Hochschullehre
Wie Lehrende und Studierende KI nutzen

Studierende und Lehrende setzen KI zu unterschiedlichen Zwecken ein. Das zeigt eine Analyse des Hochschulforums Digitalisierung.

Studierende nutzen Künstliche Intelligenz (KI) spontan, aber weniger reflektiert, während Lehrende punktuell eher mit ihr experimentieren. Zu diesem Schluss kommen Dr. Elke Bosse, Dr. Klaus Wannemacher und Dr. Maren Lübcke, die für das Hochschulforum Digitalisierung die KI-Nutzung von Studierenden, Lehrenden und Institutionen ausgewertet haben. Das dabei entstandene Arbeitspapier "Die KI-Nutzung in Studium und Lehre. Ein Review auf Grundlage empirischer Studien" stützt sich auf fünfzehn nationale Untersuchungen, die im Zeitraum zwischen 2022 und 2025 veröffentlicht wurden, um die Rolle generativer KI an deutschen Hochschulen zu durchleuchten. Anhand von vier internationalen Vergleichsstudien ordnen die Autorinnen und Autoren die Ergebnisse zudem in den globalen Kontext ein und entwickeln Leitlinien zum Umgang mit KI für Hochschulen und Politik.

Insgesamt charakterisieren die Autorinnen und Autoren des Papiers die aktuelle Situation der KI-Nutzung an Hochschulen als anspruchsvolle Übergangsphase, in der sich die Herangehensweise der unterschiedlichen Akteursgruppen nicht nur quantitativ, sondern auch qualitativ unterscheide. So nutzen Studierende KI-Tools häufiger und intensiver, hinterfragen sie jedoch weniger. Lehrende hingegen sehen KI deutlich kritischer, nutzen sie aber zunehmend für didaktische und organisatorische Zwecke. Die institutionellen Rahmenbedingungen blieben noch oftmals hinter den Entwicklungen und Bedürfnissen der Nutzerinnen und Nutzer zurück. Im internationalen Vergleich bestätigen sich die Befunde. Hier sei ein ähnlicher Umgang mit generativer KI durch Studierende, Lehrende und Institutionen zu verzeichnen.

Hochschullehrende arbeiten selektiv mit KI

Studierende nutzen Künstliche Intelligenz bisher vor allem zur Lernunterstützung und Textarbeit. Dabei gehe es ihnen in erster Linie um Entlastung und Effizienzsteigerung und weniger um konzeptionelles Lernen. Für diese Nutzungsbereiche, wie auch für Studien- und Selbstorganisation, ist laut Analyse mit einer weiteren Intensivierung zu rechnen. Insgesamt bewerteten die Studierenden die aktuellen KI-Tools positiv. Zweifel äußerten sie vor allem in Bezug auf Zuverlässigkeit, Datenschutz und faire Prüfungsbedingungen. In Anbetracht des pragmatischen Einsatzes von KI durch Studierende empfehlen die Verfasserinnen und Verfasser den gezielten Kompetenzaufbau, der Wissen, Handeln und Reflexion verbinde. Insbesondere KI-Tutorien, exploratives Erproben und kritische Einordnung seien hierfür erforderlich.

Im Gegensatz zu Studierenden nutzen Lehrende KI-Systeme laut Arbeitspapier bisher seltener und selektiver. Dabei stehen Planung und Vorbereitung sowie die didaktische Ausgestaltung von Lehrveranstaltungen im Vordergrund. Eine geringere Rolle spielen administrative, evaluative oder interaktive Zwecke, wie tutorielle Begleitung oder Betreuung. Insgesamt umfasse das KI-Wissen der Lehrenden mehrheitlich grundlegende Nutzungsmöglichkeiten und allgemeinere Funktions- und Nutzbarkeitsaspekte. Domänenspezifische beziehungsweise vertiefte Kenntnisse seien weniger verbreitet. Probleme sahen Lehrende vor allem in der künftigen Prüfungsgestaltung und der akademischen Redlichkeit, während Chancen vor allem mit Blick auf Lehrgestaltung und Feedback-Prozesse erkannt wurden. 

Die institutionellen Rahmenbedingungen bleiben laut Review oftmals noch hinter dem formulierten Bedarf zurück. Lehrende kritisierten hier vor allem unklare Zuständigkeiten, fehlende Schulungsformate und den begrenzten Zugang zu datenschutzkonformen technischen Ressourcen. Eine curriculare Verankerung entsprechender Kompetenzdimensionen und eine Anpassung von Prüfungsformaten sowie der Studien- und Prüfungsordnungen seien mittelfristig erforderlich.

Institutionen müssen Spannungsfeld überbrücken

Handlungsbedarf wird dementsprechend im Arbeitspapier vor allem bei den institutionellen Rahmenbedingungen artikuliert. Für Lehrende müssten Fortbildungsmöglichkeiten und kollegiale Austauschformate zu technischen, didaktischen und rechtlichen Aspekten der KI-Nutzung geschaffen werden. KI sollte als Ergänzung und nicht als Lernersatz betrachtet werden, um der Gefahr individuellen und kollektiven Kompetenzverlusts entgegenzutreten.

Zu den Handlungsempfehlungen, die die Autorinnen und Autoren entwickeln, gehört, dass Hochschulen insbesondere transparente Regularien für die Nutzung generativer KI treffen müssten, die Orientierung und Rechtssicherheit böten, ohne didaktische Innovation zu behindern. Hochschul-Kooperationen oder landesweite Initiativen könnten helfen, fehlende Zugänge zu datenschutzkonformen Sprachmodellen und zentrale Plattformlösungen zur Integration von KI-Systemen in Lehre und Prüfungsprozesse bereitzustellen. Hochschulpolitik und Förderinstitutionen müssten eine belastbare Datengrundlage zum KI-Einsatz ermöglichen, um auf einer fundierten Basis künftige hochschul- und bildungspolitische Entscheidungen vorbereiten zu können.

Nach Ansicht der Verfasserinnen und Verfasser ist aktuell ein Spannungsfeld zu überwinden, das sich zwischen Reglementierung und dem Ziel, KI konstruktiv wie medienkritisch in Studium und Lehre zu integrieren, bewegt.

hae