Master- und Abschlussarbeiten Learning Sciences

Hintergrund und Zielsetzung

Künstliche Intelligenz (KI) verändert zunehmend Lernformate in der Hochschulbildung, insbesondere in Online- und Distance-Learning-Kontexten. Design Fiction hat sich als geeignetes spekulatives Verfahren etabliert, um mögliche Zukünfte dieser Entwicklungen zu reflektieren, normative Annahmen sichtbar zu machen und kritische Diskussionen anzuregen. Während bestehende Evaluationsansätze für Design Fictions vor allem narrative Qualität oder Kreativität adressieren, werden ethische, soziale und bildungsbezogene Werte häufig nur implizit oder unsystematisch berücksichtigt.

In einer abgeschlossenen Masterarbeit wurde ein value-driven evaluation framework (VDEF) entwickelt, das Design Fictions zu KI in der Hochschulbildung entlang zentraler Werte (z. B. Autonomie, Gerechtigkeit, Inklusion, Verantwortung) analysierbar macht. Die vorliegende Follow-up-Arbeit knüpft an dieses Projekt an und zielt darauf ab, das Framework weiter zu erproben, kontextuell zu erweitern oder praktisch anzuwenden.

Ziel der Masterarbeit

Ziel der Arbeit ist es, das bestehende wertbasierte Evaluationsframework entweder
(a) empirisch weiter zu validieren,
(b) in neuen Anwendungskontexten zu erproben oder
(c) durch vergleichende oder partizipative Ansätze theoretisch und praktisch zu schärfen.

Die konkrete Ausgestaltung erfolgt entlang eines der unten beschriebenen Vertiefungspfade.

Pfad A: Prompting-Strategien und Perspektivenvielfalt

Untersuchung, wie unterschiedliche Prompting-Strategien, Autor:innenrollen oder normative Setzungen, die in KI-generierten Design Fictions artikulierten Werte und Zukunftsbilder beeinflussen.

Mögliche Fragestellungen:

• Inwiefern reproduzieren KI-generierte Design Fictions dominante Diskurse?

• Lassen sich alternative oder marginalisierte Wertperspektiven gezielt aktivieren?

• Welche Rolle spielen menschliche Autor:innenschaft und Promptdesign?

Pfad B: Einsatz des Frameworks in der Hochschullehre

Erprobung des Frameworks in Lehr- oder Workshopkontexten, z. B. in Seminaren zu KI, Bildung oder Zukunftsforschung.

Mögliche Fragestellungen:

• Unterstützt das Framework die ethische und kritische Reflexion von Studierenden?

• Wie wird das Framework in Bezug auf Verständlichkeit, Nutzen und Anwendbarkeit wahrgenommen?

• Welche Werte rücken Studierende besonders in den Fokus?

Pfad C: Kontext- oder Frameworkvergleich

Anwendung des Frameworks in anderen institutionellen, kulturellen oder theoretischen Kontexten bzw. Vergleich mit bestehenden Evaluationsansätzen (z. B. Value Sensitive Design).

Mögliche Fragestellungen:

• Welche Werte sind kontextabhängig, welche stabil?

• Wo ergänzt das Framework bestehende Ansätze, wo überschneidet es sich?

• Welche Grenzen und Erweiterungspotenziale werden sichtbar?

Methodischer Rahmen

Die Arbeit folgt einem qualitativen oder Mixed-Methods-Ansatz. Abhängig vom Schwerpunkt können u. a. eingesetzt werden:

• qualitative Inhalts- und Themenanalyse

• vergleichende Analyse von Design Fictions

• Workshop- oder Seminarbegleitforschung

• Reflexionsdaten (Texte, Fragebögen, Interviews)

Bestehende Design Fictions und Materialien aus vergangenen Projekten können – nach Absprache – genutzt und erweitert werden.

Quellen

• Bozkurt, A., Xiao, J., Lambert, S. et al.: Speculative futures on ChatGPT and generative artificial intelligence (AI): A collective reflection from the educational landscape. Asian Journal of Distance Education 18(1), 53–130 (2023).https://doi.org/10.5281/zenodo.7636568

• Cox, A.M.: Exploring the impact of artificial intelligence and robots on higher education through literature-based design fictions. International Journal of Educational Technology in Higher Education 18, 3 (2021).https://doi.org/10.1186/s41239-020-00237-8

• Dunne, A., Raby, F.: Speculative Everything: Design, Fiction, and Social Dreaming. With a new preface by the authors. MIT Press, Cambridge, MA (2024)

• Friedman, B., Kahn, P., Borning, A.: Value sensitive design: Theory and methods. Technical Report No. 2-8, University of Washington, Seattle (2002).

Kurzbeschreibung

Design Fiction nutzt spekulative Narrative, um mögliche Zukunftsszenarien zu entwerfen und Reflexion über Technologie, Gesellschaft und Bildung anzuregen. Generative KI kann diesen kreativen Prozess unterstützen, etwa durch Ideengenerierung oder textuelles Feedback. Gleichzeitig zeigen psychologische Studien, dass Menschen in der Zusammenarbeit mit KI dazu neigen, kognitive Verantwortung an das System abzugeben (z. B. mental offloading, cognitive laziness oder confirmation bias), wodurch eigene Beiträge und kritisches Denken reduziert werden können.

Aus psychologischer Perspektive stellt sich daher die Frage, wie Mensch-KI-Kollaboration so gestaltet werden kann, dass sie eigenständiges Denken, aktive Beteiligung und kreative Leistung fördert, statt diese zu unterlaufen.

Ziel der Masterarbeit

Ziel ist es zu untersuchen, wie unterschiedliche Formen gescripteter Mensch–KI-Interaktion beim Schreiben von Design Fictions psychologische Prozesse beeinflussen, insbesondere:

• Partizipation und Beitragsverteilung

• kognitive Aktivierung vs. Passivität

• wahrgenommene Eigenleistung und Agency

• kreative und reflektierende Anteile im Gruppenprodukt

Der Fokus liegt nicht auf der technischen Entwicklung, sondern auf der Analyse von Interaktions- und Denkprozessen.

Methodisches Vorgehen (psychologischer Fokus)

• experimentelles oder quasi-experimentelles Design

• Vergleich unterschiedlicher Script-Varianten (z. B. stärker vs. schwächer strukturierte KI-Unterstützung)

• Datengrundlagen können sein:

  • Interaktionsprotokolle

  • Textbeiträge und Revisionen

  • Fragebögen (z. B. zu mentalem Aufwand, wahrgenommener Agency, Kreativität)

  • ggf. qualitative Reflexionen oder Interviews

Die technische Infrastruktur wird bereitgestellt; der Schwerpunkt der Arbeit liegt auf Studiendesign, Datenauswertung und psychologischer Interpretation.

Beispielhafte Forschungsfragen

• Wie beeinflussen Collaboration Scripts das Ausmaß mentaler Entlastung in der Mensch–KI-Zusammenarbeit?

• Inwiefern fördern strukturierte Interaktionsphasen eigenständige kreative Beiträge?

• Welche Unterschiede zeigen sich zwischen Individuen oder Gruppen im Umgang mit KI als Kollaborationspartner?

Quellen:

• Briggs, R., & de Vreede, G.-J. (2009). ThinkLets: Building Blocks for Concerted Collaboration. Lulu.

• Dunne, A. & Raby, F. (2013). Speculative Everything: Design, Fiction, and Social Dreaming. MIT Press.

• Hrastinski, S. (2025). Fiction as a method to imagine higher education futures. Higher Education Research & Development, 44(1), 1–7. https://doi.org/10.1080/07294360.2024.2385353

• ​​Wu, Y., Yu, Y., & An, P. (2022). Dancing with the unexpected and beyond: The use of AI assistance in design fiction creation. Proceedings of the Tenth International Symposium of Chinese CHI, 129–140. https://doi.org/10.1145/3565698.3565777