Mit der explorativen Studie „KI in Studium und Lehre – Use-Cases und Gelingensbedingungen“ legt das HIS-Institut für Hochschulentwicklung e. V. (HIS-HE) im Auftrag des Hochschulforums Digitalisierung eine systematische Analyse von Use-Cases von generativen KI-Tools an deutschsprachigen Hochschulen vor. Die Untersuchung dokumentiert vielfältige Anwendungsmöglichkeiten und zeigt, unter welchen Bedingungen der Einsatz generativer KI erfolgreich gelingt. Grundlage der Studie sind 77 eingereichte Praxisbeispiele aus verschiedenen Hochschultypen und Fächergruppen, von denen neun Cases vertieft analysiert wurden und in der Form einzelner Steckbriefe näher vorgestellt werden. Die Ergebnisse machen deutlich: Der KI-Einsatz an Hochschulen bedient ein breites Anwendungsspektrum und eröffnet neue Spielräume für Lehre, Lernen, Support und Beratung.
USE-Cases zeigen Vielfalt an Einsatzszenarien
Die von Lehrenden sowie Mitarbeitenden aus dem (Lehr-)Support eingereichten Use-Cases zeigen: KI-Tools kommen bereits in zahlreichen Lehr- und Lernszenarien zum Einsatz – vom KI-gestützten Feedback über Lernbegleitung und Prüfungsvorbereitung bis hin zur Entwicklung innovativer didaktischer Formate, etwa simulationsgestützter Gesprächstrainings.
Diese didaktischen Einsatzfelder stehen jedoch nicht für sich allein. Oftmals gehen sie vielmehr fließend in andere Kontexte über – etwa dort, wo das Lernen mit und über KI ins Zentrum rückt. Hier steht die Erprobung von KI-Tools zur Unterstützung fachspezifischer wissenschaftlicher Arbeitsweisen im Vordergrund. Besonders hervorzuheben ist in diesem Zusammenhang das gemeinsame, explorative Lernen von Lehrenden und Lernenden, bei dem KI nicht nur Werkzeug, sondern zugleich reflexiver Lerngegenstand ist: Was bedeutet diese Technologie konkret für das eigene Fach und die darin zu vermittelnde Kompetenzen?
Diese Reflexion über KI als Thema und Instrument zugleich findet schließlich auch Anschluss in Bereichen jenseits der Lehrveranstaltungen. So wird das Potenzial generativer KI zunehmend auch im Service- und Administrationskontext ausgelotet – sei es in Form von KI-gestützten Chatbots im Studierendenservice oder als unterstützendes Instrument zur Qualitätssicherung. Damit zeigt sich: Die Einsatzbereiche von KI sind vielfältig miteinander verwoben – und eröffnen neue Formen der Verzahnung von Lehre, Forschung, Support und Organisation.
Wachsende Vielfalt: KI überschreitet Fachgrenzen
Ein Blick auf die Einreichungen zeigt: Mehr als die Hälfte der 77 Use-Cases stammen von Hochschulen für Angewandte Wissenschaften (52 %), rund 45 % von Universitäten – eine Verteilung, die in etwa dem Gesamtverhältnis im deutschen Hochschulsystem entspricht. Erwartungsgemäß entfällt ein großer Teil der Use-Cases auf die Informatik, was angesichts der Nähe zur Technologieentwicklung wenig überrascht.
Doch damit erschöpft sich das Bild keineswegs: Besonders dynamisch zeigt sich die Fachgruppe der Wirtschafts- und Sozialwissenschaften, die mit zahlreichen innovativen Projekten zur Lehre mit KI vertreten ist. Auffällig ist darüber hinaus der deutliche Aufwärtstrend innerhalb der Geisteswissenschaften – ein Feld, das lange als KI-skeptisch galt, nun aber zunehmend kreative und reflexive Einsatzszenarien entwickelt, etwa im Bereich digitaler Quellenarbeit oder KI-gestützter Textproduktion.
Auch hinsichtlich der Lehrformate zeichnen sich klare Muster ab: Die Mehrzahl der Use-Cases ist in Seminaren angesiedelt, gefolgt von Vorlesungen und Übungen. Dabei nutzen Lehrende KI insbesondere zur Aktivierung der Studierenden, zur Individualisierung von Lernprozessen und zur Unterstützung im didaktischen Design. Diese Einsatzmuster deuten auf eine wachsende didaktische Sensibilität im Umgang mit KI hin – weg von punktuellen Experimenten, hin zu systematisch eingebetteten Anwendungen entlang der gesamten Lehr-Lern-Kette.
Erfolgsfaktoren: Engagement, Ressourcen, Infrastruktur
Die vertiefende Analyse der neun ausgewählten Use-Cases zeigt: Erfolgreicher KI-Einsatz hängt maßgeblich vom Engagement der Beteiligten sowie von deren technischer und didaktischer Kompetenz ab. Gleichzeitig braucht es institutionelle Unterstützung – etwa in Form von zeitlichen Freiräumen, personellen Ressourcen, stabiler IT-Infrastruktur und Zugang zu datenschutzkonformen KI-Tools. Ein innovationsfreundliches Hochschulumfeld, interdisziplinäre Zusammenarbeit und gezielte Weiterbildungsangebote fördern die nachhaltige Integration von KI in Studium und Lehre.
Zwischen Experiment und Implementierung
Die untersuchten Use-Cases befinden sich häufig noch im Erprobungsstadium. Eine systematische Evaluation oder die Überführung in den Regelbetrieb steht in vielen Fällen noch aus. Die Studie versteht sich daher als Momentaufnahme – und als Ausgangspunkt für weiterführende Forschung. Empfohlen wird, qualitative Fallstudien und quantitative Erhebungen miteinander zu verknüpfen, um die Auswirkungen und das Potenzial von KI-Nutzung langfristig beurteilen zu können.
(Diese Pressemitteilung stammt im Original vom Hochschulforum Digitalisierung ist und ist in voller Länge hier zu finden: https://hochschulforumdigitalisierung.de/news/neue-studie-ki-in-studium-und-lehre-use-cases-und-gelingensbedingungen/)
Publikation
Wie KI Studium und Lehre verändert. Anwendungsfelder, Use-Cases und Gelingensbedingungen