Dieser Beitrag ist der dritte und letzte Teil unserer Blog-Reihe zu KI-Agenten in der Hochschullandschaft. Nachdem wir die Begriffe geschärft und aktuelle Pilotprojekte vorgestellt haben, werfen wir nun einen Blick auf die wahrscheinliche Entwicklung in der Zukunft. Eine wichtige Frage dabei ist: Was passiert mit dem europäischen Datenschutz, wenn Agentic-AI-Systeme autonom Daten nutzen und weiterverarbeiten?
Das Emerging Tech Lab scannt den Horizont nach Technologien, die das Potenzial haben, die Hochschullehre grundlegend zu verändern. Ziel ist es, diese neuen technologischen Entwicklungen systematisch einzuordnen und ihr Potenzial für Studium und Lehre zu erkunden. In dieser Reihe stellen sie deshalb in drei Blogbeiträgen KI-Agenten vor und zeigen auf, wie sie für die die Hochschulbildung nützlich sein können. Im ersten Beitrag geht es heute um eine Begriffseinordnung.
Generative KI ist längst im Studium angekommen und viele Hochschulen bemühen sich darum, klare Richtlinien für die Nutzung zu erarbeiten. In diesen Prozessen bleiben Studierende jedoch häufig außen vor. Die Universität Jena zeigt, dass es auch anders geht: Sie hat einen „genKI-Führerschein” eingeführt, der Studierende als aktiv Teilhabende anspricht und sie dazu befähigen soll, kompetent mit KI-Systemen umzugehen.
Wer sich mit Verzerrungen in KI-Systemen beschäftigt, kommt an ihrem Namen kaum vorbei: Eva Gengler. Die Wissenschaftlerin forscht zu Bias in generativer KI, stand letztes Jahr auf der Bühne des U:FF, hat kürzlich ihre Promotion abgeschlossen und gerade ihr erstes Buch veröffentlicht.
Generative KI stellt vieles in der Hochschulbildung auf den Prüfstand. Doch wie erleben Studierende diesen Wandel und welche Rolle spielt ihre Beteiligung dabei? In dieser Auskopplung aus Magazin #6 von „strategie digital” geben Greet Stichel und Katharina Westphal Einblicke aus studentischer Perspektive: Sie sprechen über erste Berührungspunkte mit KI-Tools, über (fehlende) Strategien an Hochschulen und über den Wunsch nach echter Mitgestaltung. Weitere interessante Artikel zum Thema “Generative KI“ finden Sie in der sechsten Ausgabe des HFD-Magazins „strategie digital“!
Die Diskussionen über den Einsatz von KI erweitern sich zunehmend um die Frage, ob sogenannte KI-Detektoren sinnvoll eingesetzt werden können, also Software, die erkennen soll, ob ein Text von einem Menschen verfasst oder KI-generiert wurde. Was auf den ersten Blick nach einer unkomplizierten Lösung zur Aufdeckung von Täuschungsversuchen klingt, erweist sich jedoch als problematisch: Der Einsatz von KI-Detektoren führt zu unzuverlässigen Ergebnissen und ist durch sozial verzerrte Trainingsdaten und Outputs ethisch fragwürdig.
Im neuen HFD-Arbeitspapier „Die KI-Nutzung in Studium und Lehre. Ein Review auf Grundlage empirischer Studien“ haben sich Elke Bosse, Klaus Wannemacher und Maren Lübcke verschiedene nationale und internationale Studien zur KI-Nutzung unter Studierenden genau angeschaut und die Ergebnisse zusammengetragen – so bieten sie einen umfassenden Überblick über die Rolle von KI im Hochschulalltag. Die ausgewerteten Studien befassen sich sowohl mit Nutzungshäufigkeiten und -mustern, Einstellungen gegenüber KI generell, KI-Kompetenzen sowie mit institutionellen Rahmenbedingungen aus Sicht von Studierenden und Lehrenden.
Nicht immer gelingt die Integration von Künstlicher Intelligenz in die Hochschullehre mit dem ersten Wurf. Hinter vielen „Best Practice“-Anwendungen stehen Experimente, die eine hohe Fehlertoleranz und die Bereitschaft erfordern, Grenzen auszuloten. Im Interview mit Anja Westermann zeigt Felix Averbeck, wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Hochschule Fulda, am Beispiel eines Online-Moduls in der Sozialen Arbeit, wie aus einem konkreten Bedarf an individueller Lernbegleitung ein KI-Projekt entstand und welche Fallstricke dabei zutage traten.
Künstliche Intelligenz klingt nach Zukunft und Fortschritt, trägt jedoch die Vergangenheit in sich. KI lernt aus historischen Daten, die alles andere als neutral sind. In ihnen stecken Vorurteile, ungleiche Machtverhältnisse und historische Ungleichheiten. Welche Auswirkungen das haben kann, zeigen Lena Nedwed und Tim Trappen von der Ruhr-Universität Bochum in ihrer Seminararbeit: Sie haben untersucht, wie Bildgenerierungs-KI Menschen unterschiedlicher Geschlechter und Hautfarben im beruflichen Kontext darstellt – mit aufschlussreichen Ergebnissen.
In diesem Blogbeitrag analysieren Andreas Giesbert, Jens Tobor und Lukas Riechert die Schwachstellen von KI-Prüfungsservices und reflektieren, welche Rolle Prüfungen im Zeitalter von KI künftig spielen sollten.
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