Gärtner, Moraß, Koss, Garbusa, Matern & Innermann (2024)

Die Studie des Forschungs- und Innovationslabors Digitale Lehre (FIDL) analysiert Einsatz, Nutzen und Grenzen von ChatGPT und anderen Large Language Modellen (LLMs) in der Lehre an bayerischen Hochschulen für angewandte Wissenschaften (HAWs). Die in der Publikation präsentierten Ergebnisse basieren auf einer schriftlichen Online-Befragung von mehr als 1500 Studierenden, Lehrenden und Funktionsträgerinnen und -trägern bayerischer HAWs sowie auf 27 vertiefenden Interviews.

Die Datenerhebung erfolgte ab Ende November 2023 bis Mitte Januar 2024. Im Fokus der Befragung standen u.a. das Verständnis von LLMs, die Einsatzhäufigkeit von ChatGPT und anderen LLMs in der Lehre, Einsatzszenarien und deren Nutzen, aber auch Aspekte wie die Unterstützung der jeweiligen Hochschule für den Einsatz von LLMs.

Die Studienergebnisse machen unter anderem deutlich, dass viele der Befragten zum Erhebungszeitpunkt nur über ein geringes Verständnis der Nutzbarkeit von LLMs und deren technologischer Funktionsweise verfügten. Und auch die Einsatzhäufigkeit von LLMs in Lehre, Studium und Arbeitsalltag war noch gering. Die Qualität der Ergebnisse einer Nutzung von LLMs wurde kritisch gesehen und auch rechtliche Bedenken sowie fehlende sinnvolle Einsatzmöglichkeiten wurden als Einschränkungen genannt. Dennoch wurden von den Teilnehmenden auch Chance zur Verbesserung der Lehre im Einsatz von LLMs erkannt.

Die Studie bietet nicht nur einen guten Überblick sowie vertiefende Einsichten in individuelle Erfahrungen und Einschätzungen. Die Ergebnisse unterstreichen nach Ansicht der Autorinnen und des Autors insbesondere auch die Notwendigkeit gezielter Fortbildungsmaßnahmen und einer intensiveren Auseinandersetzung mit den Möglichkeiten und Grenzen generativer KI in der akademischen Bildung.