5 Fragen an Svenja Geißler: Mediales Lernen trifft Berufspädagogik

1. Welche Aufgaben übernehmen Sie derzeit am ZML, und in welcher Form arbeiten Sie mit der Abteilung Berufspädagogik zusammen?

Wer über KI spricht, muss auch über Bildung sprechen.

Als Projektmitarbeiterin im Strategiefondsprojekt GenAI@KIT beschäftige ich mich mit den Chancen und Herausforderungen generativer KI in der Hochschullehre. Dabei geht es sowohl um die Entwicklung sinnvoller KI-Anwendungsfälle als auch um die Frage, welche KI-Kompetenzen Studierende und Lehrende künftig benötigen.
Gemeinsam mit der Berufspädagogik liegt mir besonders am Herzen, diese Kompetenzen nicht nur zu erforschen, sondern auch praktisch zu vermitteln – etwa in Workshops, Schulungen und Lehrveranstaltungen für Studierende der (Berufs-)Pädagogik.

2. Wie kamen Sie erstmals mit Künstlicher Intelligenz in Kontakt, und welche Schritte führten Sie zu Ihrer jetzigen Forschungsposition am ZML?

Für viele begann die Faszination für KI mit ChatGPT. Für mich begann sie mit Sprachwissenschaft.

Mit KI bin ich vermutlich schon lange in Kontakt gewesen, ohne es bewusst wahrzunehmen – beispielsweise durch Spamfilter, Empfehlungssysteme oder medizinische Anwendungen.

Intensiver beschäftigt habe ich mich während meines sprachwissenschaftlichen Studiums mit Sprachmodellen und maschineller Sprachverarbeitung. Die großen Fortschritte der letzten Jahre habe ich mit großem Interesse verfolgt. Als ChatGPT Ende 2022 veröffentlicht wurde, begann ich sofort, die Möglichkeiten und Grenzen generativer KI auszutesten. Diese Neugier prägt bis heute meine Arbeit am ZML.

3. Was ist Ihre zentrale Lehrphilosophie, und wie spiegelt sich diese in der fortlaufenden Optimierung Ihrer Kursangebote wider?

Meine besten Lehrmeister sind meine Studierenden.

Lehre ist für mich kein Selbstzweck. Gute Lehre erkennt man daran, dass Lernen tatsächlich stattfindet.

Deshalb versuche ich, Lernangebote sinnvoll, aktivierend und möglichst praxisnah zu gestalten. Gleichzeitig hinterfrage ich etablierte Routinen und teste regelmäßig neue Methoden. Das wichtigste Feedback erhalte ich dabei von meinen Studierenden. Jede Lehrveranstaltung ist für mich auch eine Gelegenheit, die eigene Lehre weiterzuentwickeln.

4. Wie fördern Sie die Selbst- und Lernsteuerung Ihrer Studierenden in den von Ihnen entwickelten digitalen Lernumgebungen?

Motivation entsteht nicht durch Kontrolle, sondern durch Relevanz.

Selbstgesteuertes Lernen funktioniert besonders gut, wenn Lernende den Sinn einer Aufgabe erkennen und ihre Vorbereitung einen spürbaren Mehrwert bringt.

Deshalb arbeite ich mit dem Prinzip des Inverted Classroom: Studierende bereiten sich vor und profitieren in den Präsenzsitzungen direkt davon. Wer sich vorbereitet hat, kann aktiver an Diskussionen teilnehmen und komplexere Aufgaben lösen. Diese positiven Erfahrungen fördern Motivation und Eigenverantwortung oft stärker als jede Erinnerung oder Kontrolle.

5. Welche konkreten Hindernisse haben Sie bei der Implementierung inklusiver Gamification-Elemente erlebt, und wie haben Sie diese überwunden?

Es gibt nicht das eine perfekte Lernspiel für alle. Vielfalt macht Lernen inklusiv.

Die größte Herausforderung besteht darin, dass Menschen unterschiedlich lernen und spielen. Manche mögen Wettbewerb, andere bevorzugen Kooperation. Manche lernen besonders gut durch Bewegung, andere durch Ruhe und Struktur.

Deshalb versuche ich, spielerische Elemente möglichst vielfältig und barrierearm zu gestalten. Dazu gehören verständliche Anleitungen, gute Kontraste, Alternativtexte für Bilder, Transkripte für Audioinhalte und eine intuitive Bedienung. Inzwischen unterstützt mich dabei auch KI, beispielsweise bei Bildbeschreibungen oder Transkripten. So wird aus Inklusion keine Zusatzaufgabe, sondern ein Qualitätsmerkmal guter Lehre.

6. Welche Digital- und/oder KI-Kompetenzen sollten angehende Ingenieurpädagoginnen und -pädagogen in den nächsten fünf Jahren unbedingt erwerben, um berufspädagogisch wirksam zu sein?

KI-Kompetenz ist die neue Kulturtechnik des 21. Jahrhunderts.

Digitale und KI-bezogene Kompetenzen gehen weit über die Nutzung einzelner Tools hinaus. Zunächst braucht es ein solides Verständnis für Medien, Daten, Datenschutz und Urheberrecht. Wer mit digitalen Medien arbeitet, sollte deren Potenziale und Grenzen kennen. Darauf aufbauend werden mediendidaktische Kompetenzen immer wichtiger: Welches Medium eignet sich für welches Lernziel? Wie gestaltet man digitale Lernumgebungen verständlich und zugänglich?

Im Bereich KI kommt vor allem Kommunikationskompetenz hinzu. Wer versteht, wie KI-Systeme funktionieren und wie man präzise mit ihnen interagiert, kann sie sinnvoll für Lernen und Lehre nutzen. Aus meiner Sicht sollten grundlegende KI-Kompetenzen künftig genauso selbstverständlich vermittelt werden wie wissenschaftliches Arbeiten oder Präsentationstechniken.