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Eine Uni in Shanghai hat kürzlich ein Experiment gemacht, das ich extrem spannend finde: Studierende sollten keine Antworten liefern, sondern Prüfungsfragen entwickeln, die es schaffen, Top-KI-Modelle wie Claude gezielt zu Fehlern zu verleiten. Die Bewertungslogik dabei umgedreht: Je besser die KI antwortete, desto schlechter die Note.

Der Link ist am Ende des Beitrags zu finden.

Das Ergebnis hat mich zum Nachdenken gebracht – nicht nur über Prüfungen, sondern über etwas Grundsätzlicheres:

• Warum wird die Darstellung unserer Studierenden (und Mitarbeitenden) mit KI immer professioneller – aber sobald ich in Prüfungen nachbohre und hinterfrage, ist oft kein Fortschritt zu erkennen?
• Warum glaube ich, dass KI nicht alle gleich schlau macht – sondern bestehende Unterschiede verstärkt? Die Neugierigen werden schneller besser. Die Bequemen werden schneller schwächer.
• Und warum reicht es nicht, Prüfungsformate an Unis zu reformieren, wenn Unternehmen im Onboarding und Weiterbildung genau denselben Fehler machen?

In meinem aktuellen Artikel ordne ich das Fudan-Experiment kritisch ein, teile eigene Beobachtungen aus Bachelor-, Master- und Doktorprüfungen und skizziere, warum wir Bildung und Corporate Learning gerade jetzt neu denken müssen – weg von Wissensreproduktion, hin zu echter Reflexion.

Den vollständigen Artikel findet ihr hier im Post.

Wie steht ihr dazu: Wird KI die Guten besser und die Faulen fauler machen?

https://www.tmtpost.com/8053914.html