Die Ergebnisse unserer Studie, deren vollständige Version im Laufe des Aprils erscheint, sprechen eine klare Sprache: 91,5 % von 920 befragten Studierenden haben bereits Künstliche Intelligenz in ihrem Studienalltag genutzt. Von diesen setzen 72 % KI mindestens einmal pro Woche oder häufiger ein, 27 % sogar täglich oder mehrfach am Tag. Die Primärdaten lassen keinen Zweifel daran, welchen großen Einfluss KI auf die Studierendenschaft hat. Im zeitlichen Vergleich zu ähnlichen KI-Studien zeigt sich zudem ein deutlicher Anstieg der KI-Nutzung um fast 30 % (Vgl. Joerg von Garrel, Jana Mayer, Markus Mühlfeld (2023): Künstliche Intelligenz im Studium – Eine quantitative Befragung von Studierenden zur Nutzung von ChatGPT & Co.).

Dieser hohe Nutzungsgrad zeigt, dass KI in der Hochschulbildung längst Realität ist, zumindest auf individueller Ebene. Doch ein Blick auf die Hochschulen selbst offenbart ein anderes Bild. 59 % von den 840 Befragten Studierenden haben noch nie erlebt, dass Dozierende KI in Lehrveranstaltungen einsetzen. Zudem wissen 53 % nicht, ob ihre Hochschule entsprechende Tools bereitstellt, und weitere 35 % geben an, dass dies definitiv nicht der Fall ist.

Diese Diskrepanz zwischen individueller KI-Nutzung und institutioneller Bereitstellung zeigt ein klares Spannungsverhältnis: Während Studierende KI längst in ihren Alltag integriert haben, spielen KI-Technologien im formalen Lehrkontext vieler Hochschulen noch eine untergeordnete Rolle. Hochschulen scheinen entweder noch keine offiziellen KI-Zugänge bereitzustellen oder sie kommunizieren ihre Angebote nicht ausreichend. Möglicherweise fehlt es auch an einer gezielten Bewusstseinsbildung, um KI sinnvoll in die Hochschullehre zu integrieren.

Genau hier setzt unser Projekt KI4Edu an. Wir haben eine bundesweite Online-Studie durchgeführt, die von Juli bis Ende Oktober 2024 lief und Daten von über 1000 auswertbaren Studienbögen aus 85 Hochschulen und Universitäten erfasst hat. Ziel war es, ein möglichst präzises Bild der aktuellen Studierendenschaft im Umgang mit KI zu zeichnen, sowohl in Bezug auf messbare Faktoren wie Nutzungshäufigkeit und Verfügbarkeit durch Hochschulen als auch auf subjektive Aspekte wie Wahrnehmung, Herausforderungen und zukünftige Erwartungen.

Die Ergebnisse zeigen deutlich: KI ist längst im Studium angekommen, doch die Hochschulen und Universitäten müssen nachziehen, um den Studierenden die bestmöglichen Rahmenbedingungen für den kompetenten Umgang mit dieser Technologie zu bieten. Neben der technischen Bereitstellung von KI-Werkzeugen ist daher auch die Aufklärung über deren Nutzen entscheidend. Denn nur wenn Studierende wissen, welche Möglichkeiten ihnen zur Verfügung stehen, können sie KI gezielt und sinnvoll in ihr Studium integrieren.

Weiter offenbaren die Ergebnisse die endlosen Diversifikationsmöglichkeiten der Anwendung von KI im Studienalltag. Von 806 befragten Studierenden gaben 62 % an, KI für die Erklärung von Themen sowie für Recherchezwecke zu nutzen. Über 50 % verwenden KI für Begriffserklärungen und Textkorrekturen. Weitere häufige Anwendungsfälle sind die Gliederungserstellung (42 %), das Anzeigen von Lösungswegen (41 %) sowie das Verfassen und Korrigieren von E-Mails. Bemerkenswert ist zudem, dass 69 % der KI-nutzenden Studierenden angeben, dass die Antworten von ChatGPT ihren Anforderungen entsprechen. Dies unterstreicht nicht nur die hohe Nutzungsquote, sondern deutet auch auf eine wachsende Integration und ein zunehmendes Vertrauen in die Technologie hin. Besonders im akademischen Umfeld ist dies eine relevante Entwicklung, da Studierende KI-gestützte Tools offensichtlich nicht nur als Hilfsmittel, sondern als festen Bestandteil ihres Lernprozesses betrachten.

Trotz dieser positiven Wahrnehmung gibt es kritische Stimmen. Aus der subjektiven Wahrnehmung heraus wird häufig das Argument geäußert, dass ChatGPT halluziniert, also falsche oder irreführende Informationen liefert, die dennoch überzeugend formuliert sind.  Ein zentraler Punkt bleibt daher die Frage, wie Hochschulen den kritischen Umgang mit KI fördern und Studierende dazu befähigen können, Antworten zu hinterfragen, Quellen zu prüfen und KI-gestützte Inhalte sinnvoll in ihren Lernprozess zu integrieren. Während KI-Tools bereits fest im Studienalltag verankert sind, bleibt ihre Einbindung in den institutionellen Lehrkontext weiterhin eine große Herausforderung und zugleich eine Chance, die Hochschulbildung an die Anforderungen der digitalen Zukunft anzupassen.

Besonders auffällig ist der Wunsch vieler Studierender nach einem KI-gestützten Lernbot, der sie gezielt beim Lernen und Verstehen von Inhalten unterstützt. 80 % der Befragten halten ein solches Tool für mindestens sinnvoll, was darauf hinweist, dass KI als unterstützendes Element im Lernprozess hohe Akzeptanz genießt. Studierende scheinen in KI-gestützten Systemen eine Möglichkeit zu sehen, individuelle Lernprozesse zu optimieren, Wissenslücken gezielt zu schließen und personalisierte Hilfestellungen zu erhalten. Ganz anders fällt die Einschätzung aus, wenn es um die Prüfungsauswertung durch KI geht. Nur 33 % der Studierenden halten den Einsatz von KI in diesem Bereich für sinnvoll. Diese Zurückhaltung zeigt, dass der Einsatz künstlicher Intelligenz für die Bewertung von Prüfungen auf Skepsis und Vorbehalte stößt. Mögliche Gründe für diese Zurückhaltung sehen wir in den Bedenken hinsichtlich der Fairness, der Transparenz der Bewertungsalgorithmen oder in dem Fehlen menschlicher Einschätzungen. Die Ergebnisse verdeutlichen somit eine klare Abgrenzung zwischen der gewünschten Unterstützung durch KI im Lernprozess und ihrer Akzeptanz bei der Bewertung von Leistungen. Dies unterstreicht die Notwendigkeit, den Einsatz von KI in der Hochschulbildung kritisch zu reflektieren und Lösungen zu entwickeln, die sowohl die Vorteile der Technologie nutzen als auch die berechtigten Bedenken der Studierenden ernst nehmen.

Die Ergebnisse der Studie zeigen weiter auf, dass 37 % der Studierenden angeben, dass sich ihre akademischen Leistungen verbessert haben. Diese Verbesserung manifestiert sich insbesondere in einer Leistungssteigerung, die mit einem effizienteren Zeitmanagement und einem optimierten Lernverhalten (71 %), einem gesteigerten Verständnis sowie einer verstärkten Anwendung des Lernstoffs (65 %) und einer erhöhten Lern- und Studienmotivation (57 %) einhergeht. Daraus lässt sich ableiten, dass ein Großteil der Studierenden KI regelmäßig und differenziert nutzt, was in einem Leistungszuwachs resultiert. In Anbetracht dieser Ergebnisse, sei kurz auf die Debatte rund um das Deskilling eingegangen. Das Deskilling bringt ein zentrales Spannungsverhältnis zum Ausdruck: Auf der einen Seite optimiert der gezielte Einsatz von KI, Lernprozesse, fördert individuelles Zeitmanagement und steigert Motivation sowie Leistungsfähigkeit. Auf der anderen Seite besteht die Gefahr, dass eine übermäßige Abhängigkeit von automatisierten Systemen zu einem Rückgang traditioneller Problemlöse- und Analysefähigkeiten führt und Kompetenzen verloren gehen. Pädagogische Maßnahmen, die sowohl den produktiven Einsatz von KI als auch die kritische Reflexion und den Erhalt grundlegender kognitiver Kompetenzen fördern, sind daher entscheidend, um die Potenziale der Technologie optimal zu nutzen, ohne wertvolle Lernfähigkeiten und Kompetenzen zu gefährden. Auch sei darauf hingewiesen, dass vor allem der Kompetenzerwerb gefördert werden muss, denn durch die neue Technologie werden neue Kompetenzen nötig.

Die Ergebnisse der Studie zeigen, dass 5,9 % der befragten Studierenden (54 Personen) bislang keine KI-Tools nutzen. Die Gründe hierfür sind vielschichtig: 37 % dieser Gruppe haben grundsätzlich kein Interesse an KI, 19 % nennen fehlende Schulungen als Hürde, während jeweils 17 % die Nutzung als unfair empfinden oder Sorgen hinsichtlich möglicher Risiken äußern. Weitere 17 % lehnen KI-Nutzung ab, da sie sich nicht mit dieser Form der Digitalisierung identifizieren können, und ebenso viele befürchten, dass der Einsatz von KI als Täuschungsversuch gewertet werden könnte.

Dennoch zeigt sich ein enormes Potenzial zur künftigen Nutzung: 96,2 % der bisherigen Nicht-Nutzenden können sich vorstellen, KI in bestimmten akademischen Bereichen einzusetzen, insbesondere bei der Informationssuche (54 %), Übersetzungen (52 %) sowie bei mathematischen Aufgaben und Datenanalysen. Dies deutet darauf hin, dass ein Großteil der Zurückhaltung nicht in einer generellen Ablehnung, sondern vielmehr in Unsicherheiten oder fehlenden Kenntnissen über den praktischen Einsatz von KI begründet ist.

Neben Desinteresse und fehlendem Wissen spielen auch kritische Haltungen eine Rolle. Von 836 Studierenden äußern 65,0 %, dass ihre größten Bedenken darin liegen, sich zu sehr auf KI zu verlassen. Hinzu kommen Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes (48,6 %), der Gefahr einer zu starken Abhängigkeit von KI (46,0 %) und der möglichen Einschränkung des eigenen Wissenszuwachses (42,8 %). Gleichzeitig sehen viele den Mehrwert der Technologie: 55,6 % schätzen Erklärungen zu Themen, die sie nicht verstanden haben, 52,5 % profitieren von Unterstützung bei der Informationssuche, und 44,5 % halten die Möglichkeit, einfache Aufgaben an die KI abzugeben, für sinnvoll. Besonders hervorstechend ist allerdings auch, dass die Studierenden die Fähigkeit, nicht alles zu glauben, was sie lesen oder sehen, als wichtigste Kompetenz im Umgang mit KI gewählt haben. Danach folgen der verantwortungsvolle Umgang mit KI (62 %) sowie das Bewusstsein, dass nur bestimmte Informationen in die KI einfließen (43,8 %).

Diese Diskrepanz zwischen Vorbehalten und potenzieller Nutzung macht deutlich, dass Hochschulen aktiv in einen Dialog mit Studierenden treten müssen, um Unsicherheiten abzubauen, KI-Kompetenzen gezielt zu fördern und transparente Rahmenbedingungen für den sinnvollen Einsatz von KI zu schaffen. Klare Kommunikationsstrategien sowie niedrigschwellige Schulungsangebote könnten nicht nur Akzeptanz fördern, sondern auch dazu beitragen, dass Studierende KI-Tools reflektiert und kompetent in ihren Studienalltag integrieren.

Aus meiner Sicht als Projektkoordinator, adressieren die Ergebnisse unteranderem drei zentrale Handlungsfelder. Zum einen ist es die systematische Integration von KI in Lehrformate, um den Bedürfnissen der Studierenden gerecht zu werden. Dies umfasst sowohl die Bereitstellung von KI-gestützten Lernressourcen als auch die Entwicklung didaktischer Konzepte, die den reflektierten und verantwortungsvollen Einsatz von KI fördern. Dabei geht es nicht darum, klassische Lehrmethoden zu ersetzen, sondern sie durch intelligente, adaptive Systeme zu ergänzen, die individualisiertes Lernen ermöglichen.  Der zweite wichtige Punkt, ist die Verbesserung der Kommunikation. Die Studie zeigt, dass über die Hälfte der Studierenden nicht weiß, ob ihre Hochschule KI-Tools bereitstellt. Dies weist auf erheblichen Verbesserungsbedarf in der Kommunikation und Sichtbarkeit solcher Angebote hin. Hochschulen sollten verstärkt über bestehende KI-Ressourcen informieren und niederschwellige Zugänge schaffen, um Studierende aktiv zur Nutzung dieser Technologien zu ermutigen. Der dritte wichtige Punkt ist aus meiner Sicht, die Sensibilisierung für ethische, methodische und didaktische Fragen rund um den KI-Einsatz, insbesondere im Bereich der Prüfungsbewertung. Das eine Implementierung von KI erfolgen muss, sollte außer Frage stehen, doch diese sollte nicht isoliert erfolgen, sondern in einem transparenten Prozess, der Studierende, Lehrende und Hochschulleitungen einbindet.

Mit Blick in die Zukunft kann eine Langzeitstudie Aufschluss darüber geben, wie sich das Verhältnis zwischen individueller KI-Nutzung und institutioneller Integration in den kommenden Jahren entwickelt.  Motivierter denn je, arbeiten wir daran das Lehren und Lernen durch KI zu bereichern und eine nachhaltige Strategie für den Umgang mit KI in der akademischen Bildung zu entwickeln. Denn wir gestalten heute die Employability von morgen, indem wir Studierenden die notwendigen Kompetenzen vermitteln, um KI gezielt und reflektiert für ihre akademische und berufliche Zukunft einzusetzen.

Das Projekt KI4Edu ist ein mit rund 530.000 Euro durch die Stiftung für Innovation in der Hochschullehre gefördertes, auf zwei Jahre angelegtes Verbundprojekt zwischen der Hochschule Ruhr West (HRW) und der Universität Duisburg-Essen (UDE). Ziel ist es, die Einsatzmöglichkeiten von Künstlicher Intelligenz in der Hochschullehre systematisch zu untersuchen und praxisnahe Lösungsansätze zu entwickeln. Ein besonderer Fokus liegt dabei auf der Integration KI-basierter Technologien in die Lehre, insbesondere im Bereich des Bauwesens. Es geht nicht nur um die Optimierung von Bildungsprozessen, sondern auch um eine zentrale Frage: Wie können Studierende die notwendigen Kompetenzen erwerben, um mit KI nicht nur umzugehen, sondern sie gezielt für die akademische und berufliche Zukunft einzusetzen? Denn eines ist klar: Die Employability der kommenden Generation wird in vielen Sektoren davon bestimmt sein, wie gut wir darauf vorbereitet sind, KI als Werkzeug zu verstehen und anzuwenden.

Rischert Enes, Master of Science, Bau- und Wirtschaftsingenieur, hat langjährige praktische Erfahrung in der Baubranche als Projektverantwortlicher im Rahmen von nachhaltigen Bauvorhaben, unteranderem mit Schwerpunkt auf innovative Photovoltaik-Lösungen. Aktuell ist er als Research Assistant und Doktorand am Lehr- und Forschungsgebiet Bauökonomie an der Hochschule Ruhr West, Mülheim an der Ruhr tätig. In dieser Funktion und als Projektkoordinator, leitet er das Projekt KI4EDU, das durch die Stiftung Innovation in der Hochschullehre gefördert wird. Er forscht zur künstlichen Intelligenz in der akademischen Lehre von Bauingenieuren und Bauingenieurinnen, mit dem Ziel die digitale Transformation der Baubranche mitzugestalten.

Prof. Dr.techn. Dipl.-Ing.(FH) Dipl.-Wirt.-Ing.(FH) MSc. Felix Meckmann studierte Bau- und Wirtschaftsingenieurwesen sowie berufsbegleitend Technisches Gebäudemanagement in Wiesbaden, Mönchengladbach und Mainz. In der Bau- und Immobilienwirtschaft sammelte er auf Auftraggeber- und Auftragnehmerseite Berufserfahrungen als Bauleiter, Berater und Abteilungsleiter. Promotion an der TU Graz, Institut für Baubetrieb und Bauwirtschaft, Lehrstuhl Projektentwicklung und Projektmanagement mit dem Thema „Nachhaltiges Bauen – Anforderungen und Handlungsempfehlungen für die Anwendung der Leistungsbilder der HOAI“. Im April 2015 Berufung als Professor für das Lehr- und Forschungsgebiet Bauökonomie an der Hochschule Ruhr West, Institut Bauingenieurwesen in Mülheim/ Ruhr. Lehr- und Forschungsschwerpunkte sind u.a. die Digitalisierung in der Bau- und Immobilienwirtschaft, Nachhaltiges Bauens, ESG, CSRD, Technische Due Diligence und der Betrieb von Immobilien.

Vivien Le-Vu ist Diplom-Ökonomin mit über 20 Jahren Erfahrung in der Immobilienwirtschaft. Sie war als Property Managerin bei Bilfinger Real Estate (2005–2016) sowie als Fondsmanagerin bei der Volkswohl Bund Versicherung (2017–2022) tätig. Zuvor sammelte sie Berufserfahrung bei G.A.S. Energietechnologie (2004–2005) und Kempers’ Immobilienmanagement GmbH (2003–2004). Sie absolvierte Weiterbildungen als Immobilienökonomin, DGNB ESG Managerin, DGNB zertifizierte Expertin für Ökobilanzierung sowie in professioneller Hochschullehre I und II. Derzeit ist sie wissenschaftliche Mitarbeiterin am Lehr- und Forschungsgebiet Bauökonomie an der Hochschule Ruhr West, Mülheim an der Ruhr. Sie promoviert zum Thema „Potenziale zur CO2 Reduktion durch altersgerechte Wohnraummobilisierung“ und ist Mitarbeiterin im Projekt „KI4EDU“ das durch die Stiftung Innovation in der Hochschullehre gefördert wird.