Eine Studie zu Responsible AI bedeutet, ein Tool so zu nutzen, dass es das Lernen unterstützt, akademische Regeln einhält, Menschen und Informationen schützt und Unsicherheit sichtbar macht. Sie geht über das Vermeiden von Betrug hinaus. Eine Nutzung kann erlaubt sein und trotzdem sorglos sein, wenn sie private Daten offenlegt, Bias wiederholt oder eine erfundene Quelle zitiert.
Nutze das CHECK-Framework, bevor, während und nachdem du eine AI-gestützte Lernsitzung durchführst.
C — Regeln und Zweck bestätigen
Beginne mit der Aufgabenstellung und der Richtlinie der Institution. Identifiziere, ob KI erlaubt, eingeschränkt, verboten oder nur mit Offenlegung erlaubt ist. Benenne danach den Zweck, sie zu verwenden.
Gute Zwecke sind u. a. das Üben von Retrieval, das Erhalten einer Erklärung, das Erstellen eines Überarbeitungsplans, das Generieren eines vergleichbaren Beispiels oder das Einholen von Feedback. „Schneller fertig werden“ reicht nicht, wenn das Tool die Fähigkeit ausführt, die bewertet wird.
Schreibe einen Satz:
Ich werde KI nutzen, um __, während ich weiterhin dafür verantwortlich bin für __.
Beispiel: „Ich werde KI nutzen, um mich mit Quizfragen anhand der Vorlesungsnotizen zu testen, während ich weiterhin dafür verantwortlich bin, die Erklärungen zu prüfen und die Prüfungsantworten zu formulieren.“
H — Private und sensible Informationen verbergen
Teile nur das, was die Aufgabe erfordert. Entferne Namen, Matrikelnummern, Kontaktdaten, Gesundheitsinformationen, private Gespräche, Kundendaten, unveröffentlichte Forschung, Passwörter und vertrauliche Inhalte zur Bewertung – es sei denn, ein autorisiertes System und eine Richtlinie erlauben dies ausdrücklich.
Prüfe die aktuellen Datensicherungs- bzw. Datenkontrollen des Dienstes und die von deiner Schule freigegebene Tool-Liste. Gehe nicht davon aus, dass eine generische Datenschutzbehauptung deine konkreten Konto-, Datei- oder Rechtsraum-Umstände abdeckt.
Wenn eine Aufgabe mit einem erfundenen Beispiel oder einem anonymisierten Auszug erledigt werden kann, nutze das stattdessen.
E — Ausgabe und Belege prüfen
KI kann flüssig und dennoch falsch sein. Behandle jede generierte Antwort als einen Entwurf, der möglicherweise sachliche Fehler, fehlenden Kontext, erfundene Zitate oder Denk-/Argumentationslücken enthält.
Für wichtige Behauptungen:
- Finde die Originalquelle.
- Bestätige Autor, Datum und Kontext.
- Prüfe, ob die Quelle die exakte Behauptung stützt.
- Vergleiche mit Kursmaterial oder einer anderen autoritativen Quelle.
- Zitiere die Quelle, die du gelesen hast – nicht die KI-Antwort.
Bei Berechnungen: Reproduziere die Schritte. Bei Code: Führe Tests aus und erkläre die Logik. Bei Zusammenfassungen: Vergleiche das Ergebnis mit dem Originaltext.
C — Bias, Menschen und Wirkung berücksichtigen
Generierte Ausgaben können Stereotype reproduzieren oder Perspektiven ausschließen. Stelle dir diese Fragen:
- Dessen Blickwinkel wird als „normal“ behandelt?
- Wer fehlt, oder wird unfair beschrieben?
- Verwechselt die Antwort Korrelation mit Kausalität?
- Basieren die Beispiele auf Annahmen über Kultur, Geschlecht, Behinderung, Einkommen oder Sprache?
- Könnte diese Ausgabe einer realen Person schaden oder sie falsch darstellen?
Eine Bias-Überprüfung löst das Problem nicht, indem man KI fragt, ob sie „biased“ ist. Vergleiche Perspektiven, prüfe die Belege und überarbeite deine eigene Einordnung.
K — Urheberschaft und Protokoll führen
Behalte Prompts, relevante Ausgaben, Entwürfe, Quellen und Notizen, wenn die Richtlinie das verlangt. Halte fest, was das Tool beigetragen hat und was du geändert hast.
Dein finaler Arbeitsstand sollte dein Verständnis widerspiegeln. Du solltest in der Lage sein, das Argument, die Methode, die Belege, Berechnungen und die Formulierungen zu erklären, die du abgibst. Wenn du das nicht kannst, kehre zur Lernaufgabe zurück.
Nutze die Offenlegungs- oder Zitierweise, die dein(e) Dozent(in) vorgibt. Eine transparente Aussage sollte die Rolle des Tools nicht über- oder untertreiben.
A verantwortungsvolle KI-Lern-Workflow
Vor der Sitzung
- Lies die Anweisungen und die Richtlinie.
- Definiere das Lernziel.
- Wähle autorisiertes Material und entferne sensible Daten.
- Entscheide, was KI auf keinen Fall tun darf.
Während der Sitzung
- Gib Kontext und Quellen-Grenzen an.
- Stelle Fragen, bitte um Hinweise, Erklärungen oder Übung.
- Markiere Aussagen, die verifiziert werden müssen.
- Stoppe, sobald die Ausgabe beginnt, verbotene Arbeiten zu vervollständigen.
Nach der Sitzung
- Prüfe wichtige Fakten und Zitate.
- Teste dich selbst ohne das Tool.
- Überarbeite aus dem Verständnis heraus, nicht durch Kopieren.
- Speichere das erforderliche Protokoll und lege die Nutzung offen.
Verantwortungsvolle Prompts für gängige Lernaufgaben
Erklärung
Nutze nur den folgenden Auszug. Frage, was ich bereits verstehe, und erkläre dann jeweils eine Lücke nach der anderen. Trenne Aussagen, die in der Quelle stehen, von deinen eigenen Beispielen.
Übung
Erstelle fünf Fragen, die Anwendung testen – nicht Auswendiglernen. Stelle sie nacheinander, warte auf meine Antwort und gib einen Hinweis, bevor du die Antwort gibst.
Entwurf-Feedback
Identifiziere unklare Argumentation und unbelegte Behauptungen in meinem Entwurf. Schreibe keine Sätze um. Zeige mir auf das Paragrafenstück, das überarbeitet werden muss, und stelle eine Frage zur Revision.
Quellencheck
Extrahiere die sachlichen Behauptungen aus diesem Absatz in eine Tabelle. Gib für jede an, welche Art von Quelle sie verifizieren würde. Erfinde keine Referenzen.
Wann du aufhören solltest, KI zu verwenden
Stoppe, wenn die Regeln es verbieten, wenn das Tool das bewertete Denken übernimmt, wenn du dich unwohl dabei fühlen würdest, die Nutzung offenzulegen, oder wenn sensible Informationen nicht entfernt werden können.
Stoppe auch, wenn wiederholte Interaktion dich weniger sicher macht, woher deine Ideen stammen. Arbeite offline, gehe zum Originalmaterial zurück und schreibe eine kurze Erklärung aus dem Gedächtnis.
KI verantwortungsvoll mit iWeaver verwenden
iWeaver’s AI Study Agent kann mit Lernmaterialien arbeiten, um Erklärungen, Pläne, Gliederungen und Übungsaktivitäten zu erstellen. Die Ausgabe erfordert jedoch weiterhin eine Überprüfung. Lade nur Material hoch, das du verwenden darfst, definiere das Lernziel und bitte den Agenten, quellenbasierte Punkte von generierten Beispielen zu unterscheiden.
Wenn deine unmittelbare Frage ist, ob eine bestimmte Nutzung eine Linie in Bezug auf akademische Integrität überschreitet, lies wie man KI ohne Betrug nutzt. Für stärkere Anweisungen nutze den Prompting-Guide für Studierende.
Finaler Checkliste für Verantwortung
Bevor du deine Arbeit abgibst, bestätige:
- Die KI-Nutzung entsprach der exakten Richtlinie zur Aufgabe.
- Es wurden keine unnötigen personenbezogenen oder vertraulichen Daten geteilt.
- Wichtige Behauptungen wurden in Quellen überprüft, die du geöffnet hast.
- Zitate sind real und stützen die Formulierungen.
- Stereotype und fehlende Perspektiven wurden geprüft.
- Du kannst die finale Arbeit unabhängig erklären.
- KI-Unterstützung wird im erforderlichen Format offengelegt.
Verantwortungsvolle KI-Nutzung ist kein einzelner Hinweis, der am Ende hinzugefügt wird. Sie ist eine Kette von Entscheidungen: was du teilst, was du fragst, was du verifizierst, was du lernst und was du als dein eigenes beanspruchst.
