Bauhaus-Universität Weimar

Generationen- und geschlechterübergreifender Dialog zur Nutzung von ChatGPT bei sexueller Diskriminierung – Ergebnisse und Impulse aus zwei Diversityworkshops an einer schwäbischen Hochschule

Maximilian Wolf (Hochschule Albstadt-Sigmaringen), Stefan Ruf ()

Der Beitrag untersucht, wie generations- und geschlechtsgemischte Teams KI (ChatGPT) im Kontext sexueller Diskriminierung nutzen und wie sich ihre Bedenken vor und nach der Interaktion verändern. Grundlage sind Daten aus zwei Diversity-Workshops mit Studierenden (ab 21 Jahren) und Beschäftigten (ab 59 Jahren) einer schwäbischen Hochschule aus dem Sommersemester 2024. Die Workshops wurden zusammen mit der Gleichstellung durchgeführt.

Den Teams wurde folgende Situation präsentiert: Eine Hochschulmitarbeiterin teilt ihrem Chef über MS Teams mit, dass sie wegen eines Vortrags vor dem Rektorat aufgeregt sei. Der Chef antwortet: „Wenn du dir was Hübsches anziehst, werden sie dir vielleicht zuhören.“

Die Teilnehmenden diskutierten ihre persönliche Reaktion sowie Bedenken zur Nutzung von ChatGPT in diskriminierenden Situationen. Anschließend testeten sie die KI und bewerteten deren Antworten.

Im Bereich KI-Bildung an Hochschulen zeigt der Beitrag:

  • Es entstand ein generations- und geschlechterübergreifender Dialog zur Reaktion auf Diskriminierung und zur gezielten Nutzung von ChatGPT („Prompting“).
  • Studierende befürchteten zunächst schlechte Ratschläge oder Einflussnahme. Nach der Nutzung kritisierten sie unkonkrete Antworten und mangelnde Reflexion.
  • Beschäftigte sahen vorab die Gefahr einer unkritischen Nutzung. Nach der Anwendung verstärkten sich diese Sorgen, zudem wurde ChatGPT als potenzieller Ersatz für professionelle Beratung wahrgenommen.

Schlagworte: Diversity, sexuelle Diskrminierung, generationsgemischte Teams, geschlechtsgemischte Teams, KI, ChatGPT
Input