5.3 Empfehlungen für die Hochschullehre
Wie kann KI Lehre verbessern, ohne sie zu untergraben?
Der Einsatz von KI in der Lehre eröffnet Hochschulen große Potenziale – von personalisiertem Lernen bis zur automatisierten Rückmeldung. Gleichzeitig fordert er Lehrende, Fachbereiche und Hochschulleitungen heraus, neue didaktische, ethische und rechtliche Anforderungen zu bedenken.
Zwar gilt der AI Act formell nur für Hochrisikosysteme, doch auch freiwillige Standards wie Transparenz, Nachvollziehbarkeit, Fairness und Datenschutz sollten in der Lehre mitgedacht werden – nicht zuletzt zur Sicherung von Qualität, Studierendenorientierung und akademischer Integrität.
Typische Anwendungsfelder von KI in der Lehre
KI-Tools können auf vielen Ebenen unterstützend wirken, z. B. durch:
-
adaptive Lernsysteme mit personalisierten Lernpfaden
-
automatisierte Feedbacksysteme oder Aufgabengeneratoren
-
Chatbots für Fragen zur Lehrveranstaltung
-
generative KI zur Text- oder Bildproduktion für Lehrmaterialien
-
Tools zur individuellen Lernstandsanalyse oder Kurswahlberatung
Dabei müssen Lehrende einschätzen können, was erlaubt, sinnvoll und datenschutzkonform ist – und wie sich KI auf die Motivation, Lernprozesse und Chancengleichheit auswirkt.
Empfehlungen für Hochschulen und Lehrende
Zur sicheren, transparenten und lernförderlichen Integration von KI empfiehlt sich die Entwicklung hochschulinterner Leitlinien. Diese sollten insbesondere folgende Aspekte adressieren:
-
Transparenz gegenüber Studierenden über den Einsatz von KI-Systemen
-
didaktisch reflektierter Einsatz generativer KI, z. B. zur Ideengenerierung oder Textüberarbeitung
-
Unterstützung der Lehrenden durch Schulungen, Beratung und Austauschformate
-
klare Regelungen für Prüfungen, z. B. zu KI-unterstütztem Arbeiten, erlaubten Tools und Eigenleistungsnachweisen
-
Bewusstsein für algorithmische Verzerrungen (Bias) und deren Auswirkungen auf Feedback oder Empfehlungen
-
Partizipation der Studierenden bei der Entwicklung neuer Lehr- und Prüfungsformate
Qualifizierung als Schlüssel zum Erfolg
Ein zentraler Erfolgsfaktor ist die kontinuierliche Weiterbildung der Lehrenden. Hochschulen sollten gezielt Angebote schaffen, die:
-
technisches Verständnis für KI-Systeme vermitteln
-
ethisch-reflexive Kompetenzen stärken
-
didaktische Gestaltungsfreiheit und Risikobewusstsein verbinden
Auch hochschuldidaktische Zentren können hier eine wichtige Rolle spielen – etwa durch Beratung bei der didaktisch sinnvollen Integration oder durch Modellprojekte mit neuen Prüfungsformaten.
Prüfungsformate neu denken
Generative KI stellt traditionelle Prüfungsformate wie reine Wissensabfragen infrage. Um Plagiate durch KI-Nutzung zu vermeiden und authentische Leistungen zu fördern, braucht es neue, zukunftsfähige Prüfungsformate – z. B.:
-
offene Aufgabenstellungen mit Reflexionskomponenten
-
gestufte Prüfungen mit mündlichen Anteilen
-
Portfolio-Formate oder problemorientierte Gruppenarbeiten
Die Entwicklung solcher Formate sollte fachbereichsübergreifend, praxisnah und unter Einbezug rechtlicher Rahmenbedingungen erfolgen.
💡 Lernzusammenfassung Kapitel 5.3: Empfehlungen für die Hochschullehre
- Transparenter und reflektierter KI-Einsatz: Studierende müssen über den Einsatz von KI in der Lehre informiert werden. Der Einsatz generativer KI-Tools sollte didaktisch begründet und transparent kommuniziert sein.
- Leitlinien und Qualifizierung: Hochschulen sollten interne Richtlinien zum Einsatz von KI entwickeln und Lehrende durch Weiterbildungen in technischer, rechtlicher und didaktischer Hinsicht unterstützen.
- Prüfungsformate neu denken: Klassische Prüfungsformen stoßen durch KI an ihre Grenzen. Zukunftsfähige Prüfungen sollten auf Problemlösung, Reflexion und Anwendung ausgerichtet sein – unter Berücksichtigung von Fairness und Integrität.
Leitfäden, Stellungnahmen und Handreichungen von Hochschulen und Fachgesellschaften:
Universität Augsburg: KI in der Hochschullehre