Blog für Herrmann & Ehrlich. In diesem Blog geht es um die Arbeitsprozesse im Software Engineering, insbesondere um Requirements Engineering, Kreativität, Projekt- und Zeitmanagement und diverse weitere relevante Themen. Autorin: Andrea Herrmann
Gerade bin ich mal wieder frustriert. Ich habe ein paar Hausarbeiten korrigiert. Statt dass die Studierenden mir wie gefordert ein UML-Use-Case-Diagramm liefern, bekomme ich den Plant-UML-Code. Statt eines Struktogramms eine selbsterfundene Notation.
Erstens: Was denken die sich dabei? Dass die UML nur ein unverbindlicher Vorschlag ist? Haben sie überhaupt das Lehrbuch mal aufgeschlagen, um nachzusehen, wie so ein Diagramm aussieht? Sind sie zu faul zu recherchieren, wie man so etwas von der KI generieren lässt? Denken sie, ich gucke mir das sowieso nicht genauer an?
Bisher gab es bei mir bei Hausarbeiten sehr viele Einser. Das liegt daran, dass ich im Aufgabentext genau schreibe, was man machen soll. Wenn man das macht, gibt es die volle Punktzahl. Leider gibt es Studierende, die hören "Die Frau Herrmann gibt allen Einser" und daraus schlussfolgern, dass ich die Hausarbeiten vermutlich gar nicht richtig ansehe. Falsch gedacht.
Zweitens: Was soll aus denen im Berufsleben mal werden? Kein Interesse daran, den Lernstoff zu lernen. Aber auch nicht die Fähigkeit, KI so einzusetzen, dass am Ende herauskommt, was der Kunde wollte oder der Chef bestellt hat oder die Kollegen brauchen. Sie merken auch nicht, wenn die KI Fehler macht, was schon mal vorkommt. Einfach nur was hingeschlampt! Naja, immerhin sieht man diese Arbeitseinstellung jetzt auch an der Note.
Drittens: Jetzt musste ich also lernen, wie man PlantUML-Code liest, damit ich beurteilen kann, ob die Einreichung meiner Studierenden wenigstens inhaltlich richtig ist. Die sie ja sowieso nicht selbst geschrieben haben. Oder soll ich das glauben, dass es für sie bequemer ist, PlantUML von Hand zu schreiben als in einem Modellierungstool ein Use-Case-Diagramm zusammenzuklicken?
Ach, es geht bergab mit der Informatik, der Kompetenz und der Arbeitseinstellung. Es gibt nach wie vor die 10 % Studierenden, die Spaß am Denksport haben und gerne den Stoff durchdringen. Die nutzen die KI auch richtig und kritisch. Aber die anderen 90 % werden durch KI immer inkompetenter.