ChatGPT ist ziemlich schnell erwachsen geworden: Im November 2022 hat OpenAI die Version 3.0 veröffentlicht, und nun ist schon Version 4.0 verfügbar. Neben privaten Spielereien wie dem Auffinden lästiger Programmierfehler in meinem Arduinocode hat mich von Anfang an interessiert, ob das Modell in der Lage ist, als realistisches Gegenüber für sozialpädagogische Beratungsübungen zu fungieren. Die Chancen dafür standen gut, denn ChatGPT wurde entlang eines breiten und unspezifischen Datensatzes trainiert, was die Möglichkeit für Konversationen mit lebensweltlicher Breite eröffnet. Trotzdem hat es mich lange Versuche gekostet, Prompts zu entwickeln, mit denen Beratungsgespräche einigermaßen realistisch ablaufen. Die Kriterien für die von mir gewünschte Realitätsnähe waren dabei entlang den Anforderungen der Beratungslaborarbeit mit trainierten Schauspieladressat:innen ausgerichtet. Das sind hauptsächlich Rollenstabilität, Reproduzierbarkeit der dem Beratungsanlass zugrundeliegenden Fallstruktur sowie eine realistisch anmutende, lebensweltlich gerahmte Einbindung der Kommunikation. Die Experimente haben mir einiges Kopfzerbrechen und auch viele Lachmomente beschert. So mancher synthetische Beratungsfall hat urplötzlich kuriose Dinge erzählt, sich mitten im Gespräch selbst als Beratungsfachkraft ausgegeben oder wie der Sprachautomat einer Hotline stupide einzelne Antworten wiederholt. Sozialpädagogisches Prompt Engineering ist wohl ein Beruf, der noch am Anfang seiner Entwicklung steht. Aber es wurde besser, und um die Weihnachtszeit waren Erstgespräche möglich, die als ernsthafte Übungen durchgehen konnten. Version 3.5 hat die Sache noch einmal deutlich verbessert, und 4.0 einen wirklichen Durchbruch erzielt. Und damit konnte ich die synthetischen Adressat:innen auch versuchsweise in die Realität der Hochschullehre entlassen – natürlich unter gesicherten Bedingungen.
So können Studierende, die an einem Interventionsseminar zu systemischer Beratung teilnehmen und ein Übungsgespräch im BeraLab mit unseren trainierten Schauspieladressat:innen führen, die synthetischen Adressat:innen zusätzlich nutzen. Über die Ergebnisse der zugehörigen Pilotstudie, in der die Erfahrungen mit diesem hybridisierten Üben unter einer partizipativen Forschungsperspektive rekonstruiert werden, wird es hier wie üblich einen Preprint geben.
Die leitende Frage der Begleitforschung muss bei solchen Lehr-Lern-Experimenten sicherlich mehrperspektivisch angelegt sein. So geht es darum auszuloten (a) was in welcher Form technisch machbar ist, (b) welche Lerner:innen in welchen Lernsituationen davon profitieren und (c) wie die Differenz von Erfahrungen in synthetisch hergestellten und natürlichen Lernsituationen verarbeitet wird. Nur so werden sich aus meiner Sicht die Chancen einer hochschuldidaktisch gewendeten Digitalität einlösen lassen. Die Zukunft des Beratungslernens im BeraLab sähe dann so aus, dass Avatarübungen, hochimmersive Simulationen mit Schauspieler:innen und schließlich die Mitarbeit in der Beratungsambulanz unterschiedlich kombinierbare Lernmöglichkeiten darstellen, die in verschiedenen Verknüpfungen genutzt werden können. Entlang des Konzeptes fachlicher Entwicklungsaufgaben lassen sich dann z. B. im Gespräch gemachte Erfahrungen mit einem Avatar beliebig wiederholen und festigen oder aber besonders angstbesetzte Situationen digital vorab trainieren. Ich hoffe jedenfalls, dass der Einsatz von LLMs solchen Perspektiven hochschuldidaktischer „Doing Digitality“ folgt und dauerhaft kritisch begleitet wird. Dazu gibt es übrigens am 28.7. ein kostenloses Online-Barcamp und im Wintersemester eine etwas größere Veranstaltung. Vielleicht sehen wir uns dort?
Links zu verwandten Blogartikeln auf marcweinhardt.de:
Supervision als Bildungsanlass: Subjektorientierte Professionalisierung
das BeraLab-Konzept: Beratungslernen in einer hochimmersiven Übungsumgebung mit Schauspieler:innen
das Trierer BeraLab: TRIBS (Trierer Beratungssimulation)
Avatare als Beratungslernumgebung
Beratungssimulation mit Kindern als Schauspieler:innen