News Studie soll belegen: KI-Nutzer im Job werden als weniger kompetent wahrgenommen

[PCGH_Torsten]

Würd ich so nich unterschreiben. Zum einen ist fraglich, ob eine Person wirklich lernt, wenn sie nur nach passenden Inhalten scannt, während sie Unmengen an Texten durcharbeitet. Denn um überhaupt "überflüssige" Recherche identifizieren zu können, muss schon ein profundes Wissen vorhanden sein. Dementsprechend wäre ein Lerneffekt nicht notwendig. Wenn wir allerdings von Lerntheorie ausgehen, is nur nach konstruktivistischen Theorien überhaupt ein Lernen über das Recherchieren an sich möglich. Tatsächlich is es aber so, dass viele Lerntheorien anderer Ausprägungen anerkennen, dass Menschen, die aktiv nach einer bestimmten Sache oder einem bestimmten Aspekt, wenig abseits dieses Aspektes lernt. Was ich allerdings zugestehe (was aber für den Arbeitskontext wenig relevant ist, dafür aber im schulischen sehr): Recherchiert man nich selbstständig, lernt man das selbstregulierte Lernen nicht. Man erarbeitet sich selbst keine Lernstrategien.

Also scannen kann ich persönlich nur nach einzelnen Stichworten, nicht nach Antworten. Wenn ich versuche herauszufinden, wie die Übergänge zwischen den Prozessor-, Speicher- und Erweiterungs-Bus-Bereichen eines IBM-PC ausgestaltet sind und in einem Text zur dessen RAM-Ansteuerung sämtliche erwarteten Keywords auftauchen, sodass er in meiner Recherche landet, dann muss ich diesen auch inhaltlich lesen um herauszufinden, ob da etwas zur Verbindung zwischen RAM- und Prozessor-Bus drin steht. Unabhängig davon, ob es das macht oder nicht (die Antwort lautet natürlich: "Nein" :-/) weiß ich somit danach mehr über die Speicheransteuerung eines 8088-Systems und sollte jemals die Sprache darauf kommen, gelte ich auf einmal als "kompetent". Jemand, der sich von einer KI gezielt die Antwort auf die eigentliche Fragestellung hat vorsetzen lassen, bekommt diese Begleitinformation nie zu Gesicht.

*: Vorausgesetzt, die KI-ermittelte Antwort war richtig.

Ist nicht das dazugewinnen von Wissen automatisch lernen? Es unterscheiden sich doch nur die Quellen.
Natürlich sollte man die immer mit einer gewissen kritischen Grundhaltung lesen.
Sei es Wikipedia oder ein KI Text. Oder auch Fachbücher.
Wer sagt eigentlich, dass die Informationen aus Fachbüchern, immer zeitgemäß und nicht längst überholt sind?

Nehmen wir mal an, dass alle drei Quellenarten aktuell und korrekt sind, auch wenn insbesondere letzteres bei KI ein echtes Problem ist:
Die Fach- und Wikipedia-Texte sind nicht mit dem Anspruch geschrieben worden, eine einzelne, bestimmte Frage zu beantworten. Sondern sie behandeln ein bestimmtes Thema allgemein und insgesamt. Dadurch enthalten sie auch Informationen, nach denen gar nicht gefragt war – die aber für das allgemeine Verständnis oder für verwandte Fragestellungen wichtig sind. Die maßgeschneiderte Replik der KI bietet das nicht. Das ist die explizite Stärke der KI; der Grund warum die Arbeit mit ihr effizienter sein kann: Sie vermeidet Ablenkungen und alles für die vorliegende Fragestellung überflüssige. Damit verhindert sie aber auch jegliche Chance auf Dazulernen abseits der vorliegenden Fragestellung.

Und je nachdem, wie man persönlich lernt, würde ich auch Unterschiede in der spezifischen Wissensaneignung erwarten. Ich persönlich zum Beispiel bin sehr schlecht in auswendig lernen, aber deutlich besser bei komplexen Zusammenhängen. Bei Vokabeln hilft mir das nicht im geringsten, die muss man halt pauken. Aber bei verschiedenen Aspekten eines PCs, die auf ähnliche Anforderungen oder Vorgängertechnologien zurückgehen, kann ich mir die Gründe für Änderungen oder für die Übernahme identischer Lösungen sehr gut merken und so die Gesamteigenschaften eines Produktes herleiten. Dieses effektive Lernen einer ganzen Wissensgruppe funktioniert aber nur, wenn mir auch das Gesamtbild vorliegt.

Spoiler

Frage ich zum Beispiel eine KI nach der Downstream-Ausstattung eines X870, so sollte die 4 PCI-E-4.0-Lanes, 2 USB4-Ports, 4 bis 6 USB 3.1, 1 bis 0 USB 3.2, 0 bis 4 SATA und 4 bis 0 PCI-E 3.0 auflisten. Das kann man sich jetzt alles auswendig merken, einschließlich einer langen Liste welche die möglichen "von bis"-Kombinationen weiter aufschlüsselt. Das wäre "lernen nach fragespezifischer KI-Antwort".

Ich dagegen weiß, dass ein Promontory 21 8 Ports mit PCI-E 4.0 hat (weitere 4 im Upstream), 4 Ports mit 3.0 oder SATA und sechs USB-3.1-Leitungen nebst der Logik für die Verwaltung eines 3.2. Außerdem weiß ich, dass ein ASM4242 einen 4.0-×4-Uplink braucht und zwei USB4 im Downstream anbietet und dass ein USB 3.2 doppelt so viele Datenleitungen wie ein 3.1 hat. In der Summe ist das sogar einen Tick weniger Information als in obiger, hypothetischer KI-Antwort und sie besteht aus drei Häppchen, die ich mir jeden einzelnen gerade noch so merken kann und die bislang gar nichts mit dem X870 zu tun zu haben schein. Bis zu dem Moment, wo ich das Wissen "X870 = Promontory 21 + ASM4242" dazu schmeiße: In der Kombination kann ich die komplette Information der KI durch zusammensetzen dieser Bausteine regenerieren. Soweit nicht wirklich ein Vorteil. Nehme ich aber noch "X870E = X870 + 2. Prom21", "B850 = X870 - ASM4242", "B850 = B650(E) mit 5.0 für Prim. SSD", "B650" = 4.0 überall", "B650E" = 5.0 SSD + GPU", "X670 = B650 + Prom21" und "X670E" = X670 mit B650E-Zuschlag", also weitere Wissenshäppchen von in der Summe vergleichbarem Umfang hinzu, sind mir vergleichbare Herleitungen auch für sämtliche anderen Mittel- und Oberklasse-AM5-I/O-Hubs möglich. Einfach weil ich die Zusammenhänge des gesamten Komplexes verstehe, welche für die ursprüngliche Fragestellung nur nach dem X870 gar nicht nötig waren und deswegen bei "effektiver" KI-Arbeit nie zur Sprache gekommen wären.

 

[RyzA]

Ich persönlich zum Beispiel bin sehr schlecht in auswendig lernen, aber deutlich besser bei komplexen Zusammenhängen.

Ich bin in beiden schlecht.

Reines auswendig lernen kann ich auch nicht gut. Aber allgemein kann ich mir Dinge noch einigermaßen gut merken die mich interessieren. In jüngeren Jahren war das jedoch deutlich einfacher.

Komplexe Zusammenhänge und Logik darin bin ich nicht so gut. Bestenfalls Durchschnitt.

 

[PCGH_Jacky]

Übergänge zwischen den Prozessor-, Speicher- und Erweiterungs-Bus-Bereichen eines IBM-PC

Gut gewähltes Beispiel, allerdings für eine völlig andere Lerntheorie. Das, was du beschreibst, is n ganz bestimmter Recherchetypus. Das wäre der explorative Zugang zu Wissen. Man häuft Wissen an, indem man durch das "Mitlesen" zusätzlicher Informationen ein thematisches Netz aufbaut. Eine wirklich gute Methode, die allerdings nicht für jeden Menschen und jedes Thema gleichermaßen funktioniert.
Was da auch auffällt: An deiner Lernmethode lässt sich nich ableiten, dass KI-gestützte Recherche grundsätzlich zu geringerer Kompetenz führt. Denn auch bei KI-gestützte Infobeschaffung ist es möglich (und auch absolut üblich), sich kritisch mit den gelieferten Antworten auseinanderzusetzen, deren Stichhaltigkeit zu prüfen, weiterführende Asprekte nachzurecherchieren und Verbindungen zu anderen Themen herzustellen. Wer das nicht tut, hätte vermutlich auch bei klassischer Recherche nich tiefergehend gearbeitet.

Natürlich entgehen einem bei gezielten Fragen unter Umständen manche Zufallsfunde. Allerdings ist aus bildungswissenschaftlicher Sicht entscheidend, wie aktiv Lernprozesse gesteuert werden. Die Tiefenverarbeitungshypothese bspw. sagt, dass nachhaltiges lernen nicht nur durch bloßen Umfang, sondern durch die Tiefe der semantischen Verarbeitung entsteht. Dafür muss man dann nich Text um Text durchballern, um Wissen überhaupt zu erweitern.

Dementsprechend

Ein intensiver KI-Nutzer beweist somit Zusatzfähigkeiten in der KI-Bedienung, entwickelt aber zugleich Schwächen in der Fachkompetenz und in der Regel wird nur letztere bewertet, wenn "die Kompetenz" von jemandem bewertet werden soll.

aus kompetenztheoretischer Sicht ist Fachkompetenz eben nicht nur das reine "Wissen über ein Fachgebiet", sondern umfasst unter "beruflicherHandlungskompetenz" eben auch Punkte von Fach-, Methoden-, Sozial- und Selbstkompetenz. Die Fähigkeit, KI effektiv, reflektiert und anforderungsgerecht einzusetzen, müsste demnach als Teil fachlicher Kompetenz angesehen werden.
Wenn ein "intensiver KI-Nutzer" in der Lage ist, komplexe Fragen effizient und korrekt mit der Hilfe von KI zu lösen, zeigt das nich nur Zusatzfähigkeiten, sondern auch ein hohes Maß adaptiver Expertise. Es werden neue Werkzeuge in bestehende Wissens- und Handlungsstrukturen integriert. Das is kein Gegenmodell zur Fachkompetenz, sondern die Erweiterung.

Klar: Solange nur das Endergebnis oder der klassische Weg zur Lösung zählt, kann diese Art der Problemlösung nur als weniger wertvoll oder abkürzend wahrgenommen werden. Das bedeutet aber eigentlich viel mehr, dass hier ne Bewertungslücke vorliegt, die weniger über tatsächliche Kompetenzunterschiede aussagt als über kulturell-normative Vorstellungen von guter Arbeit.
Was ergibt sich darauf? Nicht intensive KI-Nutzung per se schwächt die Fachkompetenz, sondern nur dann, wenn sie unreflektiert geschieht und nicht durch ein solides fachliches Fundament gestützt wird.

(sorry für wall of text, aber BiWi war und ist eine meiner Interessen und da wurde irgendwie jetzt in n Wespennest gestochen ^^ Aber anhand deiner eigenen Wall of Texts geh ich mal davon aus, dass du damit umgehen kannst)

 

[RyzA]

Auswendig lernen habe ich schon immer gehasst.
Aber das ist die Form des Lernens per Wiederholungen.
Dabei werden auch alle Details erfasst.

Wenn man so einen Text liest kann man sich ja nicht alles merken. Ausser Menschen mit einen fotografischen Gedächtnis.

Ich kann mir nicht viele Details merken. Mein Gedächtnis ist mehr assoziativ.

Aber um z.B. Krankheiten wie Alzheimer vorzubeugen soll man auch Dinge tun wo durch Wiederholungen gelernt wird. Z.B. ein Instrument spielen oder tanzen lernen.

 

[PCGH_Torsten]

Gut gewähltes Beispiel, allerdings für eine völlig andere Lerntheorie. Das, was du beschreibst, is n ganz bestimmter Recherchetypus. Das wäre der explorative Zugang zu Wissen. Man häuft Wissen an, indem man durch das "Mitlesen" zusätzlicher Informationen ein thematisches Netz aufbaut. Eine wirklich gute Methode, die allerdings nicht für jeden Menschen und jedes Thema gleichermaßen funktioniert.
Was da auch auffällt: An deiner Lernmethode lässt sich nich ableiten, dass KI-gestützte Recherche grundsätzlich zu geringerer Kompetenz führt. Denn auch bei KI-gestützte Infobeschaffung ist es möglich (und auch absolut üblich), sich kritisch mit den gelieferten Antworten auseinanderzusetzen, deren Stichhaltigkeit zu prüfen, weiterführende Asprekte nachzurecherchieren und Verbindungen zu anderen Themen herzustellen. Wer das nicht tut, hätte vermutlich auch bei klassischer Recherche nich tiefergehend gearbeitet.

Natürlich entgehen einem bei gezielten Fragen unter Umständen manche Zufallsfunde. Allerdings ist aus bildungswissenschaftlicher Sicht entscheidend, wie aktiv Lernprozesse gesteuert werden. Die Tiefenverarbeitungshypothese bspw. sagt, dass nachhaltiges lernen nicht nur durch bloßen Umfang, sondern durch die Tiefe der semantischen Verarbeitung entsteht. Dafür muss man dann nich Text um Text durchballern, um Wissen überhaupt zu erweitern.

Jetzt fühle ich mich analysiert.

Bezüglich "KI-gestützt" und weiterführend: Ich hatte für meine Gegenüberstellung jetzt nur die beiden Extreme betrachtet. Also auf der einen Seite jemand, der Quellen zu einem Thema recherchiert und in diesen nach Antworten zu seiner Frage sucht; dabei zwangsweise auch viele darüber hinaus gehenden Informationen durcharbeitet. Auf der anderen Seite jemand, der die Frage in die KI eingibt, eine vollständige Antwort erhält und diese maximal überprüft, ob deren Aussage in einem von der KI vorgelegten Quellzitat auch tatsächlich drinsteht/dass es keine Halluzination ist.

Als Zwischenstufe kann man die KI natürlich auch als verbesserte Suchmaschine nur zur Quellensuche verwenden, diese dann aber in herkömmlicher Weise und mit ähnlichem Informationsgewinn durcharbeiten. Je nach Fragestellung (Umfang? Vorwissen? Menge möglicher Quellen? Qualität von Suchmaschinen in diesem Bereich?) profitiert man dabei aber nur in sehr geringem Maße vom KI-Einsatz. Wo von massiv gesteigerter Arbeitseffizienz die Rede ist, meint man meiner Erfahrung nach meist Szenarien, in denen die KI die eigentliche Arbeit macht (ggf. bis hin zur Ausformulierung des Ergebnis) und sich der Mensch die meiste Zeit über gar nicht mehr mit dem Thema auseinandersetzt, sondern nur mit der Bedienung der KI. Das dürfte dann hinsichtlich der Wissensaneignung im Extremfall nicht mehr weit weg von "Querlesen" des Endresultats sein.

(sorry für wall of text, aber BiWi war und ist eine meiner Interessen und da wurde irgendwie jetzt in n Wespennest gestochen ^^ Aber anhand deiner eigenen Wall of Texts geh ich mal davon aus, dass du damit umgehen kannst)

Ich muss mir noch überlegen, ob in diesem Forum Platz für zwei Mauerbauer ist!

 

[Herr_M]

aus kompetenztheoretischer Sicht ist Fachkompetenz eben nicht nur das reine "Wissen über ein Fachgebiet", sondern umfasst unter "beruflicherHandlungskompetenz" eben auch Punkte von Fach-, Methoden-, Sozial- und Selbstkompetenz. Die Fähigkeit, KI effektiv, reflektiert und anforderungsgerecht einzusetzen, müsste demnach als Teil fachlicher Kompetenz angesehen werden.

Ich hätte diese reflektierte Nutzung von KI eher der Methodenkompetenz und, weil es verantwortungsvolles Handeln voraussetzt, auch der Personalkompetenz zugeordnet.

Wenn ein "intensiver KI-Nutzer" in der Lage ist, komplexe Fragen effizient und korrekt mit der Hilfe von KI zu lösen, zeigt das nich nur Zusatzfähigkeiten, sondern auch ein hohes Maß adaptiver Expertise. Es werden neue Werkzeuge in bestehende Wissens- und Handlungsstrukturen integriert. Das is kein Gegenmodell zur Fachkompetenz, sondern die Erweiterung.

Jo. Und im Gegenzug wird der Mangel dieser Kompetenz früher oder später als Inkompetenz gewertet. KI kann Dinge leisten, die ein Menschlein oder auch Arbeitskreise nicht leisten können. Dies betrifft zwar "nur" digitalisierte Inhalte wie die Auswertung von Nutzerdaten oder das Filtern von Informationen (mittelhochdeutsche Fanfiction ^^), aber im beruflichen Umfeld arbeitet man nunmal zunehmend mit digitalisierten Daten. Der kompetente Umgang mit Office-Tools oder das Google-Fu wird bei den jüngeren Generationen, die gegenwärtig studieren oder studieren werden, durch ein KI-Fu ergänzt.

Klar: Solange nur das Endergebnis oder der klassische Weg zur Lösung zählt, kann diese Art der Problemlösung nur als weniger wertvoll oder abkürzend wahrgenommen werden. Das bedeutet aber eigentlich viel mehr, dass hier ne Bewertungslücke vorliegt, die weniger über tatsächliche Kompetenzunterschiede aussagt als über kulturell-normative Vorstellungen von guter Arbeit.
Was ergibt sich darauf? Nicht intensive KI-Nutzung per se schwächt die Fachkompetenz, sondern nur dann, wenn sie unreflektiert geschieht und nicht durch ein solides fachliches Fundament gestützt wird.

Dass du eine Bewertungslücke hervorhebst, gefällt mir. Anderorts hattest du bereits erwähnt, dass die Nutzung von KI im Rahmen wissenschaftlicher Arbeit im universitären Rahmen ausgewiesen werden muss. Geschieht das ausführlich genug, um den Umgang mit KI methodisch bewerten zu können?

 

[PCGH_Jacky]

@PCGH_Torsten Ja, das is halt genau der Knackpunkt: Wenn KI bloß genutzt wird, um ne fertige Antwort zu konsumieren, ohne sich wirklich mit dem Thema auseinanderzusetzen, dann is das inhaltlich nich mehr als querlesen mit digitalem Anstrich. Aber das liegt dann eher an der Nutzungsweise als an der Technik selbst. Die Technik selbst hat also kaum bis keinen Einfluss auf die Kompetenz oder den Wissenszuwachs, wenn man mich fragt. KI kann halt genauso Werkzeug für Vertiefung sein – oder halt ne Abkürzung drumrum.


Und was die "zwei Mauerbauer" angeht: ich seh da eher Potenzial für ne solide Doppelhaushälfte (andererseits hat niemand vor eine Mauer zu bauen)

Ich hätte diese reflektierte Nutzung von KI eher der Methodenkompetenz und, weil es verantwortungsvolles Handeln voraussetzt, auch der Personalkompetenz zugeordnet.

Das is das Problem mit den Kompetenzen. Die lassen sich nie wirklich scharf voneinander abgrenzen (eines meiner großen Probleme während des Studiums gewesen xD je nach Dozent oder Dozentin unterschiedliche Einordnungen) Reflektierte KI-Nutzung als verantwortliches Handeln ist auf jeden Fall ein Aspekt, der über reines Know-how hinausgeht.

Der kompetente Umgang mit Office-Tools oder das Google-Fu wird bei den jüngeren Generationen, die gegenwärtig studieren oder studieren werden, durch ein KI-Fu ergänzt.

Das nehme ich tatsächlich auch an. Noch wird man bei KI-Nutzung als inkompetenz gemarkt, dann kommt aber irgendwann der Kipp-Punkt, ab dem dann Umgang mit sowas als Tool als Basis angenommen wird (und nich weiter gelehrt wird). Bestes Beispiel: Meine Cousine, die etwas älter is als ich, hat noch 10 Finger-Tippen gelehrnt. Ich schon nich mehr. Bei meiner jüngsten Schwester (6 Jahre jünger als ich) war das dann gar kein Ding mehr. Die Lehrkräfte haben einfach vorausgesetzt, dass die SuS das können. Kann mri vorstellen, dass sich das später bei KI ähnlich verhält. Wobei es vermutlich erstmal auch ne halbe Ewigkeit dauern wird, bis der Umgang mit KI in Schulen gelehrt wird. Ich mein, wenn ich mir angucke, was ich vor zwei Jahren noch als "Medienkompetenz" für Lehramtler mitgegeben bekommen hab... xD Es is ein einziges Trauerspiel.

Geschieht das ausführlich genug, um den Umgang mit KI methodisch bewerten zu können?

Leider noch nicht. Noch geht es vor allem um den Aspekt der Eigenleistung. Ich find es allerdings schon erstaunlich genug, wie schnell KI an der Uni überhaupt akzeptiert wurde (wenn auch in manchen Fachbereichen eher zähneknirschend xD). Dementsprechend könnte ich mir vorstellen, dass weiterer Umgang mit KI noch evaluiert wird. Wenn ich mich nich irre, gibt es dazu bereits Arbeitskreise einiger Fachbereiche, die sich genau damit auseinandersetzen. Wobei ich glaube, dass das für Unis auch weniger relevant ist. Ich mein, das klassische Recherchieren oder andere Methodik kommt bei Arbeiten in der Uni auch kaum bis gar nich in die Bewertung (maximal, wenn man echt üblen Mist gebaut hat). Wo es relevant werden dürfte, wären tatsächlich Schulen. Aber bis KI genau da ankommt, bin ich vermutlich schon längst verscharrt. Vorher wird das ganze verboten. Ich mein, in Schulen werden ja immer noch "Handy-Verbote" diskutiert.

 

[RyzA]

@PCGH_Torsten Ja, das is halt genau der Knackpunkt: Wenn KI bloß genutzt wird, um ne fertige Antwort zu konsumieren, ohne sich wirklich mit dem Thema auseinanderzusetzen, dann is das inhaltlich nich mehr als querlesen mit digitalem Anstrich. Aber das liegt dann eher an der Nutzungsweise als an der Technik selbst. Die Technik selbst hat also kaum bis keinen Einfluss auf die Kompetenz oder den Wissenszuwachs, wenn man mich fragt. KI kann halt genauso Werkzeug für Vertiefung sein – oder halt ne Abkürzung drumrum.

Man kann eine KI als Suchmaschine nutzen für kurze präzise Antworten. Aber man kann es auch weiter vertiefen.
ChatGPT z.B. fragt sogar selber meistens nach ob das Thema noch vertieft werden soll.

 

[Prozessorarchitektur]

Die illusion lebt weiter das sind simple algos die eine frage nachschieben wie zu alexa Zeiten 2012. Das neue ist nur das generative und den hype darum.