Feedbackgeber
Ich kenne einige junge Leute, die mich immer wieder um Feedbacks zu Textarbeiten bitten. Ich mach das gerne und immer kostenlos: es hält mich frisch und auf dem Laufenden.
Ich bin bei Textfeedbacks auch recht erfahren: ich war Deutschlehrer und kenne sprachliche Strategien, ich war Mathelehrer und kenn mich mit Logik aus, ich habe als Assistent an der Uni wissenschaftliche Arbeiten betreut und später dann das Fach „Wissenschaftliches Arbeiten“ unterrichtet – und kenne Zitierregeln u.dgl., ich hab Informatik unterrichtet und weiß, wie man da Computer einsetzen kann.
(Manchmal werde ich nach Notenprognosen gefragt. Meine stimmen meistens, sogar wenn ich fachfremd bin.)
Eine Arbeit über KI
Eine junge Frau bildet sich fort und hat an ihrer Akademie ein Fach, in dem sie sich mit der Kritik wissenschaftlicher Arbeiten beschäftigen muss & kann. Zuletzt hatte sie die Aufgabe, eine US-amerikanische Forschungsarbeit zu analysieren und ihre Analyse mit der einer KI zu vergleichen. Als Ergebnis kam folgendes heraus – ich beschränke mich auf die Punkte 5.2. und 5.3.:
5.2. Stärken und Schwächen einer KI bei der kritischen Bewertung wissenschaftlicher Studien
Eine Stärke von KI-gestützten Analysen liegt darin, schnell strukturierte Zusammenfassungen komplexer Studien zu liefern. Die KI ist größtenteils in der Lage, zentrale Informationen wie Studiendesign, Stichprobe, Messinstrumente und statistische Verfahren zu identifizieren und übersichtlich darzustellen. Zudem kann sie standardisierte Bewertungsinstrumente, wie beispielsweise die JBI-Checkliste, systematisch auf eine Studie anwenden und dadurch eine erste Orientierung über die methodische Qualität ermöglichen. Besonders hilfreich ist dabei die Fähigkeit der KI, große Mengen an Informationen rasch zu verarbeiten und einen orientierenden Überblick zu generieren.
Dennoch wird deutlich, dass der Einsatz von KI bei der kritischen Bewertung wissenschaftlicher Studien mit bestimmten Einschränkungen verbunden ist. Häufig bleibt die Analyse oberflächlicher und stärker beschreibend, während eine tiefergehende methodenkritische Reflexion nur eingeschränkt erfolgt. Aspekte wie mögliche Bias-Quellen, Generalisierbarkeit der Ergebnisse oder methodische Schwächen des Studiendesigns werden nicht immer vollständig erkannt oder differenziert diskutiert.
Eine weitere Schwäche von KI-Systemen besteht darin, dass bei der Ausgabe von Informationen Fehler auftreten können (z.B. Studiendesign nicht korrekt beurteilt). Daher ist eine kritische Überprüfung der generierten Inhalte durch die Benutzer:innen erforderlich, um die Richtigkeit und wissenschaftliche Qualität der Angaben sicherzustellen.
5.3. Fazit
Die KI kann eine hilfreiche Unterstützung bei der strukturierten Analyse wissenschaftlicher Studien darstellen und einen schnellen Überblick über zentrale Inhalte ermöglichen. Für eine fundierte methodische Bewertung ist jedoch weiterhin eine eigenständige kritische Auseinandersetzung erforderlich.
Das ist m.E. auf der Basis der Erläuterungen davor ein sehr klarsichtiger und gut nachvollziehbarer Befund; sehr gut gemacht, Respekt! Ich habe am Schluss nur noch kommentiert:
vielleicht noch ein Hinweis, dass auf der Basis einer Studie und einer KI noch keine endgültigen Wertungen abgegeben werden können
… aber auch der wär vermutlich nicht nötig gewesen.
zusammenfassend
KI kann Textmaterial zusammenfassen und dabei auch schon strukturieren; das kann sehr nützlich sein. Was KI sicher nicht ist: einfallsreich, ideenreich, originell.
Es wird in Zukunft beim Feedback und der Korrektur von Diplom-, Bachelor-, Doktor- und sonstiger Textarbeiten eben um Einfallsreichtum, Ideen und Originalität gehen müssen.
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