Ein Whitepaper aus dem Projekt KI-Campus führt eine Sammlung von Kurzbeiträgen unterschiedlicher Akteure zum Thema zusammen. Es geht um die Transformation von Studium und Lehre, KI-Kompetenzen in der Hochschulbildung, KI und Ethik im Hochschulkontext sowie Zukunftsvisionen.
KI-Campus ist ein vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gefördertes Pilotprojekt und gleichzeitig eine auf das Thema KI spezialisierte digitale Lernplattform. Jetzt ist aus dem Projekt ein erstes inhaltliches Whitepaper (58 Seiten) zum Thema “Künstliche Intelligenz in der Hochschulbildung” hervorgegangen, das eine Sammlung von aktuellen Perspektiven unterschiedlichster Akteure und Fachhintergründe auf KI in der Hochschulbildung beinhaltet.
Die grossen Themenbereiche im Whitepaper sind:
- Mit KI lehren und lernen: Transformation von Studium und Lehre
- Über KI lehren und lernen: KI-Kompetenzen in der Hochschulbildung vermitteln
- KI und Ethik im Hochschulkontext
- KI Zukunftsvisionen
Im ersten Themenbereich (“Mit KI lehren und lernen”) stellen die Autoren den inhaltlichen Ausführungen die folgende Positionierung voran:
Um KI in die Hochschulbildung zu integrieren und dabei deren Kernprinzipien und -werte [kritisches Denken, problemlösendes Handeln und digitale Mündigkeit] zu gewährleisten, ist es notwendig, Fähigkeiten zu entwickeln, Vor- und Fehlurteile zu vermeiden, Diversität zu unterstützen, Privatsphäre zu schützen, transparente Datenrichtlinien zu entwickeln, regelmäßige ethische Datenfolgenabschätzungen der angenommenen Systeme zu integrieren und personenbezogene Daten als ein globales Grundrecht zu behandeln (…)
Whitepaper KI in der Hochschulbildung, S. 10
Es folgt eine Aufstellung zu möglichen Anwendungsszenarien für KI in Studium und Lehre, die u.a. die folgenden Punkte enthält:
| Problemsituation | KI-basierte Lösung |
| Standardisiertes, nicht individuell zugeschnittenes Studiengangsportfolio | Personalisiertes Lernen und personalisierte Kompetenzentwicklung |
| Ungleiche / Fehlende Voraussetzungen für Studienerfolg | Wissensbasierte Systeme und kuratierte Sammlungen von Lerninhalten |
| Begrenzte Kapazität für tutorielle Betreuung | Persönliche, virtuelle Tutoren / intelligente Assistenten, die 24/7 verfügbar sind |
| Hoher Zeitaufwand für die Beurteilung von Leistungen & Ausweichen auf Multiple-Choice-Verfahren | KI-unterstützte, (teil-)automatisierte Beurteilungen |
| Fragen von Studierenden in grossen Veranstaltungen bleiben unbeantwortet | Virtuelle Assistenten unterstützen die Kommunikation mit Studierenden |
| Lehrende verfügen nicht über (ausreichend) Informationen zur Wirkung ihrer Lehre | KI-basierte Assistenten unterstützen bei der Evaluation der Lehre |
Es folgen Abschnitte mit Kurzdarstellungen und ausgewählten Beispielen zu den folgenden Aspekten:
- KI und Learning Analytics;
- Personalisiertes Lernen und adaptive Lernumgebungen;
- Chatbots und Empfehlungssysteme (inkl. Schreibbots und Lösungen zum Erkennen von Plagiaten);
- KI und Mentoring.
Witt, Claudia de; Rampelt, Florian; Pinkwart, Niels (Hg.) (2020): Künstliche Intelligenz in der Hochschulbildung. Whitepaper, Oktober 2020. KI-Campus / Stifterverband. Berlin.
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