KI im Hörsaal: Wie Lehrende der TH Rosenheim OneTutor didaktisch einsetzen

Ein KI Tutor entfaltet seinen Wert nicht dadurch, dass er einfach verfügbar ist, sondern dadurch, dass er gezielt in die Lehre eingebaut wird. Im ersten Teil dieser Serie haben drei Lehrende der TH Rosenheim erklärt, warum ihre Hochschule OneTutor im Rahmen eines Forschungsprojekts einsetzt. Dieser zweite Teil zeigt, wie das im Hörsaal konkret aussieht: von Gruppenarbeiten mit KI über das Erlernen von gutem Prompten bis zur Prüfungsvorbereitung.

Felix Höpfl, Professor an der Fakultät für Angewandte Gesundheits- und Sozialwissenschaften, bringt seine Grundregel auf den Punkt: „Für mich ist ganz wichtig, dass ich mir vorher in meinem Lehrkonzept überlege, an welcher Stelle ich OneTutor einsetze. Also nicht einfach sagen, liebe Studierende, wir haben jetzt ein tolles Tool, viel Spaß.“

Ein Beispiel aus seinem Kurs Qualitätsmanagement im Gesundheitswesen: In einer Gruppenarbeit betrachtet eine Gruppe einen Sachverhalt aus Sicht der Ärzteschaft, eine aus Sicht der Pflege, eine aus Sicht von Geschäftsführung und Investoren. Die erarbeiteten Argumente spiegeln die Gruppen anschließend mit OneTutor und prüfen, ob sie für die jeweilige Zielgruppe stimmig sind.

„Mit den gesicherten Argumenten geht es dann zum Beispiel in eine Fishbowl Diskussion. Meine Studierenden sind viel sicherer in ihrer Argumentation, weil sie alles noch einmal überprüft haben.“ – Prof. Felix Höpfl, TH Rosenheim

Auch im Erstsemesterkurs zum wissenschaftlichen Arbeiten setzt er OneTutor ein, nach einer kurzen Einführung in die Funktionsweise von Sprachmodellen und einem kompakten Promptingkurs. Sein Fazit: „Die meisten Studenten wollen ihn gar nicht mehr hergeben.“

Meike Töllner, Professorin für konstruktiven Ingenieurbau, nutzt OneTutor in Massivbau und Glasbau. Für sie liegt ein großer didaktischer Vorteil darin, dass die Chats ihrer Studierenden für sie einsehbar sind: „Das finde ich einen riesigen Vorteil im Vergleich zu ChatGPT: Die Studierenden chatten für mich lesbar. So kann ich mit ihnen thematisieren, dass sie gar nicht richtig prompten und mit einem zu allgemeinen Prompt niemals das richtige Ergebnis aus meinen Unterlagen bekommen können.“

Aus falschen Antworten werden so Lernanlässe. Töllner bespricht mit ihren Studierenden, dass KI vor allem dort sinnvoll ist, wo man die Antwort einschätzen kann, und nicht in Bereichen, die über dem eigenen Wissen liegen.

„Mit OneTutor bespreche ich mit den Studierenden quasi die KI selbst. Sie sollen ihre Medienkompetenz entwickeln, denn sie werden KI nutzen, und sie sollen lernen, es richtig zu machen. Das verbinde ich jetzt mit meinem Modul.“ – Prof. Meike Töllner, TH Rosenheim

Ein praktischer Nebeneffekt: Studierende finden sich deutlich schneller im Skript zurecht. In Massivbau 2 hat Töllner zusätzlich das Skript aus Massivbau 1 hinterlegt, sodass der Chat die Verbindung zu länger zurückliegenden Grundlagen automatisch wiederherstellt.

Holly Ott, Professorin für Produktionsmanagement, beobachtet die Nutzung besonders in der Prüfungsphase: „Wir sehen, dass die Studierenden das Tool direkt vor den Prüfungen nutzen und die zusätzlichen Übungsaufgaben wirklich schätzen.“ Am Quizformat gefällt ihr vor allem das Feedback: OneTutor erklärt bei jeder Antwort, warum sie richtig oder falsch war, und liefert Zusatzinformationen.

Felix Höpfl hat den Effekt in einem besonders kritischen Szenario getestet: Wiederholungsprüfungen. An der TH Rosenheim starten die meisten Studiengänge nur einmal im Jahr. Wer eine Prüfung schiebt oder nicht besteht, muss sie in einem Semester nachholen, in dem die Veranstaltung gar nicht gelesen wird. Höpfl stellte den Studierenden OneTutor samt einem eigenen, bewusst schweren Prüfungsquiz weiter zur Verfügung.

„Für mich war das Ergebnis sehr überraschend: Der Notendurchschnitt bei der Wiederholungsprüfung war besser als der Notendurchschnitt bei der Prüfung im Semester, in dem ich selbst unterrichtet habe.“ – Prof. Felix Höpfl, TH Rosenheim

Seine anfängliche Skepsis, Studierende könnten sich einfach jede Antwort erzeugen lassen, hat sich dabei nicht bestätigt: „Die Rückmeldung der Studierenden war eher: Nein, ich will das ja selber können.“

Wie viel Aufwand ist das für Lehrende?

Der Einstieg ist überschaubar. Meike Töllner: „Das ist an einem Tag gemacht. Das Hochladen der Unterlagen dauert eine halbe Stunde.“ Felix Höpfl braucht für die Pflege der Lehrinhalte 10 bis 20 Minuten pro Semester, etwas mehr Zeit investiert er in die Pflege seiner Quizfragen: „Ich glaube, mit einem halben Tag Arbeit habe ich mein Semester mit OneTutor vorbereitet.“ Und Holly Ott nutzt die automatisch generierten Quizfragen als Basis, die sie vor der Freigabe prüft und anpasst.

Auch die Zusammenarbeit mit dem OneTutor Team bewerten die Lehrenden positiv. Höpfl: „Ich habe zwei E-Mails an das Team geschickt in den knapp zwei Jahren, in denen wir zusammenarbeiten. Das Tool habe ich selbst als sehr reif empfunden.“

Fazit

Ob Gruppenarbeit mit gespiegelten Argumenten, Promptingübungen am eigenen Skript oder Prüfungsvorbereitung ohne laufende Vorlesung: Die Lehrenden der TH Rosenheim zeigen, dass ein KI Tutor dann am meisten bewirkt, wenn er bewusst in die Didaktik eingebaut wird. Der Aufwand dafür ist gering, der Effekt bei den Studierenden messbar. Oder in den Worten von Felix Höpfl: Mir und meinen Studierenden bringt das Tool sehr viel, und ich freue mich jeden Tag daran.

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