eduslop
Wenn Studierende mit Hilfe von GMLS wohlklingenden Müll generieren

Diese Woche wurde ein neues Wort erfunden, das mir sofort gefallen hat: workslop (Biblionetz:w03723). Geprägt haben dies Forschende am BetterUp Lab zusammen mit dem Stanford Social Media Lab. Analog zu GMLS-generierten oberflächlichen Social-Media-Posts, die AI slop genannt werden, definieren sie workslop als GMLS-generierte Inhalte, die sich als gutes Arbeitsergebniss tarnen, aber keine Substanz enthalten, um einen gegebenen Arbeitsprozess voranzubringen:

We define workslop as AI generated work content that masquerades as good work, but lacks the substance to meaningfully advance a given task.
 
Quelle: Niederhoffer et al (2025). AI-Generated “Workslop” Is Destroying Productivity (Biblionetz:t32875)

Endlich ein Wort für ein Gefühl, das einem sofort befällt, wenn man entsprechende Texte, Diagramme oder Berichte sieht. Die Forschenden berichten, dass solcher workslop die Produktivität in Unternehmen massgeblich bremsse, weil andere Menschen diese Produkte aufwändig kritisch hinterfragen müssten und nachher vor der Wahl stehen, sie zu retten oder die Arbeit nochmals von vorne zu beginnen.

Es liegt auf der Hand, dass es diese Phänomen auch im Bildungsbereich gibt. Studierende, die bisher wenig Text geliefert haben, schreiben plötzlich auf den ersten Blick wohlklingende Arbeiten in erstaunlicher Länge, die sich erst bei genauem Lesen als oberflächlich oder gar falsch entpuppen. Mir scheint, dass im Bildungsbereich der Zusatzaufwand durch solchen eduslop (Biblionetz:w03724) für Dozierende noch grösser ist als in Unternehmen, denn Dozierende müssen rekursfeet beweisen, dass das Geschriebene nicht wirklich gehaltvoll ist. Wird da wenig Text ohne Buzzwords geliefert, ist das deutlich schneller erledigt, als wenn jemand (mit oder ohne Hilfe von GMLS) einen Text gespickt mit relevanten Fachbergriffen und Konzepten, die aber trotzdem in der Zusammenstellung keinen Sinn ergeben.

Zu diesem Problem trägt derzeit der Trend bei, zu jedem erdenklichen Thema einen spezialisierten Bot zur Verfügung zu stellen, der bereits mit den relevanten Texten gefüttert worden ist. Im Bereich der Lehrer:innen-Bildung sind das z.B. Bots zur Unterrichtsplanung oder solche, die mit Lehrplänen gefüttert worden sind und nun geschwollen in Kompetenzen reden können.

Es ist keine spezifische Kritik an diesem Bot, sondern reiner Zufall, dass mir heute der Lehrplan-21-Bot von Schabi vorgestellt worden ist - der Erfinder schreibt selbst, dass dieser Bot vermutlich nicht wirklich sinnvoll sei. Er zeigt das Problem aber sehr schön.

Man kann diesem Bot eine beliebige Unterrichtsidee geben und er liefert passende Kompetenzen samt Begründung aus dem Lehrplan 21. Ein erstes Beispiel: _"Wir bauen ein Schwimmbad im Kindergarten":

Klingt doch auf den ersten Blick vernünftig - oder? Also probieren wir es etwas krasser:

OK, mindestens das wird abgeblockt. Und wenn wir es etwas umschreiben?

Man kann sich nun vorstellen, dass es mehr Aufwand braucht, um zu begründen, warum dies keine gute Unterrichtsidee ist - obwohl doch alles mit Lehrplan 21-Kompetenzen untermauert wird...

Zugegeben, gewisse der Kompetenzen sind in diesem Bot noch frei erfunden, aber künftige Bots werden das besser beherrschen und trotzdem noch eduslop liefern. Es benötigt massiv mehr Zeit als Dozent:in, um in solchen Fällen rekursfest aufzeigen zu können, dass die Antwort unbrauchbar ist.

Natürlich höre ich bereits den Einwand, dass man durch entsprechende Aufgabenstellungen verhindern kann, dass eduslop generiert wird. Mag sein. Aber selbst wenn dies gelingt, ist das mit Zusatzaufwand seitens der Dozierenden verbunden. Nix mit Produktivitätsgewinn.

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  • Beat Döbeli Honegger
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