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.
Das Arbeitspapier ordnet den Umgang mit Künstlicher Intelligenz in Studium und Lehre als organisationale Managementaufgabe ein. Auf Grundlage qualitativer Interviews zeigt es, wie Hochschulen unter Unsicherheit versuchen, Orientierung im KI-Umgang herzustellen, und entwickelt eine Heuristik, mit der sich Strategie, Infrastruktur, Qualifizierung und Lehrpraxis in einen Gesamtzusammenhang überführen lassen.
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.
Wie generative KI das Prüfungswesen im Hochschulstudium transformiert, welche Chancen und Risiken daraus erwachsen und mit welchen strategischen Ansätzen Hochschulen diesen Herausforderungen zukunftsorientiert begegnen können: In dieser Auskopplung aus Magazin #6 von „strategie digital” gibt Vera Lenz-Kesekamp einen Erfahrungsbericht aus der Perspektive der Euro-FH. Weitere interessante Artikel zum Thema “Generative KI“ finden Sie in der sechsten Ausgabe des HFD-Magazins „strategie digital“!
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.
Die rasante Entwicklung generativer KI hat Hochschulen mit einer beschleunigten Phase digitaler Transformation konfrontiert. Chatbots, automatisierte Text- und Bildgeneratoren sowie neue Analysewerkzeuge finden in Forschung, Lehre und Verwaltung immer häufiger Anwendung. Gleichzeitig wächst das Bewusstsein dafür, dass die Nutzung dieser Technologien auch neue Fragen aufwirft – etwa zur Kontrolle über Daten, zur Transparenz von Modellen und zur Abhängigkeit von wenigen globalen Tech-Anbietern.
Das Arbeitspapier analysiert Digitale Souveränität im Kontext von KI als zentrale Gestaltungsaufgabe für Hochschulen. Es bündelt Expertisen aus dem Hochschulforum Digitalisierung, reflektiert Risiken anbietergetriebener KI-Nutzung und zeigt anhand von Projekten und Verbünden, wie Hochschulen ihre Handlungsfähigkeit durch Kooperation, Governance und strategische Infrastrukturentscheidungen stärken können.
Generative KI verändert, wie wir lernen, lehren und denken. Die Ethikprofessorin Judith Simon sieht darin nicht nur technische, sondern auch fundamentale bildungspolitische Fragen: Wie erhalten wir zentrale Kompetenzen wie kritisches Denken, wenn Tools wie ChatGPT alltäglich werden? Was bleibt vom Sinn universitärer Bildung? Theresa Sommer (HFD) sprach mit ihr über Prüfungsformate, ethische Herausforderungen und die Frage, warum Hochschulen sich nicht in Effizienzlogik verlieren sollten.
Generative KI ist längst Teil des Studienalltags – oft jedoch ungesteuert und ohne strategische Weitsicht. Julius-David Friedrich und Jens Tobor geben in diesem Artikel einen Überblick, warum Hochschulen Governance-Strukturen, AI-Literacy und kooperative Strategien entwickeln müssen.
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