NUS ehrt zwei Lehrende, die Urteilskraft und Charakter über KI stellen

Lehre, die beim Scheitern des Lernens ansetzt

Associate Professor Stephen Tay vom NUS College of Design and Engineering, der im Department of the Built Environment lehrt, gehörte zu den beiden Lehrenden, die bei der Veranstaltung geehrt wurden. Er erinnerte sich an eine Lektion, die sein Vater aus dem Abendkurs mit nach Hause brachte: "Wenn du nicht lernst, dann habe ich nicht gut gelehrt."

Dieser Gedanke prägte das pädagogische Konzept Contextualised Learning via Enquiring, Answering, and Reflecting (CLEAR), das er in seinem Vortrag vor mehr als 100 Teilnehmenden vorstellte. Laut NUS fördert das Konzept Neugier und kritisches Denken und wird in Singapur sowie in fünf weiteren Ländern eingesetzt.

Wie CLEAR im Unterricht funktioniert

Assoc Prof Tay entwickelte CLEAR, nachdem Studierende früh rückgemeldet hatten, theoretische Gleichungen seien schwer nachzuvollziehen. "Ich begann, meine Wirksamkeit als Lehrer in Frage zu stellen", sagte er. Anschließend befasste er sich am Centre for Teaching, Learning and Technology mit Pädagogik.

Bei der Methode erhalten die Studierenden keine Tutoriumsfragen. "Anstatt den Studierenden die Tutoriumsfragen zu geben, leite ich sie an, diese Fragen selbst zu entwickeln", erklärte er. Anschließend erarbeiten die Studierenden Antworten anhand von Beispielen aus der Praxis und unterrichten ihre Kommilitonen mit den selbst erstellten Fragen und Antworten.

In einem Kurs verwandelte eine Gruppe Herausforderungen urbaner Nachhaltigkeit in ein Spiel, in dem die Mitstudierenden als Abenteurer reale Probleme lösten. Laut NUS half die Übung den Studierenden, Theorie und Praxis zu verknüpfen.

Der Ansatz hat auch jüngere Lernende erreicht. Mr Ng Ee Noch, Head of Department of Information Communication and Technology an der Boon Lay Garden Primary School, dankte Assoc Prof Tay dafür, dass er ihn bei der Einführung von CLEAR für Grundschulkinder begleitet habe, unter anderem mit Rückmeldungen zu einer von Ng entwickelten unterstützenden Anwendung.

Den Charakter formen, nicht nur Wissen vermitteln

Associate Professor Robin Loon vom Department of English, Linguistics and Theatre Studies der NUS Faculty of Arts and Social Sciences vertritt die Ansicht, Bildung solle neben Wissen auch den Charakter formen. Fähigkeiten könnten vergessen werden, argumentiert er, während Dispositionen, also die Denkgewohnheiten, die das Verhalten leiten, länger brauchen, um sich zu entwickeln, dafür aber Bestand haben. Da KI Informationen leicht verfügbar macht, gewinne die kritische Bewertung an Bedeutung, setze aber einen offenen Geist voraus. "Man kann kein weises, kritisches Urteil fällen, wenn man gedanklich verschlossen ist", sagte er.

Seine Philosophie liegt dem Kurs GEN2001 Theatre and Community Engagement zugrunde, den er mitentwickelt hat. Die Studierenden nutzen Rollenspiele, Process Drama und Beobachtungen in der Gemeinschaft, um ihre Annahmen und Reaktionen in Alltagssituationen zu hinterfragen. In einem Workshop zu einem moralischen Dilemma reflektierte eine Studentin darüber, dass sie in einem vollen Zug einer Schwangeren ihren Sitzplatz nicht angeboten hatte, und schrieb, sie habe sich eingeredet, es sei nichts zu tun, solange niemand darum bitte. Die Übung brachte sie dazu, diese Reaktion zu hinterfragen und beim nächsten Mal anders zu handeln.

Was sich laut Universität durch KI ändert

Professor Peter Ho, Vice Provost (Undergraduate Studies & Technology-Enhanced Learning), sagte in seiner Eröffnungsrede, Lehrende müssten dem Fördern von kritischem Denken und Charakter mehr Gewicht geben, da KI zunehmend Aufgaben vom Entwerfen von Lehrplänen über das Zusammenfassen von Literatur bis zur Erstellung von Inhalten übernehme.

"Was ein Algorithmus unseren Studierenden nicht bieten kann, sind Urteilskraft, Resilienz und Charakter", sagte er. "Ein Algorithmus kümmert sich nicht. Er hat Syntax, aber nichts zu verlieren. Menschen können sich kümmern, und das müssen wir auch."

Für Studierende und Lehrende lautet die Botschaft der NUS, dass sich der Wert der Lehre hin zu den Fähigkeiten verschiebt, die KI nicht liefert. Die beiden ausgezeichneten Methoden zeigen, wie das in der Praxis gelingen kann: durch von Studierenden selbst entwickelte Fragen und angeleitete Reflexion.