Angesichts einer immer stärker ansteigenden Nutzung generativer KI-Anwendungen durch die Studierenden nimmt auch die Diskussion um geeignete Rahmenbedingungen für den Einsatz dieser Systeme in unterschiedlichen Bereichen des hochschulischen Alltags weiter an Fahrt auf. Um mehr über die konkrete Nutzung und die institutionellen Rahmenbedingungen des KI-Einsatzes in Studium und Lehre zu erfahren, hat HIS-HE im Auftrag des CHE Centrums für Hochschulentwicklung für das Hochschulforum Digitalisierung die explorative Studie „Wie KI Studium und Lehre verändert. Anwendungsfelder, Use-Cases und Gelingensbedingungen“ durchgeführt. Das Ziel dieser Untersuchung bestand darin, nicht nur die Bandbreite der KI-Nutzung in Studium und Lehre sichtbar zu machen, sondern auch näheren Einblick in didaktische Mehrwerte und die Gelingensbedingungen des KI-Einsatzes zu erlangen
Im November 2024 wurde über das Hochschulforum Digitalisierung sowie weitere Netzwerke und Plattformen ein Aufruf zur Einreichung von Use-Cases, bei denen generative KI-Anwendungen durch Lehrende, Studierende oder auch in den Bereichen Lehrsupport und -administration gewinnbringend eingesetzt worden sind, lanciert. Insgesamt wurden 77 Praxisbeispiele aus verschiedenen Hochschultypen und Fächergruppen eingereicht, aus denen eine Auswahl von neun Cases getroffen wurde. Die Auswahl erfolgte auf der Grundlage eines theoretischen Rahmenkonzepts, das unter anderem zentrale Einsatzbereiche, Arten von Nutzer:innen und eingesetzte KI-Anwendungen berücksichtigt und der systematischen Kategorisierung und Begutachtung der eingereichten Use-Cases diente. Mit den Fallgeber:innen der ausgewählten Praxisbeispiele führte HIS-HE leitfadengestützte Expert:inneninterviews. Die Ergebnisse der Studie belegen: Der KI-Einsatz an den Hochschulen umfasst bereits ein breites Anwendungsspektrum und hat sich insbesondere gegenüber einer vorangehenden HIS-HE-Untersuchung aus dem Jahr 2021 in den Bereichen Lehre, Lernen, Support und Beratung stark ausdifferenziert.
Eine statistische Auswertung der 77 Use-Cases ergab, dass mehr als die Hälfte der Cases von Hochschulen für Angewandte Wissenschaften (52 Prozent) und rund 45 Prozent von Universitäten stammen – eine Verteilung, die in etwa dem Gesamtverhältnis im deutschen Hochschulsystem entspricht. Eine Auswertung nach Fächergruppen zeigte, dass zahlreiche Use-Cases aus der Fächergruppe der Ingenieurwissenschaften (d. h. schwerpunktmäßig dem Studienbereich Informatik) wie auch den Rechts-, Wirtschafts- und Sozialwissenschaften entstammen. Weitere Cases ließen sich diversen anderen Fächergruppen zuordnen. Als bevorzugter Lehrveranstaltungstyp für die Use-Cases wurde das Seminar angegeben. Es kamen vor allem textgenerierende KI-Anwendungen, doch auch mediengenerierende und multimodale Anwendungen zum Einsatz. Zu erkennen war eine erhebliche Bandbreite an Anwendungsfeldern, die bei den eingereichten Use-Cases im Bereich der Lehre von der KI-gestützten Entwicklung innovativer Lehrszenarien bis hin zur Erprobung von KI-Anwendungen bei der Vermittlung fachspezifischer wissenschaftlicher Arbeitsweisen reichte. Darüber hinaus dienten KI-Anwendungen der Lernbegleitung und Prüfungsvorbereitung, der fachübergreifenden oder fachspezifischen Förderung von KI-Kompetenzen sowie der Studienberatung.
Die neun Use-Cases, die im Rahmen der Studie ausführlicher vorgestellt werden, wurden folgenden vier Anwendungsfeldern zugeordnet: a) Lehren mit KI, b) Lernen mit und über KI im Fach, c) Lernbegleitung mit KI sowie d) Support mit KI. Die ausgewählten Praxisbeispiele werden in Form von dreiseitigen „Steckbriefen“ vorgestellt, in denen der Anlass des jeweiligen Use-Cases und die mit dem KI-Einsatz verfolgte Grundidee behandelt werden. Zudem enthalten die Steckbriefe Angaben zu den eingesetzten KI-Anwendungen sowie zur konkreten Form der Umsetzung der einzelnen Cases. Abschließend werden die Herausforderungen, Erkenntnisse und Empfehlungen rund um den KI-Einsatz aus Sicht der Fallgeber:innen dokumentiert, nebst einer Selbsteinschätzung des eigenen Case in Bezug auf Qualitätskriterien wie die Übertragbarkeit und den Innovationsgrad.
Dabei zeigt die vertiefende Analyse der neun Use-Cases, dass der erfolgreiche KI-Einsatz maßgeblich vom Engagement der Beteiligten sowie von deren technischer und didaktischer Expertise abhängt. Gleichzeitig bedarf es institutioneller Unterstützung – etwa in Form von zeitlichen Freiräumen, personellen Ressourcen, stabiler IT-Infrastruktur und Zugang zu datenschutzkonformen KI-Anwendungen. Nicht zuletzt können ein innovationsfreundliches Hochschulumfeld, interdisziplinäre Zusammenarbeit und gezielte Weiterbildungsangebote zur nachhaltigen Integration von KI in Studium und Lehre beitragen. Begleitend zur Publikation der Studie stellt das Hochschulforum Digitalisierung die eingereichten Use-Cases, für die die Fallgeber:innen das Einverständnis zur Veröffentlichung gegeben haben, in einem Use-Case-Katalog als offene Ressource bereit.
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