Das Hochschulforum Digitalisierung und der KI-Campus sind mit ihrem Bot-Camp nicht die einzigen, die andere dabei unterstützen, Chatbots für ihre individuellen Anforderungen zu programmieren. Auch das studiumdigitale der Goethe-Universität Frankfurt lud zur KI-Werkstatt. Die Verstaltenden verraten hier, wie es gelang, dass die Teilnehmenden dort eigene promptbasierte LLM-Assistenten umsetzen konnten.

Spezialisierte Chatbots können dabei helfen, domänenspezifisches Wissen zu erschließen und kontextsensitive Anwendungen umzusetzen. Solche KI-Assistenten werden zunehmend auch in Bildungszusammenhängen eingesetzt: Deshalb beschäftigen wir uns bei studiumdigitale, der Innovationseinheit für digitales Lehren und Lernen an der Goethe-Universität Frankfurt, bereits seit einiger Zeit mit den Chancen und Herausforderungen solcher Spezial-Chatbots.

Ein Beispiel dafür ist unser Projekt „LearnMate“, in dem wir, basierend auf einer Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Architektur, KI-gestützte Lernbegleitung für Studium und Lehre entwickeln und erforschen. Neben der technischen Entwicklung, der didaktischen Beratung und der Medienproduktion rund um digital gestütztes Lehren und Lernen an der Goethe-Universität ist eine unserer Kernaufgaben die Leitung der universitätsweiten Arbeitsgruppe „Generative KI in der Hochschullehre“.

Im Herbst letzten Jahres haben wir deshalb zum Workshop „Build your own AI-Assistant“ eingeladen, der rund 100 Teilnehmende zusammenbrachte: Studierende und Lehrende aber auch Mitarbeitende der Unterstützungsstrukturen und aus der Verwaltung mit sehr diversen Vorerfahrungen von KI-Neulingen bis KI-Enthusiast*innen. Ziel des praxisorientierten Workshops war es, dass die Teilnehmenden lernen, eigene promptbasierte LLM-Assistenten umzusetzen. Gleichzeitig ging es auch darum, die Teilnehmenden in den Austausch miteinander zu bringen, um so die universitätsweite Community of Practice weiter zu beleben.

Wir starteten mit einer Einführung zu spezialisierten KI-Assistenten und ihrer Konfiguration in den Workshop, um den Teilnehmenden zunächst ein grundlegendes Verständnis dafür zu vermitteln, wie maßgeschneiderte KI-Assistenten im Hochschulkontext ein- und umgesetzt werden können. Danach ging es in zwei Building Sessions darum, selbst ins Tun zu kommen.

Wie sah das konkret aus bzw. welche Infrastruktur haben wir dafür genutzt? Seit März 2025 stellen wir von studiumdigitale allen Lehrenden und Studierenden der Goethe-Universität das AI-ToolLab zur Verfügung, einen Experimentierraum, der den kostenfreien und datenschutzkonformen Zugang zu KI-Anwendungen wie z. B. den LLMs ChatGPT, LLama oder Deep Seek ermöglicht.

Neben den kommerziellen Modellen werden im AI-ToolLab auch freie, datenschutzkonforme und in Deutschland gehostete Anwendungen bereitgestellt, um größere Unabhängigkeit von kommerziellen Anbietern zu erreichen, was ein wichtiger Schritt in Richtung digitaler Souveränität ist. Die kostenfreie Nutzung, ohne einen privaten Account anlegen zu müssen, gewährleistet zudem Zugänglichkeit zu Informations- und Kommunikationstechnologien unabhängig von sozioökonomischen Faktoren („digital divide“).

Belebt und begleitet wird das Lab durch die interdisziplinäre und statusgruppenübergreifende Community of Practice an der Goethe-Universität. Dazu gehören auch Veranstaltungen wie unser Workshop „Build Your Own AI-Assistant“. Im ersten Workshopteil (create) wurde, einzeln oder in Teams, experimentiert und an Prototypen gebastelt. Dafür bekamen die Teilnehmenden einen von uns vorbereiteten Meta-KI-Assistenten, den „AI Builder“, an die Hand, der sie dabei unterstützte, Rollenbeschreibungen und Eingabeaufforderungen zu formulieren und ihre KI-Assistenten im Zuge des praktischen Ausprobierens iterativ zu verbessern.

Die Verbesserung und Weiterentwicklung der entstandenen Prototypen war dann das Ziel des zweiten Workshopteils (refine): Hier testeten die Teilnehmenden gegenseitig ihre Prototypen und gaben Feedback dazu. Begleitet durch unsere studiumdigitale-Kolleg*innen konnten offene Fragen direkt beantwortet und technische Herausforderungen gemeinsam gelöst werden.

Die entstandenen Prototypen waren vielseitig, zeigten die Kreativität der Teilnehmenden und verdeutlichen ein breites Spektrum potenzieller Anwendungsfelder generativer KI im Hochschulkontext. Besonders häufig richteten sich die entwickelten bzw. konzipierten KI-Assistenten an die Zielgruppen Studierende und wissenschaftliche Mitarbeitende.

Für diese Gruppen standen vor allem Unterstützungsbots im Bereich des wissenschaftlichen Schreibens, der Literaturrecherche, der Datenanalyse sowie der Studienorganisation im Vordergrund. Beispiele hierfür sind etwa „die Quellenhilfe“, die wissenschaftliche Texte auf fehlende Referenzen hin überprüft und ergänzende Literaturvorschläge macht sowie „die Mathematikerin“, die mathematische Zusammenhänge in wissenschaftlichen Aufsätzen erläutert.

Darüber hinaus konzipierten die Workshopteilnehmenden Anwendungen, die Forschende bei der Erstellung von Forschungsanträgen, Gutachten oder Protokollen unterstützen sollen. Neben diesen eher wissenschaftsbezogenen Einsatzfeldern wurden auch spezialisierte Assistenten für weitere Zielgruppen entwickelt. Für Lehrende wurde beispielsweise ein Testfragen-Konstruktor für Laborpraktika konzipiert, der auf der Basis von Versuchsskripten prüfungsrelevante Fragen generiert.

Im Bereich der Verwaltung übernimmt „Paul, der Studienordnungschecker“ die automatisierte Prüfung von Studienordnungen auf Vollständigkeit und Übereinstimmung mit einer vorgegebenen Musterordnung. Für medizinisches Personal wurde mit dem „Arztbriefkorrektor“ ein Assistenzsystem erstellt, das sprachliche und formale Korrekturen medizinischer Berichte übernimmt. Daneben existieren mehrere zielgruppenoffene Anwendungen, etwa im Bereich Übersetzung, Textkorrektur oder sprachlicher Vereinfachung.

Daraus lässt sich ableiten, dass KI-Assistenten vor allem dann als sinnvoll und unterstützend wahrgenommen werden, wenn sie an konkreten fachlichen oder organisatorischen Anforderungen ansetzen, verständlich gestaltet sind und ihre Einsatzmöglichkeiten anhand nachvollziehbarer Beispiele sichtbar werden. Gleichzeitig machten die Rückmeldungen der Teilnehmenden deutlich, dass technische Einschränkungen, etwa fehlender Datei- oder Internetzugriff, die praktische Nutzbarkeit einzelner Anwendungen weiterhin begrenzen können.

Die Veranstaltung zeigte, wie wichtige interaktive und praxisorientierte Formate zur Förderung von Innovation sein können: Die Teilnehmenden unterstützten sich gegenseitig, testeten ihre Prototypen und lernten von den Erfahrungen der anderen.

Dr. Ulrike Mascher ist seit Juni 2022 wissenschaftliche Mitarbeiterin bei studiumdigitale, wo sie innovative digital gestützte Lehr- und Lernszenarien mit einem Schwerpunkt auf 360°, Augmented und Virtual Reality entwickelt. Sie lehrt und forscht zu immersiven Medien in Lehr- und Lernkontexten sowie in Theater-, Literatur- und Kulturwissenschaften.

Julia Schmitt ist seit 2022 wissenschaftliche Mitarbeiterin bei studiumdigitale und Koordinatorin der Qualifizierungsreihe ,,Digitale Medien in Bildungsprozessen“. Sie berät Lehrende, führt Workshops durch und arbeitet im Bereich der Künstlichen Intelligenz, wo sie zusammen mit Dr. David Weiß die Leitung der universitären AG-Generative-KI innehat.