Aktuelles

Die CATALPA Lecture Series geht in die nächste Runde. Unser Gast, Yizhou Fan, ist ein langjähriger Mitarbeiter von Lyn Lim, der Leiterin der CATALPA-Nachwuchsgruppe ATLaS (Adaptive Teaching, Learning, and Support). Sein Thema:

Ein metakognitiver Ansatz für Lernen und Leistung in der Mensch-KI-Interaktion

Abstract seines englischsprachigen Vortrags:

Generative KI macht es für Menschen einfacher denn je, gute Leistungen zu erbringen – aber nicht unbedingt gut zu lernen. Lernende können nun Entwürfe, Argumentieren, Feedback und sogar Bewertungen an KI auslagern und so mit geringem Aufwand flüssige und qualitativ hochwertige Ergebnisse erzielen. Dies schafft eine schwierige Herausforderung für die Bildung und die Mensch-KI-Interaktion: Wann wird KI-unterstützte Leistung zu nachhaltigem menschlichem Lernen, und wann wird sie zu einer Leistungsillusion? In seinem Vortrag beleuchtet Yizhou Fan diese Frage aus metakognitiver Perspektive. Er verbindet die Arbeit des FLoRA-Projekts zur Messung und Förderung selbstregulierten Lernens mit empirischen Belegen für metakognitive Trägheit beim GenAI-gestützten Lernen, bei dem eine verbesserte Leistung in einzelnen Aufgaben nicht zwangsläufig zu Wissensgewinn oder -transfer führt. Anschließend stellt er eine umfassendere theoretische Darstellung von metakognitivem Offloading und Onloading vor, die in ein neues Modell der Mensch-KI-Interaktion Eingang fand. Durch die Unterscheidung zwischen Autopilot-Leistung und synergetischer Kompetenz skizziert dieser Vortrag, wie KI nicht nur das unterstützen kann, was Lernende produzieren, sondern auch ihre eigentlichen Fähigkeiten.

Im Anschluss freuen sich Yizhou Fan und sein Kollege Qiong Wang, Professor in Educational Technology an der Peking University, über den offenen Austausch mit Hagener Forschenden und Studierenden.