Es geht weiter mit der Serie "Gefühle in GMLS-Zeiten", heute mit dem Gefühl der GMLS-Korrektur-Unlust:
Immer mehr Hochschuldozierende beklagen sich darüber, dass abgegebene Arbeiten von Studierenden sehr nach generativen Machine-Learning-Systemen klingen. Prominent hat das die Literaturwissenschaftlerin Anna Wolter in der FAZ am 29.05.2026 formuliert Biblionetz:t33666. Sie meinte GMLS gefährden das Vertrauensverhältnis zwischen Lehrenden und Lernenden (Biblionetz:a01592):
Ehrlich gesagt ertappe ich mich oft dabei, in jeder herausragenden Arbeit eher die Leistung von KI zu sehen als die von Studenten aus Fleisch und Blut. Ich weiß, dass ich meine Unvoreingenommenheit und mein Vertrauen verloren habe, und das macht mich unruhig.
und
So liegen mir Arbeiten von Studenten vor, die im Seminar kaum einen korrekten englischen Satz formulieren können, deren schriftliche Ausführungen jedoch plötzlich Harvard-Niveau erreichen. Der entscheidende Unterschied zu früher: Ich kann nichts mehr nachweisen. Die Freude am Lesen dieser Hausarbeiten, am intellektuellen Austausch mit den Texten und ihren Verfassern, ist nahezu erloschen.
Die GMLS-Korrektur-Unlust ist nicht zwingend mit einer Schuldzuweisung an die Studierenden, die GMLS als Abkürzung (Biblionetz:w03717) verwenden, verbunden. Oft ist es eher eine Art Trauer, dass sich die Situation so entwickelt, wie sie es tut.
Ein aktuelles Beispiel aus dem eigenen Unterrichtsalltag
Im Modul Informatikdidaktik des Fachdidaktikmasters Medien und Informatik müssen Studierende in einem Selbststudienauftrag Lehrpläne und Bildungsstandards miteinander vergleichen und uns diese Vergleich schriftlich abgeben. Sie sollen dadurch ein Gefühl für Lehrpläne und ihre Eigenarten und Unterschiede erhalten. Bisher enthielten die Abgaben der Studierenden oft persönliche Einschätzungen und auch Fehlvorstellungen. Diese konnten wir als Dozierende in der nächsten Präsenzveranstaltung aufgreifen und diskutieren. Seit GMLS werden die Abgaben von Jahr zu Jahr korrekter und glatter. Keine Fehler mehr, praktisch keine persönlichen Einschätzungen mehr. Damit verlieren die Abgaben für uns als Dozierende ihren Wert als formatives Assessment. Die Studierenden haben mit GMLS gearbeitet. Es kann sein, dass sie dabei etwas gelernt haben, dass die Chatbots sie auf Fehlvorstellungen aufmerksam gemacht haben - wir wissen es schlicht nicht. Damit macht aber das Lesen dieser Abgaben für uns keinen Sinn mehr. (Die Studierenden künftig aufzufordern, uns ihre Fragen oder Unklarheiten zu melden, hilft nur bedingt: Oft merken die Studierenden selbst gar nicht, dass sie etwas nicht oder falsch verstanden haben.)
Unser Rezept in diesem Moment der Überforderung: Diese Problematik mit unseren Studierenden diskutieren. Das geht bei uns einfacher als anderswo, weil wir Lehrpersonen und Didaktiker:innen ausbilden. Diese sind oder werden sich bald in der gleiche Situation befinden wie wir, also können wir die Diskussion als didaktischen Doppeldecker führen. Wirkliche Antworten haben wir bisher nicht.
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