgendwie immer eine vision.

00:46:14.160 --> 00:46:15.040
Speaker 1: Wie können wir denn jetzt?

00:46:15.380 --> 00:46:24.880
Speaker 1: Universitäten in Zukunft so aufstellen, dass auch im KI-Agentenzeitalter wo unfassbar mächtige Systeme zurückkommen und die tollsten Aufgaben erfüllt haben werden.

00:46:24.920 --> 00:46:26.560
Speaker 1: Auch wenn es heute vielleicht noch nicht so scheint.

00:46:26.900 --> 00:46:30.480
Speaker 1: Dass dann trotzdem noch ausreichend viele Leute da sind, die sagen ach guck mal hier.

00:46:31.120 --> 00:46:38.980
Speaker 1: das hat der KI-Agents zwar mitgebracht als Lösung aber hier fehlt ein Komma und in Zeile siehmonat achtundfünfzig ist der Satz vertauscht.

00:46:39.020 --> 00:46:39.700
Speaker 1: Das sehe ich doch gleich.

00:46:41.240 --> 00:46:45.300
Speaker 0: Das ist ein bisschen wie der Taschenrechner und das Rechenlernen.

00:46:45.580 --> 00:46:48.900
Speaker 0: Kinder müssen auch noch rechnen lernen, wie wir gerade gesehen haben in der PISA-Welt.

00:46:49.020 --> 00:46:50.840
Speaker 0: Ist das nicht mehr ganz so gut?

00:46:51.560 --> 00:47:04.640
Speaker 0: Das heißt ich muss in der Schule, in der Hochschule auch diese Kompetenzen vermitteln dass sich ohne KI noch Texte schreiben kann, dass ich ohne KI auch noch Mathematische Aufgaben lösen kann.

00:47:05.080 --> 00:47:08.700
Speaker 0: Wir haben jetzt gerade die Lösung des Navier-Stokes-Problems.

00:47:09.120 --> 00:47:11.220
Speaker 0: Also als Physiker kenne ich das natürlich auch gut, ne?

00:47:11.340 --> 00:47:12.840
Speaker 0: Das lässt sich eigentlich sehr einfach erklären.

00:47:13.120 --> 00:47:23.400
Speaker 0: Nämlich das Flüsse wenn sie fließen irgendwann Wirbel machen ist schon alles aber an dem nicht fünfhundert Mathematiker auf der Welt geforscht haben und plötzlich ist es da als Lösung durch KI.

00:47:23.800 --> 00:47:26.660
Speaker 0: Aber trotzdem brauche ich noch Mathematika Die zumindest beurteilen können.

00:47:26.740 --> 00:47:27.840
Speaker 0: ist dieser Beweis denn richtig!

00:47:28.160 --> 00:47:29.720
Speaker 0: Das kann auch kein normaler Mensch.

00:47:30.720 --> 00:47:40.780
Speaker 0: Und damit spielt Weiterhin alles das, was wir heute als wichtige kognitive Kompetenzen ansehen eine Rolle.

00:47:41.680 --> 00:47:47.880
Speaker 0: Es gibt das interessante Konzept auch ein bisschen aus der Physik-Didaktik des Theorischen Minimums.

00:47:47.920 --> 00:47:49.220
Speaker 0: Was ist wirklich das?

00:47:49.340 --> 00:48:16.560
Speaker 0: Was in einem Fach oder einer Disziplin die Basiskompetenz ist, die ich lernen muss wenn nicht all das wissen dass so ein bisschen irrelevant ist abstrahiere und das ist die Aufgabe also vor dir wie wir uns jetzt selber stellen damit es genau darum geht Also unsere Studierenden, das lernen was sie in dieser Welt noch brauchen und dass... ...was sich in der Schule, in der Hochschule so ein bisschen eingeschlichen hat viel Wissen sozusagen parallel zu vermitteln auf das notwendige Minimum reduzieren.

00:48:16.600 --> 00:48:22.620
Speaker 0: Dass ich auch brauche und damit eben den Fokus viel mehr auf genau das zu lenken.

00:48:23.300 --> 00:48:38.820
Speaker 0: Was mir genau das was du jetzt beschrieben hast ermöglicht ohne nichts anderes zu machen als ein Zeil Ich habe da eine hundertfünftig oder sowas nicht das Komma zu finden Und das ist die Balance, die jetzt Bildungseinrichtungen erzielen müssen und natürlich sich auch auf den Weg machen müssen.

00:48:39.060 --> 00:48:52.580
Speaker 1: Interessanterweise sind da auch die KI Großprofiteure und ich würde schon sagen High-End Fachleute zumindest unternehmerisch betrachtet komplett unterschiedlicher Meinung, eines meiner Lieblingsbeispiele ist schon anderthalb bzw.

00:48:53.040 --> 00:48:54.000
Speaker 1: ein Jahr alt.

00:48:54.380 --> 00:49:01.920
Speaker 1: vor gut anderthhalb Jahren hat Jensen Huang gesagt das es totale Zeitverschwendung und falsch seinen Kindern überhaupt noch Softwareentwicklung beizubringen.

00:49:02.000 --> 00:49:05.000
Speaker 1: irgendwie Coden gehört einfach dem gestern an der Macht.

00:49:05.040 --> 00:49:05.900
Speaker 1: in Zukunft alles die KI.

00:49:06.560 --> 00:49:13.520
Speaker 1: und kurze Zeit später kommt Bill Gates um die Ecke und sagt, ja im Moment es wird in Zukunft noch genau drei Jobs geben.

00:49:13.960 --> 00:49:18.160
Speaker 1: Nämlich Biologen, Energiefachleute und Software-Entwickler.

00:49:19.680 --> 00:49:27.640
Speaker 1: Unabhängig davon dass ich gerne wissen würde wie er zum Beispiel Krankenschwestern komplett ersetzen möchte aber das ist eine Nebendiskussion.

00:49:28.340 --> 00:49:51.680
Speaker 1: Ist aus meiner Perspektive schon interessant, dass das was du gerade ansprichst zwar die meisten Menschen ähnlich sehen auch was so Die Vermittlung von Urteilskraft angeht dass aber im Ergebnis die einen, die sich gut mit KI auskennen sagen da bleibt kein Stein auf dem anderen und die anderen sagen ja nie Moment genau hier Softwareentwicklung brauchen wir wirklich ganz viele Leute eigentlich fast der einzige Beruf der übrig bleibt.

00:49:52.680 --> 00:50:03.920
Speaker 1: Wo stehst du denn da als jemand der für dich ein paar Dutzend Berufe und deren Lern-Hintergründe für sehr viele Menschen überhaupt erst zugänglich macht?

00:50:04.660 --> 00:50:09.580
Speaker 0: Ich glaube nicht, dass es sozusagen nennenswert weniger Jobs gibt.

00:50:09.640 --> 00:50:13.820
Speaker 0: Es wird aber trotzdem eine Riesenveränderung, also jeder Tätigkeit geben.

00:50:14.280 --> 00:50:24.620
Speaker 0: Das was wir ganz aktuell sehen ist das ja tatsächlich sogar mehr Jobs in diesen Bereichen entstehen die stark durch KI betroffen sind, was ein bisschen kontraintuitiv aussieht.

00:50:25.380 --> 00:50:30.060
Speaker 0: Aber sich natürlich das Tätigkeitsprofil von Software-Engineers dramatisch ändert.

00:50:30.140 --> 00:50:31.040
Speaker 0: Wir erleben es auch bei uns.

00:50:32.940 --> 00:50:34.520
Speaker 0: wieder bei diesem Beispiel von vorhin, mit dem Komma.

00:50:35.060 --> 00:50:38.680
Speaker 0: Ich muss natürlich weiterhin beurteilen können ist das gute oder schlechter Code?

00:50:39.400 --> 00:50:45.000
Speaker 0: aber ich schreibe ihn in der Regel nicht mehr selber und damit bleibt die Kompetenz weiter sehr wichtig.

00:50:45.500 --> 00:50:53.960
Speaker 0: nur die Art und Weise wie ich arbeite ändert sich mit allen Herausforderungen auch für Menschen, die einfach sehr gerne gecoated haben.

00:50:55.540 --> 00:50:59.500
Speaker 0: Wie sich das weiterentwickelt, ist natürlich mit der großen Preisfragen dieser Welt.

00:50:59.680 --> 00:51:02.920
Speaker 0: Aber deswegen haben wir unser sogenanntes Stop-Bredinist Framebook entwickelt.

00:51:03.020 --> 00:51:08.620
Speaker 0: auf jeden Fall wird es sich so weiter entwickeln dass ich diese... Da sind wir bei diesen Grundkompetenzen.

00:51:09.040 --> 00:51:21.460
Speaker 0: die werde ich brauchen und um dann in meiner sagen dazu Domäne im meinem Arbeitsbereich auch mit KI sehr gute Arbeit ergebnisse zu erstellen, die ich eben kritisch überprüfen kann.

00:51:22.120 --> 00:51:29.580
Speaker 0: damit werden sicher alle Tätigkeiten weiter da bleiben, wo so wie wir eine menschlichen Kontakt miteinander besteht.

00:51:29.740 --> 00:51:31.200
Speaker 0: Und ich hoffe das ich nicht mit einem Wort rede.

00:51:31.280 --> 00:51:32.100
Speaker 0: Ich bin auf jeden Fall keiner.

00:51:33.160 --> 00:51:44.060
Speaker 0: Das ist ja mittlerweile möglich lieber Sascha aber natürlich auch dort wo bislang viele Dinge hätten passieren sollen und da ist sicher Engineering ein wichtiges Beispiel.

00:51:44.540 --> 00:51:48.840
Speaker 0: Es gibt einen so großen Bottleneck-Mensch, das sollte man machen, das sollten wir anpassen um.

00:51:48.940 --> 00:51:53.780
Speaker 0: hier könnte man noch etwas verbessern was bislange einfach nicht möglich war weil es zu teuer war uns gar nicht diese Menschen gehabt ihr das tun können.

00:51:54.660 --> 00:51:58.580
Speaker 0: Gleichzeitig verschieben sich dann wiederum Dinge, zum Beispiel im medizinischen Bereich.

00:51:58.880 --> 00:52:08.840
Speaker 0: Ich gehe davon aus dass sozusagen die Zeit die Ärzte in der Zukunft mit Patienten verbringen werden steigen wird was ja eine tolle Sache ist und damit sehen wir diese krassen Veränderungen.

00:52:08.880 --> 00:52:12.180
Speaker 0: da kommt vielleicht noch letzter Satz dazu was du vorhin meintest.

00:52:12.680 --> 00:52:18.200
Speaker 0: Die riesen Herausforderung ist dieser Anpassung jetzt einfach viel schneller passiert als in der industriellen Revolution.

00:52:18.240 --> 00:52:20.500
Speaker 0: Da hatten wir hundert Jahre dafür jetzt aber vielleicht zehn Jahre dafür.

00:52:21.060 --> 00:52:33.520
Speaker 0: Und natürlich bedeutet es für den individuellen Menschen der eben Angst vor Veränderungen hat, dass diese Personen einfach eine ganz großen Verwerfung und damit auch herausfordernd stehen.

00:52:34.060 --> 00:52:38.120
Speaker 1: Einer meiner Lieblingsanektoten rund um Bildung und neue Technologien bzw.

00:52:38.360 --> 00:52:43.960
Speaker 1: eigentlich sogar richtigerweise Jugend- und neue technologien, das versuche ich in jedes Buch was ich schreibe rein zu schummeln – auch wenn es gar nicht passt!

00:52:44.620 --> 00:52:55.040
Speaker 1: Stammt von Steven Berlund Johnson aus dem Buch Everything Bad Is Good For You und er nimmt dazu Stellung, wie so viele Leute glauben das vernetzte Videospiele damals.

00:52:55.680 --> 00:53:02.460
Speaker 1: Zwei Tausend Fünf die Sperrspitze der Technologie wenn man sagen wir mal vom Internet Kontext ab sieht der dann Social Media wurde.

00:53:02.980 --> 00:53:09.680
Speaker 1: Und er skizziert daran wie es gewesen wäre wenn schon ein paar hundert Jahre lang das Vernetzter Computerspiel verfügbar gewesen wäre.

00:53:09.760 --> 00:53:11.300
Speaker 1: und dann wird plötzlich das Buch erfunden.

00:53:11.380 --> 00:53:16.680
Speaker 1: Und Eltern unterhalten sich über dieses neue Buch, sagen dann so was wie Oh mein Justin der.

00:53:17.320 --> 00:53:24.440
Speaker 1: früher hat er mit seinen Freunden gespielt und da war ein Jubeln und Trubeln alle zusammen im Chat und das war lustig.

00:53:24.520 --> 00:53:28.060
Speaker 1: Das hat man gemerkt es war lebendig die haben aufeinander reagiert das war soziale Interaktion.

00:53:28.140 --> 00:53:33.600
Speaker 1: und jetzt sitzt er alleine im Halbdunkel mit diesem Buch Und der liest das.

00:53:33.900 --> 00:53:35.500
Speaker 1: und das krasseste ist, ich habe mir das mal angeschaut.

00:53:35.540 --> 00:53:42.160
Speaker 1: Wenn da einmal ein Fehler drin ist, der geht nie wieder weg weil das sind so Seiten, da kann man nichts verändern und das nimmt ihn manchmal richtig mit.

00:53:43.020 --> 00:53:46.160
Speaker 1: er kommt nicht mehr runter zum Essen Er wird da reingesogen in dieses Buch.

00:53:46.200 --> 00:53:47.140
Speaker 1: Das macht mich richtig Angst.

00:53:47.200 --> 00:53:48.260
Speaker 1: Ich glaube er ist buchsüchtig.

00:53:49.040 --> 00:53:59.400
Speaker 1: und diese kleine Anekdote der Umkehrung Da würde ich sagen, ganz viel wie wir heute gerade bei jungen Menschen Technologie und künstliche Intelligenz vor allem wahrnehmen.

00:53:59.440 --> 00:54:01.060
Speaker 1: Und das findet ja im Bildungskontext statt.

00:54:01.300 --> 00:54:02.340
Speaker 1: Ja die können nicht mehr so gut lesen.

00:54:03.000 --> 00:54:07.260
Speaker 1: Ganz viel davon könnte man vielleicht zumindest zu einem Teil

00:54:08.160 --> 00:54:08.300
Speaker 0: auch

00:54:08.740 --> 00:54:12.860
Speaker 1: umgedreht als Folge von etwas eigentlich Positiven sehen.

00:54:13.340 --> 00:54:14.440
Speaker 1: Naja und ich meine jetzt nicht Hurra!

00:54:14.640 --> 00:54:26.580
Speaker 1: Die Kinder lesen schlechter Toll-Pisa Danke sondern ich mein jetzt eher sowas Wie die vielen Ergebnisse die zeigen dass Menschen, die mit KI Hausaufgaben machen oder lernen in bestimmten Bereichen besser werden und in bestimmte anderen schlechter.

00:54:26.960 --> 00:54:32.060
Speaker 1: Der Wharton Effekt nennt man das zum Beispiel bei der Übung sind sie mit KI besser und in der Prüfung sind sich viel schlechter.

00:54:32.600 --> 00:54:39.400
Speaker 1: Hintergrund ist das was du vorher gesagt hast nämlich dass Leute wenn Sie mit KI eine Aufgabe machen weniger intensiv und gut lernen.

00:54:40.340 --> 00:54:49.840
Speaker 1: Das könnte man auch umdrehen und sagen wow Endlich habe ich für die achtzig Prozent, die mich in der Bildungssituation gar nicht interessiert haben mit meiner Bildungslaufbahn.

00:54:50.280 --> 00:55:05.920
Speaker 1: Ein Instrument wo ich das schnell abfielen kann und kann mich stichwort Eigeninitiative auf die zwanzig Prozent die ich total toll finde super intensiv mit dem gleichen Instrument KI nämlich konzentrieren und werde dort viel viel besser weil machen wir uns nichts vor.

00:55:06.800 --> 00:55:18.780
Speaker 1: Natürlich ist während der Schule nicht jeder Bildungsinheit gleich gut gewesen und heute hört man hunderttausend Leute, die sagen ne wie irgendwie binominal Formeln weiß ich überhaupt gar nichts mehr wurde neulich irgendwie mein Kind kommt aus der Schule.

00:55:18.820 --> 00:55:20.100
Speaker 1: Ich habe gar nichts verstanden.

00:55:20.540 --> 00:55:26.840
Speaker 1: das spricht jetzt für mich nicht dafür dass die klassische vordigitale Bildung Langzeiteffekte in allen Bereichen hatte.

00:55:27.020 --> 00:55:34.860
Speaker 1: will sagen vielleicht erleben wir hier so eine Art Evolution der Verbesserung der Bilder die uns früherer Illusionen beraubt.

00:55:35.120 --> 00:55:35.840
Speaker 1: Das könnte doch sein.

00:55:37.000 --> 00:55:45.900
Speaker 0: Also das ist auf jeden Fall so, wenn wir jetzt... also nicht eher meine Eltern, die haben mal viele Gedichte auswendig gelernt und es war halt auch ein anderer Lernenhalt.

00:55:46.200 --> 00:55:48.060
Speaker 0: Insofern diese Evolution gibt's schon immer!

00:55:48.760 --> 00:55:52.220
Speaker 0: Und das Bild mit dem Buch und im Computerspiel ist sehr schön, ich kannte das nicht.

00:55:52.660 --> 00:55:52.820
Speaker 0: Das

00:55:53.540 --> 00:55:54.020
Speaker 1: zeigt

00:55:54.540 --> 00:55:57.520
Speaker 0: dass es natürlich bestimmte Kompetenzen gibt.

00:55:57.580 --> 00:56:00.280
Speaker 0: und bleiben wir wieder bei dieser Veränderungsfähigkeit.

00:56:00.640 --> 00:56:07.200
Speaker 0: Junge Menschen haben das viel mehr dadurch, dass sie viel schneller neue Technologien adaptieren, damit umgehen.

00:56:08.140 --> 00:56:15.960
Speaker 0: Kinder und auch junge Menschen sind ja mit ganz vorne bei KI-Nutzung gleichwohl wie immer.

00:56:17.860 --> 00:56:23.480
Speaker 0: Deswegen ist es ein bisschen glasvoll halb leer hat positive negative Seiten an der Veränderungsfähigkeit.

00:56:23.520 --> 00:56:24.720
Speaker 0: Das ist ja positive Seiten.

00:56:25.320 --> 00:56:42.680
Speaker 0: gerade bei diesem kann ich noch gut urteilen Aufmerksamkeitsspanne und damit auch die kognitive eben wieder Souveränität und Tiefe mich mit diesen Sachen so tief auseinanderzusetzen, dass ich das in Gänze verstehe.

00:56:42.780 --> 00:56:44.860
Speaker 0: Und nicht einfach sozusagen wie ein TikTok-Rührerskrolle.

00:56:45.140 --> 00:57:02.140
Speaker 0: Das ist dann wiederum die negative Seite und ich glaube die Herausforderung für alle Bildungseinrichtungen und vielleicht doch für uns Eltern, da haben wir ja auch einen inoffiziellen Bildungsauftrag davon vergessen kann ich nicht komplett an der Schule oder die Hochschule aus, also an die HochSchule vielleicht schon zu aussen aber nicht an die Schule das einfach reflektiert.

00:57:02.480 --> 00:57:04.380
Speaker 0: Was ist daran gut, was ist daran schlecht?

00:57:04.980 --> 00:57:06.660
Speaker 0: und bleiben wir bei Computerspielen.

00:57:06.800 --> 00:57:11.620
Speaker 0: natürlich haben die ganz tolle Möglichkeiten auch zum Beispiel Wissen zu vermitteln.

00:57:12.120 --> 00:57:17.340
Speaker 0: mein Sohn über Minecraft mods hat schon Sachen gelernt in der Chemie krass.

00:57:17.840 --> 00:57:22.620
Speaker 0: es ist super also was da sozusagen spielerisch an Tiefe im Wissen erworben wird.

00:57:23.540 --> 00:57:32.080
Speaker 0: Aber natürlich hat es auch ähnliche negative Effekte von Social Media auf alle möglichen persönlichen Eigenschaften.

00:57:32.600 --> 00:57:37.600
Speaker 0: Und das gilt es halt zu nutzen und ich glaube, dass ist vor dem Hintergrund relativ simpel.

00:57:37.960 --> 00:57:40.820
Speaker 0: also wie gesagt Physiker man hat viel mit Atomspaltung zu tun.

00:57:40.880 --> 00:57:42.420
Speaker 0: mein Vater hat meine Atomenistik gearbeitet.

00:57:43.020 --> 00:57:55.520
Speaker 0: Auch Atomindustrie auch wenn es in Deutschland immer anders reflektiert wird hat positive und negative Seiten und entsprechend ist jede Technologie kann zum Benefit und zum Schaden der Menschheit eingesetzt werden.

00:57:55.580 --> 00:58:00.220
Speaker 0: Und das Wichtige ist... Das gilt es ganz, insbesondere bei KI.

00:58:00.720 --> 00:58:11.520
Speaker 0: Ich muss zusehen, dass ich die Positiven nutzen, realisiere und natürlich die negativen Risiken so gut als wir als Gesellschaft das können begrenzen.

00:58:12.060 --> 00:58:12.100
Speaker 1: Ja!

00:58:12.860 --> 00:58:18.080
Speaker 1: Ich möchte als Abschluss eine kleine gemeinsame Vision zusammenentwickeln.

00:58:18.960 --> 00:58:28.880
Speaker 1: Zwar gibt es einen Begriff, den ich im Bildungskontext sehr schätze der in der großen Debatte rund um Bildung für mich enttäuschend selten überhaupt auch nur erwähnt wird.

00:58:29.460 --> 00:58:34.020
Speaker 1: Dieser Begriff ist gleichzeitig eine Kunst und eine Wissenschaft und zwar die Daktik.

00:58:34.220 --> 00:58:39.100
Speaker 1: das ist gleichzeitig die Kunst und aber auch die Wissenschaft des Lehrens und des Lernens.

00:58:39.460 --> 00:58:49.920
Speaker 1: ja und diese natürlich aus dem altgriechischen kommende Didaktik hat in Deutschland zäh und starre Funktionen lange gehabt.

00:58:50.020 --> 00:59:09.800
Speaker 1: Ich habe ein paar mal Bildungsprojekte gemacht, da war quasi in der Grundschule und noch in Teilen der Oberstufe das wichtigste didaktische Muster die Doppelseite im Schulbuch dass man von links oben bis rechts unten eine Schulstunde durchgehen kann und danach wissen die Kinder was los ist und das gleiche Buch kann man dann für den dreißig Jahre benutzen.

00:59:10.000 --> 00:59:19.940
Speaker 1: ich übertreibe nur ganz bisschen nichts gegen Schuhbücher aber diese Didaktik ganz vielfältig weiterentwickelt worden durch Technologien.

00:59:20.400 --> 00:59:24.260
Speaker 1: Das ist schon immer so, Buchdruck war da nur eins von den vielen Beispielen.

00:59:25.140 --> 00:59:32.680
Speaker 1: aber jetzt kommt die Frage brauchen wir und diese Vision möchte ich mit dir entwickeln Sven eine neue KI-Didaktik?

00:59:33.480 --> 00:59:39.600
Speaker 0: Ich glaube nein keine grundsätzlich neue KI

00:59:39.920 --> 00:59:40.860
Speaker 1: Didaktik

00:59:41.700 --> 00:59:43.940
Speaker 0: im Sinne von was sind Prinzipien?

00:59:44.330 --> 00:59:47.029
Speaker 0: Aber, also da ist es ein Jahr.

00:59:47.569 --> 01:00:09.109
Speaker 0: Es eröffnet neue Möglichkeiten die ich schon immer vielleicht gesucht habe als Didaktiker, die ich aber nie realisieren konnte weil sie aufwendig waren zu schwierig nicht selber hinbekommen und damit is KI die große Chance Dinge umzusetzen die didaktiker schon immer tun wollten.

01:00:09.169 --> 01:00:10.770
Speaker 0: Ich gebe freikonkrete Beispiele.

01:00:11.230 --> 01:00:13.370
Speaker 0: das eine Das ist schon lange bekannt.

01:00:13.430 --> 01:00:15.129
Speaker 0: Ich weiß nicht, Blumen hat da zu viel gemacht.

01:00:15.569 --> 01:00:25.810
Speaker 0: Es ist ganz klar es ist besser wenn Menschen einen persönlichen Tutor haben der ihnen sozusagen durch ihre Lernreise so praktisch wie möglich das erzeugt.

01:00:26.230 --> 01:00:26.810
Speaker 0: Ist halt zu teuer.

01:00:27.029 --> 01:00:29.689
Speaker 0: Konnt man nur dem Adel ermöglichen oder vielleicht auch früher bei den alten Griechen?

01:00:29.730 --> 01:00:31.990
Speaker 0: Das waren ja am Ende auch privilegierte Menschen.

01:00:32.529 --> 01:00:33.569
Speaker 0: Das ist jetzt für alle möglich.

01:00:33.629 --> 01:00:37.129
Speaker 0: Das ein Beispiel was auch ganz klaren Erkenntnis aus der Detaktik ist.

01:00:37.169 --> 01:00:40.950
Speaker 0: Der zweite ist eben dieses Anwenden ist besser als nur lesen.

01:00:41.850 --> 01:00:47.890
Speaker 0: Ich kann mittlerweile krandios gute Simulationen auch über KI erzeugen, was Leute schon immer versucht haben.

01:00:47.930 --> 01:00:52.890
Speaker 0: Manchmal auch in einigen Bereichen gemacht haben aber es ist einfach viel zu teuer als dass ich das sozusagen im großen Umfang hätte tun können.

01:00:52.950 --> 01:00:58.669
Speaker 0: Auch das geht mittlerweile weil einfach dieses ausprobieren is die beste Form des Lernens.

01:00:59.430 --> 01:01:15.970
Speaker 0: und das dritte ist die Möglichkeit viel besser Ja, dem vielen Materialien die es gibt sozusagen meinen eigenen didaktischen Ansatz zu verbessern und sogar so zu verbesseren dass ich das für den individuellen Studierende mache.

01:01:18.330 --> 01:01:31.649
Speaker 0: Wir machen das mittlerweile so, dass wir diese ganzen, es sind mehrere Millionen Chats im Monat natürlich datenschutzkonform analysieren und dann sowohl für den einzelnen Lernenden immer wieder für sie oder ihn optimieren.

01:01:31.710 --> 01:01:32.189
Speaker 0: Was ist jetzt?

01:01:32.609 --> 01:01:43.230
Speaker 0: Wie kann ich dich bestmöglich unterstützen aber natürlich auch übergreifend über alle unsere Studierenden lernen musste entwickeln die man dann wieder für alle anbinden kann?

01:01:44.330 --> 01:01:47.710
Speaker 0: Am Ende ja das, was die Daktik eigentlich tun sollte empirisch vorgehen.

01:01:47.930 --> 01:01:48.490
Speaker 0: Was funktioniert?

01:01:48.549 --> 01:01:49.290
Speaker 0: Was funktioniert nicht?

01:01:49.370 --> 01:01:58.230
Speaker 0: und das verbessern und eben nicht über, weiß ich, langsam geschriebene Paper sondern hier geht es jetzt sogar in Echtzeit also gewissermaßen jeden Nacht läuft da dieser Job durch.

01:01:58.750 --> 01:02:08.609
Speaker 0: Dadurch habe ich plötzlich die daktische Möglichkeiten, die ich nie hatte und das zu reflektieren ist glaube ich der riesen, riesen Chance die KI für die Diktiker möglich.

01:02:09.569 --> 01:02:19.410
Speaker 1: Das knüpft interessanterweise direkt an meine Vision, die ich dem nicht entgegenstellen möchte sondern wie ich das ergänzen möchte was du gerade skizziert hast.

01:02:20.089 --> 01:02:32.509
Speaker 1: Ich kann verstehen wenn dir diese Version jetzt nicht so ganz super gut gefällt weil sie ein kleines Knirschen zwischen Universität und Studierende bringen könnte beziehungsweise was die Institution angeht.

01:02:32.569 --> 01:02:39.250
Speaker 1: es ist nämlich einen Rückgriff auf die erste Universität der Welt in Bologna gegründet im Norditalien hier im Jahr.

01:02:41.109 --> 01:02:51.990
Speaker 1: Und das ist deswegen so interessant aus einer Perspektive der KI-Didaktik, weil da die Machtverhältnisse übrigens auch die Privilegiertheitsverhältnisse komplett anders waren als sie heute zumindest scheinen.

01:02:52.549 --> 01:03:15.730
Speaker 1: Denn die Studierenden haben damals einfach eine Genossenschaft in den Unternehmen gegründet und haben die Lehrer, die Professorin dort angestellt und haben auch einen Rektor angestellt, der mit einem sehr harten Regel und vor allem Bewertungskorsett ständig prüfen musste, ob die Professorin ihren Job den Studierenden was beizubringen auch richtig erfüllen.

01:03:15.970 --> 01:03:18.529
Speaker 1: Und die Professoren konnten von der Studierende sehr schnell entlassen werden.

01:03:18.569 --> 01:03:23.410
Speaker 1: Die waren an die harte Kandarre genommen worden könnte man vielleicht sagen.

01:03:23.990 --> 01:03:41.210
Speaker 1: und diese Umkehrung davon dass die Studierendinnen selbst dafür verantwortlich sind und auch selbst dafür für antwortlich sind die richtigen Lerkörper im weitesten Sinn an Bord zu holen und immer wieder zu bewerten die und sei es über Bande, noch die richtigen sind.

01:03:41.330 --> 01:03:44.149
Speaker 1: Und wenn nicht wie man die so entwickeln kann dass sie die Richtigen sind.

01:03:44.730 --> 01:03:59.109
Speaker 1: das ist für mich eine Erzählung die tausend achtundachtzig von paar adeligen Studierenden mit sehr viel Geld natürlich leicht durchgeführt werden konnte die aber heute in demokratischen liberalen Gesellschaften nur durch künstliche Intelligenz möglich wird.

01:03:59.290 --> 01:04:11.670
Speaker 1: Das also jeder und jeder Studierende einen eigenen Tutor hat der ganz präzise und genau richtig einen durch so eine Universität durchführt, der auch selbst kontrolliert wird.

01:04:11.830 --> 01:04:20.089
Speaker 1: Und bei dem man selbst dafür verantwortlich ist zu sagen ob das das richtige Instrument ist und wenn nein wie mache ich es zum richtigen Instrument?

01:04:20.729 --> 01:04:24.470
Speaker 1: Das finde ich ne sehr schöne Vision der KI-Didaktik.

01:04:24.549 --> 01:04:34.129
Speaker 1: dass die Universität zurückkommt zu einer Art Machtumkehr weil natürlich da draußen noch die Professoren und Professorinnen sind, wenn natürlich dann auch eine Institution ist.

01:04:34.170 --> 01:04:44.049
Speaker 1: Und da geht man hin – wir haben schon ganz viele Sachen dazu gesagt, warum das weiter wichtig ist -, dass aber so ein zentrales Lehrinstrument von mir selbst kontrolliert und vor allem von mir selber verantwortet wird.

01:04:44.149 --> 01:04:52.029
Speaker 1: Das macht mir irgendwie so eine Art warme KI-Vision rund um einen KI-Didaktik der Zukunft in meinem Bauch?

01:04:53.830 --> 01:04:53.870
Speaker 0: Ja!

01:04:55.710 --> 01:05:01.670
Speaker 0: Also ein richtiger und sehr schöner Gedanke.

01:05:02.390 --> 01:05:08.470
Speaker 0: Das ist aber auch das, was wir eigentlich schon seit es uns gibt versuchen den Studierenden.

01:05:08.529 --> 01:05:09.770
Speaker 0: Erfolg steht im Mittelpunkt.

01:05:09.810 --> 01:05:12.129
Speaker 0: Das der einzige Grund warum's uns gibt.

01:05:12.509 --> 01:05:16.589
Speaker 0: Warum es eigentlich alle anderen Hochschulen und Schulen dieser Welt gibt.

01:05:17.170 --> 01:05:24.890
Speaker 0: leider und so ist in komplexen Organisationen schiebt sich manchmal die Institution in den Mittelpunkt.

01:05:25.350 --> 01:05:30.310
Speaker 0: Und das, worum es eigentlich geht, nämlich die Studierenden und deren langfristige Erfolg geht in den Hintergrund.

01:05:31.149 --> 01:05:39.470
Speaker 0: So habe ich noch nicht drüber nachgedacht, deswegen gefällt mir jetzt also etwas positiver zu fällen diese Visionen, die du da skizzierst – noch besser!

01:05:39.930 --> 01:05:42.490
Speaker 0: Das ist das was es ohnehin schon sein sollte.

01:05:42.950 --> 01:05:59.770
Speaker 0: KI kann sicher einen Beitrag leisten dass das noch mehr passiert Und damit ist ja KI auch ein Tool, also eine Demokratisierung von Wissen und Können voranzutreiben.

01:06:02.290 --> 01:06:21.229
Speaker 0: Ich bin nicht so ein Soziologe, ich würde da nicht in Machtstrukturen denken sondern es geht eher darum wirklich einfach den Kunden... Also das ist für Hochschulen der Studierende im Blick zu behalten, sie sagen okay ich muss wirklich sicherstellen dass unsere Studierenden erfolgreich sind und das ist auch das was nicht einfach zu messen ist.

01:06:21.750 --> 01:06:23.689
Speaker 0: Was ist jetzt wirklich genau studieren Erfolg?

01:06:24.950 --> 01:06:27.450
Speaker 0: Es misst sich definitiv nicht an Forschungspapern.

01:06:28.109 --> 01:06:33.049
Speaker 0: Das ist nicht die richtige Maßzahl für Studienerfolge sondern das ist nur die Maßzahl von Forschungs-Outputs.

01:06:33.629 --> 01:06:46.470
Speaker 0: Sondern es misst dich daran ob Studierender am Ende sagen ja das hat sich gelohnt Wenn das geht ja am Ende auch in Beschäftigung und eine Beschäftigungsfähigkeit, Arbeitgeber sagen Ja Mensch dieser Studierende macht das sehr gut.

01:06:46.549 --> 01:06:59.810
Speaker 0: Und das ist auch das was wir tun, dass wie unsere Studien fragen und also wenn man dies mal auf der Zunge zergehen lässt, dass unsere Studierenden obwohl sie Studiengebühren zahlen und natürlich staatliche Hochschulen kosten, da sind deutlich mehr sagen, ne?

01:06:59.890 --> 01:07:09.649
Speaker 0: Das die Investitionen im Studium hat sich gelohnt nicht nur die Zeit sondern auch das Geld bei staatlichen ja nur, dass die Zeit investiere.

01:07:09.710 --> 01:07:28.229
Speaker 0: Das zeigt uns wir sind auf dem richtigen Weg und gleichzeitig zeigt uns auch Ja das ist ein super wichtiges Thema und mit einer Vision um darauf zurückzukommen ISKI wahrscheinlich eine Chance die Studierenden noch mehr in den Mittelpunkt zu stellen und nicht nur die Studieren sondern dann auch hoffentlich die Schüler.

01:07:29.970 --> 01:07:34.470
Speaker 1: Lieber Sen, danke dass du hier im Podcast warst und danke das wir zusammen gesprochen haben.

01:07:34.549 --> 01:07:43.609
Speaker 1: Nicht nur über die Zukunft der Universität sondern auch die Zukunft dieser Technologie mit der man Bildung irgendwann ermöglicht und warum und wofür und in welche Richtung man es überhaupt tut.

01:07:44.270 --> 01:07:58.470
Speaker 1: falls ihr Lust habt mit uns darüber zu diskutieren könnt ihr das gerne tun auf den verschiedenen Plattformen auf denen Tech-KI und Schmetterlinge unterwegs ist zum Beispiel LinkedIn zum Beispiel Instagram zum Beispiel TikTok und auch YouTube.

01:07:58.950 --> 01:08:01.310
Speaker 1: Vielen Dank fürs Zuhören und bis zum nächsten

01:08:03.609 --> 01:08:05.129
Speaker 0: Mal.