Potenziale von Künstlicher Intelligenz für die Hochschullehre – eine Analyse von Strategiepapieren

In diesem Beitrag wird untersucht, welche Potenziale Künstliche Intelligenz (KI) für das Lehren und Lernen an Hochschulen bietet und welche Lehr-Lern-Prozesse durch den Einsatz von KI-Systemen sinnvoll unterstützt werden können. Dazu wurden zahlreiche Strategiepapiere zu KI, welche in den letzten Jahren im deutschsprachigen Raum sowie von EU-Institutionen und internationalen Organisationen (z. B.
UNESCO, OECD) publiziert wurden, gesammelt und analysiert. Um die Potenziale von KI systematisch zu erfassen und zu bewerten, wurde das Modell der fünf Systemebenen der Lernumwelt Hochschule (Makro-, Exo-, Meso-, Mikro- und Individualebene) herangezogen. Dieses Modell ermöglicht eine strukturierte Betrachtung der verschiedenen Einflussbereiche und Ebenen, auf denen KI in der Hochschullehre wirken kann. Ein besonderer Fokus wurde dabei auf die Mikroebene gelegt, die sich direkt mit den Lehr-Lern-Prozessen befasst. Abschließend werden konkrete Handlungsempfehlungen für Lehrende und Studierende präsentiert, darunter die gezielte Integration von KI-gestützten Tools wie ChatGPT in die Lehre, die Anpassung der Prüfungsformate und Bewertungskriterien, die Förderung von kritischem und strukturiertem Denken sowie die Einhaltung ethischer Richtlinien im Umgang mit KI.