
Auf den folgenden Seiten finden Sie eher technische Hinweise zu den drei „digitalen“ Zugängen, die im Projekt DIGI-BERTHA erprobt wurden. Unter dem Punkt „Avatare“ gibt es einige kurze Hinweise, wie sich Avatare leicht mit Hilfe von Zoom anwenden lassen. Unter dem Reiter „Virtual Reality“ sind Informationen zur technischen Verwendung von 360-Grad-Kameras und VR-Brillen enthalten sowie eine Anleitung zu einem alternativen Szenario mit Handykameras für den Fall, dass keine entsprechenden Geräte zur Verfügung stehen. Schlussendlich findet sich unter dem Punkt „Generative KI“ eine kurze Anleitung zum Prompten von Fällen mit Chatbots.
All diese technischen Informationen bieten die Grundlage für die didaktischen Anwendungsszenarien und Beispiele, die sie unter dem Reiter „didaktische Zugänge“ finden.
Mit Avataren sind laut Duden „grafische Darstellungen, Animationen, Karikaturen o. Ä. als Verkörperung des Benutzers im Cyberspace“ gemeint (vgl. Duden Online). Im Prinzip handelt es sich also um Gestalten, seien es menschliche, tierische oder auch fiktive, die den Zweck erfüllen, anstelle des (digitalen Abbildes bzw. Videos) einer Person zu erscheinen. Damit verbunden ist also die Möglichkeit einer fiktiven Maskierung, einer Anonymisierung. Die Person ist, zumindest bei den hier in den Blick genommenen bei rudimentären Avataren und über das übermittelte Bild, nicht zu identifizieren. Wendet man Avatare in einfacher Form über einen Videoanruf, bspw. über Zoom, an, bleibt die Stimme unverändert zu erkennen. Dies bietet beispielsweise für das Beratungslernen durch die Maskierung bzw. teilweise Anonymisierung das Potenzial eines Schutzraumes, da nicht ersichtlich ist, wer hinter der Maske steckt. Auch werden die eigene Mimik und Gestik nur sehr begrenzt übertragen, was das Gefühl von Scham senken bzw. Hemmschwellen abbauen kann.
Um es einfach zu halten, Avatare mit Studierenden anzuwenden, bieten sich die bereits vorhandenen Avatare auf der Online-Kommunikationsplattform Zoom an. Insbesondere im Zuge der Corona-Pandemie ermöglichten zahlreiche Hochschulen ihren Studierenden einen kostenlosen Zugang. Ab der Version 5.10.0 bietet Zoom die Möglichkeit, Videoanrufe mit Avataren durchzuführen.
VR steht für „Virtual Reality“, oder auf Deutsch: Virtuelle Realität. Bei VR handelt es sich um „eine computergenierte Wirklichkeit mit Bild (3D) und in vielen Fällen auch Ton (Bendel, 2021). Mit Hilfe bestimmter Endgeräte, wie zum Beispiel VR-Brillen, können Nutzer:innen in diese künstlich erzeugte Umgebung eintauchen, sie immersiv erleben.
Im Unterschied zu klassischen Videoformaten ermöglicht VR ein räumliches Erleben. Der Blickwinkel ist nicht vorgegeben, sondern kann durch aktives Umschauen selbst bestimmt und verändert werden. So kommt es zu jener immersiven Teilhabe, bei der die Nutzer:innen sich weniger wie Beobachter:innen fühlen, sondern stattdessen die Situation als „echte“ Teilnehmer:innen erleben können.
Eine 360°-Kamera, auch bekannt als Rundumkamera, ist eine spezielle Art von Kamera die ein Sichtfeld von 360 Grad hat, so dass sie fast alles rund um sich erfassen kann. Die 360° Grad-Videos, die mit solchen Kameras erstellt werden, können mit Hilfe von VR-Brillen angeschaut werden und ermöglichen so das bereits oben erwähnte immersivere Erleben der aufgezeichneten Situation.
360°-Videos werden von einem festen Standpunkt aus aufgenommen, da die Kamera an einem fixen Ort steht. Dementsprechend können sich Nutzer:innen nicht umfassend im VR-Raum bewegen, jedoch können sie durch aktives Umschauen und Umdrehen ihre Blickwinkel ändern und somit selbst bestimmen, worauf sie ihre Aufmerksamkeit richten.
Die Arbeit mit VR-Brillen und 360°-Kameras stellt sich in den meisten Fällen komplizierter dar, als das „normale“ Aufnehmen von Rollenspielen. Dementsprechend sollten bei der Nutzung von VR im Seminar ausreichend Puffer für technische Feinheiten eingeplant werden. Ebenso empfehlenswert ist bereits vorher einmal die Aufnahme auszuprobieren und/oder sich eine entsprechende Einweisung für die Geräte einzuholen.
Je nach Ausstattung der Institution und der Anzahl zur Verfügung gestellten VR Brillen und Kameras muss auch entsprechend Zeit eingeplant werden. Wenn z.B. pro Kleingruppe nur eine VR-Brille verfügbar ist, erfolgt das Anschauen der aufgenommenen Videos nacheinander, was die Phasen der Sichtung in die Länge zieht.
Zudem ist zu erwähnen, dass einige Menschen VR nicht gut vertragen und die simulierten Umgebungen Übelkeit oder Schwindel auslösen können. Es ergibt Sinn, auch Alternativen zu VR zur Hand zu haben für den Fall, dass Studierende dies nicht gut vertragen oder schlichtweg nicht die technischen Möglichkeiten zur Verfügung stehen.
Sollten Ihnen keine 360-Grad-Kamera und ein VR-Headset zur Verfügung stehen oder andere (technische) Hindernisse auftreten, kann ein ähnlicher Effekt hergestellt werden, indem das Beratungsgespräch mit mehreren Handys aus verschiedenen Richtungen und Winkeln gefilmt wird und diese im Anschluss in Form einer Collage nebeneinander geschnitten werden.
Beispielvideos für solche Zusammenschnitte, finden Sie in der Materialkiste.
LLM steht für Large Language Model und damit der ‚Kern‘ von Programmen und Chatbots wie ChatGPT oder GEMINI. Oft werden diese Programme auch als KI, also künstliche Intelligenz, bezeichnet, was technisch gesehen allerdings etwas irreführend ist, denn wirklich ‚denken‘ tun sie nicht.
Ein LLM wirkt intelligent, weil es Texte schreiben, Fragen beantworten und scheinbar Zusammenhänge versteht. Allerdings passiert technisch gesehen, etwas viel einfacheres: Das Model berechnet durchgängig, welches Wort (oder „Token“) mit der höchsten Wahrscheinlichkeit als nächstes folgt. Um dies am besten abschätzen zu können, wurde mit extrem großen Textmengen trainiert aus denen es die statistischen Muster von Sprache gelernt hat (Wolfram, 2023).
Dementsprechend sind LLMs allerdings auch anfällig für Fehler oder Bias. Da es nicht selber ‚denken‘ kann, sondern sich auf die Daten mit denen es gefüttert wurde bezieht um neue Texte zu entwerfen, kann es sein, dass wenn ein Bias in den Daten war, dieser entsprechend auch in den Antworten des LLM reproduziert wird (Schmidt & Thiessen, 2024).
Nachdem ein Fall für das simulierte Beratungsgespräch ausgewählt wurden, geht es darum, die „Kernelemente“ des Falles so in den Chatbot zu übertragen, dass dies als Grundlage für ein Beratungsgespräch verwendet werden kann. Dabei können sowohl ausführlichere als auch stark verkürzte Fallvignetten genutzt werden.
Längere Fallvignetten enthalten mehr und komplexeren Informationen, die vom Chatbot für das simulierte Beratungsgespräch aufgegriffen werden können. Gleichzeitig steigt jedoch das Risiko, den Chatbot zu ‚verwirren‘, insbesondere darüber welche der beteiligten Personen bereits über welche Information verfügt.
Kürzere Fallvignetten bieten ein offeneres Gespräch. Zusätzlich kann Verdichtung der Informationen gleichzeitig als Übung für die Studierenden dienen, wesentliche Elemente eines Falls sowie des Settings zu identifizieren.
Als Einstieg haben sich klare, anweisende Formulierungen mit Rollenklärungen bewährt. Wer ist der/die Klient:in, wer ist der/die Berater:in bzw. um welche konkreten Akteur:innen (Lehrkraft, Sonderpädagog:in, Sozialpädagog:in) handelt es sich:
„Bitte simuliere ein Beratungsgespräch. Du bist eine Mutter, die wegen schulischer Schwierigkeiten ihrer Tochter zu einem Beratungsgespräch geht. Ich bin die Klassenlehrkraft…“
Möglich sind darüber hinaus Hinweise zum Setting des Gesprächs:
Während des Beratungsdialoges kann es nötig werden, nachzusteuern. Meist reagieren Chatbots darauf sehr gut, z.B.: „Bitte verhalte dich so, wie sich ein 10-jähriges Kind verhalten würde.“
Chatbots haben oft die Tendenz zu einer schnellen Problemlösung. Auch hier kann Nachsteuern helfen, z.B.: „Reagiere abweisender und lasse dich nicht auf die angebotenen Lösungen ein.“
Schmidt, J., & Thiessen, B. (2024). In_Visible Gender? Geschlechterkritische Reflexionen beim Beratungslernen mit digitalen Medien. Journal Netzwerk Frauen- und Geschlechterforschung NRW, 55, 77–82.
Wolfram, S. (2023, 14. Februar). What is ChatGPT Doing… And Why Does It Work?. Stephen Wolfram Writing. https://writings.stephenwolfram.com/2023/02/what-is-chatgpt-doing-and-why-does-it-work/