Wie verändert Künstliche Intelligenz Studium, Lehre und Prüfungen? Hochschulen stehen vor der Herausforderung, KI nicht nur zu integrieren, sondern auch reflektiert mit ihren Auswirkungen umzugehen. Das neue Arbeitspapier der HFD-AG „Künstliche Intelligenz: essentielle Kompetenzen an Hochschulen“ beleuchtet diese Fragen mit einem szenariobasierten Ansatz – und leitet daraus zentrale Kompetenzfelder für Hochschulakteure ab. 

Die Entwicklungen im Bereich generativer KI werfen die Frage auf, inwieweit sich Werte und Ziele von Hochschullehre verändern und wie ein kompetenter Umgang mit diesen Technologien gefördert werden kann. Welche Fähigkeiten müssen Lehrende, Studierende und Hochschulleitungen entwickeln, um informierte Entscheidungen zu treffen? Das neue Empfehlungspapier des Hochschulforums Digitalisierung setzt auf eine szenariobasierte Methode, um diese Fragen greifbar zu machen. Kern der Auseinandersetzung ist die häufig zitierte, aber selten ausdifferenzierte Voraussetzung eines „verantwortungsvollen Umgangs mit mit KI“:

Die Publikation entwickelt drei Szenarien, die typische Herausforderungen aus dem Hochschulalltag aufgreifen:

• Prüfungen und akademische Integrität: Eine Professorin entdeckt, dass Studierende KI-generierte Texte in Hausarbeiten verwenden. Soll der Einsatz von KI strikt reguliert werden – oder bieten alternative Prüfungsformate eine nachhaltigere Lösung? Das Szenario zeigt, wie Prüfungsformate weiterentwickelt und Reflexionskompetenzen gestärkt werden können.
• Lernprozesse und Autonomie: Ein KI-gestütztes Feedbacksystem soll Studierenden personalisierte Rückmeldungen geben – doch es führt zu Überwachungssorgen und steigender Abhängigkeit. Wie können Hochschulen sicherstellen, dass KI-Anwendungen Studierende nicht entmündigen, sondern ihre Selbstständigkeit und kritische Reflexion fördern?
• Forschung und ethische Verantwortung: Eine Wissenschaftlerin arbeitet an KI-gestützten Verfahren zur Erkennung von Hassrede. Doch wo verläuft die Grenze zwischen sinnvollen Anwendungen und potenziellen Risiken für Datenschutz und Meinungsfreiheit? Das Szenario zeigt, wie interdisziplinäre Zusammenarbeit helfen kann, ethische Fragestellungen frühzeitig in den Entwicklungsprozess zu integrieren.

Zu den Learnings, die aus den beschriebenen Szenarien abgeleitet werden können, zählen unter anderem:

• Prüfungen als Reflexionsraum gestalten: KI verändert Prüfungen nicht nur technisch, sondern auch didaktisch. Anstelle von reinen Reproduktionsaufgaben sollten Prüfungsformate stärker auf Analyse, kreative Anwendung und Begründung von Entscheidungen setzen.
• Studierende zur kritischen Nutzung von KI befähigen: KI sollte kein unsichtbarer Helfer im Hintergrund sein, sondern als Lerngegenstand explizit in Lehrveranstaltungen eingebunden werden. Dazu gehören auch Kompetenzen zur Reflexion von Biases und Datenquellen.
• KI-Strategien hochschulweit verankern: KI betrifft nicht nur einzelne Lehrformate, sondern stellt eine Querschnittsaufgabe für Hochschulen dar. Die Entwicklung klarer Strategien – von technischen Standards bis hin zu ethischen Leitlinien – stärkt die Handlungsfähigkeit in einem dynamischen Umfeld.

Die Publikation lädt dazu ein, KI nicht nur als Herausforderung, sondern als Anlass zur Weiterentwicklung von Lehre, Forschung und Hochschulstrukturen zu begreifen. Denn nicht zuletzt zeigt die verwendete Szenariotechnik, was dem aktuellen KI-Diskurs häufig fehlt: Visionsgeleitete Reflexion anstelle eines Hase-und-Igel-Spiels zwischen technologischer Entwicklung und regulatorischer Anpassung.

Das vollständige Arbeitspapier ist hier abrufbar: