Ausgangspunkt und Zielsetzung

Die rasanten Entwicklungen im Bereich der generativen Künstlichen Intelligenz stellen Hochschulen vor die Herausforderung, Studierende und Lehrende zeitnah zu einem reflektierten und verantwortungsvollen Umgang mit KI-Systemen zu befähigen. Ohne entsprechende Bildungsangebote besteht nicht nur die Gefahr eines Kompetenzverlusts („Deskilling“ nach Gabi Reinmann), sondern auch eines ausbleibenden Kompetenzaufbaus, wenn zentrale kognitive Leistungen im Lernprozess zu früh an KI-Systeme ausgelagert werden, notwendige eigene Denkprozesse nicht ausreichend entwickelt werden und KI-generierte Ergebnisse – im Sinne eines „Automation bias“ – unkritisch übernommen werden.

Internationale Referenzrahmen wie das UNESCO AI Competency Framework for Students – ursprünglich für den schulischen Bereich entwickelt – betonen die Notwendigkeit von Kenntnissen, Fähigkeiten und Werten für einen reflektierten und verantwortungsvollen Umgang mit KI. Diese Zielsetzungen sind auch für den Hochschulkontext anschlussfähig und unterstreichen die Bedeutung einer systematischen Förderung entsprechender Kompetenzen.

Gleichzeitig zeigt sich im Lehralltag, dass Lehrenden häufig die zeitlichen und strukturellen Ressourcen fehlen, um entsprechende Inhalte systematisch in ihre Lehrveranstaltungen zu integrieren. Vor diesem Hintergrund wurde am Zentrum für digitales Lehren und Lernen der Universität Graz die digitale Lernstrecke „KI-Einsatz im Studium“ entwickelt.

Umsetzung und didaktisches Konzept

Die Lernstrecke ist als fakultätsübergreifendes Angebot konzipiert und richtet sich primär an Studierende aller Fachrichtungen, steht aber auch Lehrenden und anderen Universitätsangehörigen offen. Sie ist im Lernmanagementsystem Moodle umgesetzt und umfasst etwa fünf Stunden Selbststudium. Durch ihren modularen Aufbau ermöglicht sie ein flexibles, selbstgesteuertes Lernen, bei dem Studierende einzelne Themen vertiefen können. Die Lernstrecke ist sowohl auf Deutsch als auch auf Englisch verfügbar und kann damit in englischsprachigen Lehrveranstaltungen sowie von internationalen Studierenden genutzt werden.

Inhaltlich verbindet die Lernstrecke grundlegendes Wissen über Funktionsweise und Einsatzmöglichkeiten von KI mit konkreten Anwendungssituationen. Themen wie Bias und algorithmische Verzerrungen, rechtliche und ethische Fragen, gesellschaftliche Auswirkungen sowie ökologische Dimensionen von KI werden aufgegriffen und mit praktischen Beispielen verknüpft. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf der transparenten Dokumentation und Kennzeichnung von KI-Nutzung als Teil guter wissenschaftlicher Praxis. Damit werden KI-Anwendungen nicht nur als Werkzeuge und Hilfsmittel behandelt, sondern stehen im Fokus einer reflektierten akademischen Auseinandersetzung.

Durch eine Kombination aus interaktiven Präsentationen, Videos, Reflexionsfragen und kompakten Wissenschecks werden die Inhalte didaktisch aufbereitet und zugänglich gemacht. Studierende setzen mit generativen KI-Systemen auseinander und lernen, deren Ergebnisse kritisch zu bewerten, in Bezug auf konkrete Aufgaben im Studium einzuordnen sowie – wenn für die Erreichung der Lernziele sinnvoll – mit KI-Systemen zu arbeiten, etwa durch die Entwicklung geeigneter Prompting-Strategien.

Die Lernstrecke folgt einem mehrdimensionalen Kompetenzverständnis: Sie zielt auf die reflektierte und zielgerichtete Nutzung von KI-Tools, auf deren kritische Einordnung und auf ein Bewusstsein für ihre gesellschaftlichen Auswirkungen ab. Dabei wird bewusst kein technologieaffirmativer Zugang verfolgt und stattdessen eine kritisch reflektierte Perspektive auf KI gefördert. Reflexionsfragen und integrierte Wissensüberprüfungen unterstützen diesen Prozess, indem sie zur aktiven Auseinandersetzung mit den Inhalten und zur Selbstüberprüfung des Lernfortschritts anregen.

Einbindung in die Lehre

Ein zentrales Element des Konzepts ist die Möglichkeit, die Lernstrecke gezielt in bestehende (prüfungsimmanente) Lehrveranstaltungen einzubinden. Nach erfolgreichem Abschluss eines Quiz erhalten Teilnehmende ein Zertifikat, das von Lehrenden als Teilleistung anerkannt werden kann. Dadurch entsteht ein niederschwelliger Zugang für Studierende, während Lehrende gleichzeitig entlastet werden, da sie keine eigenen umfassenden Lerneinheiten entwickeln müssen. Somit kann die Lernstrecke im Sinne eines Flipped-Classroom-Ansatzes als vorbereitende Grundlage dienen, auf der in der Präsenzlehre weiter aufgebaut wird. Das eröffnet Möglichkeiten für vertiefende Diskussionen und unterstützt so den Transfer in unterschiedliche Disziplinen und fachspezifische Kontexte.

Erfahrungen und erste Ergebnisse

Die bisherigen Nutzungszahlen und ersten Evaluationsergebnisse zeigen eine sehr positive Resonanz. Bereits im ersten Semester nach der Veröffentlichung haben sich mehr als 1500 Teilnehmende eingeschrieben, was auf einen deutlichen Bedarf an strukturierten KI-Literacy-Angeboten hinweist.

Erste empirische Einblicke liefern zudem schriftliche Reflexionen von Studierenden aus zwei Proseminaren an der Geisteswissenschaftlichen Fakultät, in denen die Lernstrecke eingesetzt wurde. Auch wenn es sich hierbei um eine kleine und kontextspezifische Stichprobe handelt, zeigen die Rückmeldungen, dass die Lernstrecke überwiegend als hilfreich, informativ und für Studium wie Berufspraxis relevant wahrgenommen wird. Besonders hervorgehoben werden der strukturierte Überblick über zentrale Themen rund um KI im Studium, die Sensibilisierung für Bias und algorithmische Verzerrungen, rechtliche und gesellschaftliche Aspekte sowie die Auseinandersetzung mit institutionellen Rahmenbedingungen.

Viele Studierende berichten, dass sie ihren eigenen Umgang mit KI bewusster und reflektierter gestalten, gezielter mit KI-Anwendungen arbeiten und deren Ergebnisse kritischer hinterfragen. Damit trägt die Lernstrecke dazu bei, eine gemeinsame Grundlage für die weitere fachliche und didaktische Auseinandersetzung mit generativer KI in Lehrveranstaltungen zu schaffen.