Learning Analytics und KI im Hochschulkontext

Learning Analytics (LA) spielt eine zunehmende Rolle bei der Weiterentwicklung von Hochschullehre. Sie ermöglichen datengestützte Analysen, unterstützen personalisierte Lernprozesse und können zur Verbesserung von Studienverläufen beitragen. Einerseits eröffnet der Einsatz von LA  neue Potenziale für Lehre, Didaktik und Organisation; andererseits erfordern sie klare Rahmenbedingungen, geeignete Infrastrukturen und eine fachübergreifende Zusammenarbeit.

Trotz erster Erfolge im Umgang mit Künstlicher Intelligenz (KI) an deutschen Hochschulen bestehen offene infrastrukturelle, strategische, juristische und didaktische Fragen im Umgang mit KI in Studium und Lehre und in der Verwaltung.

Im Mai 2025 reisten vier Vertreter:innen der TU Darmstadt und der Hochschule RheinMain nach Norwegen, um zu erkunden, wie Hochschulen in Norwegen KI und Learning Analytics bereits erfolgreich einsetzen. Ziel war es, praxiserprobte Modelle kennenzulernen und Impulse für den deutschen Hochschulkontext zu gewinnen. Der internationale Austausch ist ein wichtiger Schritt, um innovative Deutsche Lehr- und Lernszenarien weiterzuentwickeln.

Ziel der Reise war die University of Bergen, eine der führenden Hochschulen Europas im Bereich Learning Analytics und KI. Besonders im Fokus: das Center for the Science of Learning and Technology (SLATE) sowie das Learning Lab. Diese Einrichtungen verantworten zukunftsweisende Projekte wie EduTrust AI und Scalable Learning Analytics in Higher Education und werden gefördert als Norwegische Nationale KI Zentren.  Hier wird intensiv geforscht und anwendungsnah gearbeitet – ein Modell mit Vorbildcharakter.

1. Learning Analytics in der Lehre: notwendige Konzepte, Richtlinien und Kompetenzen sowie der erfolgreiche Transfer von Forschung in die Praxis
2. Künstliche Intelligenz an Hochschulen: bewährte Tools, Infrastrukturen, Weiterbildungen und die Förderung interdisziplinärer Zusammenarbeit
3. Kooperation und Bildungspolitik: strategische, ethische und nachhaltige Verankerung von KI in der Hochschulbildung

Mehr zu den konkreten Fragestellungen finden Sie in den Taskcards:

1. Learning Analytics braucht klare Strukturen und Datenkompetenz
2. KI-Einsatz gelingt durch praxisnahe Weiterbildung und klare Zuständigkeiten
3. Strategische Verankerung erfordert politische und institutionelle Rahmenbedingungen

Weitere Einblicke in zentrale Erkenntnisse, Erfahrungen und Empfehlungen finden Sie im Hangout.

Außerdem fließen die Ergebnisse der Delegationsreise gezielt in verschiedene Netzwerke ein, um den Transfer in die Breite zu fördern, wie zum Beispiel:

• in offene Austauschformate wie die Digitale Kaffeerunde des Projektes HessenHub .
• innerhalb der fachspezifischen Gruppen der Bereichen Learning Analytics und der ILIAS-Community der Hochschulen