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Wie Menschen technische #Artefakte erklären: Was verstehen wir – und wie?
#Paderborn, 14. September 2026
Wenn sich Personen unterhalten, passen sich die #Gesprächspartner auf verschiedene Weisen aneinander an. Im Kontext einer Erklärung findet zum Beispiel ein Austausch statt zwischen dem, was »Erklärende« für wichtig erachten, und dem, was ihr Gegenüber verstehen möchte. Bei technischen Artefakten, also von Menschen hergestellten #Geräten, #Maschinen oder #Werkzeugen, orientieren sich »Erklärende« zwar an den Interessen des Gegenübers, sprechen aber trotzdem vorwiegend darüber, wie die Gegenstände funktionieren. Dies zeigt eine aktuelle Studie aus dem Sonderforschungsbereich/»Transregio 318« der Universitäten Paderborn und Bielefeld. Die Ergebnisse wurden im »International Journal of Technology and Design Education« veröffentlicht und liefern wichtige Hinweise für Bildung und erklärbare Künstliche Intelligenz (#KI).
Doppelte Perspektive – Duale #Natur
Ausgangspunkt der Untersuchung war eine aus der #Technikphilosophie stammende #Theorie, nach der technische Artefakte aus 2 Perspektiven betrachtet werden können: im Hinblick auf ihre #Architektur und auf ihre #Relevanz. Das heißt, es wird zum einen betrachtet, wie sie aufgebaut sind und funktionieren, und zum anderen, welchen Zweck sie erfüllen und wofür sie wichtig sind. Diese doppelte Perspektive wird »Duale Natur« genannt. Die Wissenschaftler, die aus der #Didaktik der #Informatik, der Pädagogischen Psychologie sowie der #Linguistik stammen, untersuchten, wie diese Perspektiven in Erklärungen eingesetzt werden. Im Mittelpunkt stand dabei, wie flexibel die »Erklärenden« auf die Interessen ihrer Gesprächspartner eingehen.
»Erklärende« passen Erklärungen an – aber nicht im vollen Umfang
Für die Studie führten die Forscher ein kontrolliertes Experiment mit 72 Teilnehmern durch. Als Beispiel verwendeten sie das Brettspiel »Quarto!«, das dazu diente, typische Mechanismen des Erklärens sichtbar zu machen. Die Studienteilnehmer sollten das Spiel so erklären, dass ihr Gegenüber anschließend gewinnen konnte. Dabei zeigten Gesprächspartner, die in das #Experiment eingeweiht waren, entweder Interesse an der Architektur oder an der Relevanz des Spiels. Sie taten dafür so, als wäre ihnen das Spiel nicht bekannt.
Die Ergebnisse zeigen: Menschen gehen durchaus auf die Interessen ihres Gegenübers ein. Wurde zum Beispiel besonderes Interesse an der Bedeutung oder dem Nutzen gezeigt, gingen die »Erklärenden« häufiger auf diese Relevanzaspekte ein. Der Anteil der Aussagen, die sich auf die Relevanz bezogen, stieg in diesen Fällen von 28 auf 40 Prozent. Dennoch dominierten insgesamt Erklärungen dazu, wie das #Spiel funktioniert oder aufgebaut ist, also zur Architektur. Je nach Versuchsbedingung machten architekturbezogene Aussagen rund 60 bis 72 Prozent der Erklärungen aus. »Erklärende« betrachten das Wissen um die Architektur demnach als Grundlage, um das Brettspiel zu verstehen. Relevanzbezogene Aussagen können das Verstehen zusätzlich fördern.
Bedeutung für Bildung und erklärbare KI
Die Studie macht deutlich, dass Erklären kein einseitiger Prozess ist. Stattdessen entsteht Verständnis in einer gemeinsamen Interaktion zwischen der oder dem Erklärenden und seinem beziehungsweise ihrem Gegenüber. »Wir haben beobachtet, dass ›Erklärende‹ die Reaktionen ihrer Gesprächspartner aufmerksam wahrnahmen und ihre Erklärungen daran anpassten, sofern der eigene Erklärplan damit vereinbar war«, sagt Erstautor Lutz Terfloth von der Universität Paderborn. Dieses sogenannte »#Monitoring« ermöglichte eine co konstruktive #Kommunikation, das heißt, beide Gesprächspartner haben den Erklärungsprozess aktiv mitgestaltet.
Die Erkenntnisse liefern wichtige Hinweise dazu, wie Menschen Erklärungen an ihren Gesprächspartner anpassen und wo die Grenzen dieser Anpassung liegen. Sie verdeutlichen, dass verständliche Erklärungen sowohl Informationen über die Funktionsweise als auch über die Bedeutung und Anwendung technischer Systeme enthalten sollten. Dieses Verständnis menschlicher Erklärprozesse ist für die #Bildungsforschung und die Entwicklung erklärbarer KI Systeme relevant. Es kann dazu beitragen, KI Systeme zu entwickeln, die sich an den Interessen und Bedürfnissen von Nutzern orientieren, ohne dabei für das Verständnis wichtige Informationen auszulassen. »Unser Ziel ist es, Nutzer im Umgang mit Technik handlungsfähiger zu machen«, sagt Terfloth. Zur Studie …
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