Alle Studierenden und Lehrenden können ChatGPT an der Ruhr-Universität Bochum datenschutzfreundlich nutzen.
Studie Wie gut Lehrende KI-generierte Texte erkennen
KI-Tools sind aus dem Studienalltag nicht mehr wegzudenken. Aber nicht immer erfolgt ihr Einsatz den Regeln entsprechend. Erkennen Lehrende es, wenn Studierende sich heimlich von der KI helfen lassen?
Beim Lesen von Studierendenarbeiten müssen Lehrende regelmäßig stutzen: Kann diese Person diese Arbeit wirklich selbst verfasst haben oder hat sie sich beim Erstellen von Künstlicher Intelligenz (KI) helfen lassen? Hat diese Art der Unterstützung im Rahmen der fachlichen Regeln stattgefunden oder ist sie darüber hinausgegangen? Wie gut Lehrende darin sind, KI-generierte Arbeiten zu identifizieren, möchte ein Forschungsteam der Ruhr-Universität Bochum im Rahmen des Projekts „DEDICAITE: DEtecting AI-generated TExts in a DIdactic Context“ herausfinden. Es startet am 4. Dezember 2024 mit einer Befragung, an der alle teilnehmen können, die an der Lehre der Ruhr-Universität Bochum beteiligt sind. Die Befragung läuft voraussichtlich zwei Monate.
Mittlerweile besteht Konsens, dass es keinen Sinn ergibt, Studierenden oder Lehrenden die Nutzung von KI komplett zu verbieten. Gerade für Prüfungssituationen ist jedoch noch nicht geklärt, wie Nutzungsszenarien aussehen sollten. „Daher gilt es jetzt, den Umgang mit KI-Technologien zu untersuchen, zu verstehen und die Lehre sowie Prüfungsformen und Bewertungskriterien anzupassen“, so Prof. Dr. Christoph Maier, Koordinator der Studie.
Mit einer Studie auf dem gesamten Campus will eine Gruppe von Bochumer Forschenden aus der Medizin und den Geisteswissenschaften explorativ untersuchen, ob Lehrende in der Lage sind, KI-generierte Texte von selbst geschriebenen zu unterscheiden oder stilistische und formale Auffälligkeiten in Texten einzuordnen. Ein Pilotprojekt hatte ergeben, dass Lehrende mit einer Genauigkeit von bis zu 70 Prozent die von Studierenden selbst verfassten Texte von ChatGPT-generierten Versionen unterscheiden konnten. Aus den Ergebnissen dieses ersten Projekts wurde eine Anleitung zur Analyse studentischer Texte entwickelt. Deren Effektivität soll mithilfe einer möglichst großen Anzahl Lehrender aller Fakultäten der Ruhr-Universität in dem aktuell laufenden Folgeprojekt evaluiert werden.
