Skalierungsproblem bei großen Lehrveranstaltungen

Wie verändert KI Studium und Lehre? Doris Weßels, Wirtschaftsinformatikerin, Hochschullehrerin und Leiterin des Zukunftslabors für generative KI, analysiert seit Jahren, wie Studierende die Technologie früh und selbstverständlich in ihren Alltag integrieren. Von den ersten Experimenten nach der Veröffentlichung von ChatGPT bis hin zur breiten Nutzung für Schreiben, Recherche und Analyse. Seitdem, so Weßels, sei KI „immer mehr in die Lehre eingedrungen“. Für sie liegt der Kern nicht in der Technik selbst, sondern in den neuen Lernmöglichkeiten: KI ermögliche es, „individualisiert, selbstbestimmt mit Tools“ zu arbeiten und „nach dem eigenen Tempo, nach eigenen Wünschen“ zu lernen. Parallel dazu verschiebe sich der Blick auf Fähigkeiten. „Es fallen bestimmte Kompetenzen weg, weil wir die in der Form gar nicht mehr so intensiv benötigen, dafür entwickeln wir aber neue Kompetenzen.“ Diese Entwicklung sei keineswegs neu, sondern folge dem Muster der Technikgeschichte: „Immer, wenn wir Werkzeuge erfunden haben, haben wir bestimmte Belastungen nicht mehr gehabt. Dafür haben wir aber auch neue Kompetenzen erlangen müssen.“ Für die Hochschulen bedeute dies einen tiefgreifenden Wandel. Weßels betont, dass der Fokus stärker auf projektorientierten und praxisnahen Formaten liegen müsse: „Wir brauchen forschendes Lernen, wir brauchen Projekte, wir brauchen den Realitätsbezug.“ KI trete „in einer doppelten Rolle auf“, als Treiber für schnelle Weiterentwicklung und zugleich als Enabler, der diese Geschwindigkeit überhaupt erst ermögliche. „Die Einsatzbereiche sind quasi gar nicht mehr limitiert. Es ist ein täglicher Wandel, getrieben durch die technischen Möglichkeiten“, so Weßels.         Auch die Rolle der Lehrenden verändere sich grundlegend. Sie seien nicht länger „Gatekeeper des Wissens“, sondern „Architekten des Lernraums“. Gleichzeitig herrsche eine deutliche Zweiteilung zwischen jenen, die neugierig experimentieren, und jenen, die KI skeptisch begegnen. „Studierende müssen auf Senior Level akzeptiert werden“ Mit Blick auf den Arbeitsmarkt werde jedoch deutlich, wohin sich Hochschulen entwickeln müssen. KI verändere Einstiegspositionen fundamental, viele klassische Nachwuchsrollen fielen zunehmend weg, und Unternehmen erwarten stärker qualifizierte Nachwuchskräfte. Deshalb brauche es eine deutlich konsequentere Vorbereitung auf anspruchsvollere Tätigkeiten direkt nach dem Abschluss: „Wir müssen Studierende so weit bringen, dass sie auf Senior Level akzeptiert werden.“ Kontinuierliche Weiterentwicklung von Lehre und Kompetenzen sei dabei unverzichtbar, um der rasanten Geschwindigkeit standzuhalten: „Um im Wettbewerb Mensch versus Maschine bestehen zu können, müssen wir Menschen uns sehr schnell weiterentwickeln“, so Weßels. Im internationalen Vergleich blickt Weßels mit Sorge auf Deutschland. Viele Länder investieren massiv in KI-Infrastruktur, während Deutschland zu zögerlich agiere. „Wir halten uns an alle Regeln, die wir uns früher mal gegeben haben, schaffen es aber nicht, die Regeln an neue, veränderte Rahmenbedingungen schnell genug anzupassen.“ Die Folge sei ein wachsender Rückstand. Besonders riskant sei das Festhalten an alten Mustern: „Das ist eine echte Gefahr, wenn wir im Gestern stecken bleiben.“ Ihr Fazit fällt deutlich aus: „Wir sind da sehr gemächlich unterwegs, wir sind sehr vorsichtig, und das bremst uns.“ Wie verändert KI Studium und Lehre? Doris Weßels, Wirtschaftsinformatikerin, Hochschullehrerin und Leiterin des Zukunftslabors für generative KI, analysiert seit Jahren, wie Studierende die Technologie früh und selbstverständlich in ihren Alltag integrieren. Von den ersten Experimenten nach der Veröffentlichung von ChatGPT bis hin zur breiten Nutzung für Schreiben, Recherche und Analyse. Seitdem, so Weßels, sei KI „immer mehr in die Lehre eingedrungen“. Für sie liegt der Kern nicht in der Technik selbst, sondern in den neuen Lernmöglichkeiten: KI ermögliche es, „individualisiert, selbstbestimmt mit Tools“ zu arbeiten und „nach dem eigenen Tempo, nach eigenen Wünschen“ zu lernen. Parallel dazu verschiebe sich der Blick auf Fähigkeiten. „Es fallen bestimmte Kompetenzen weg, weil wir die in der Form gar nicht mehr so intensiv benötigen, dafür entwickeln wir aber neue Kompetenzen.“ Diese Entwicklung sei keineswegs neu, sondern folge dem Muster der Technikgeschichte: „Immer, wenn wir Werkzeuge erfunden haben, haben wir bestimmte Belastungen nicht mehr gehabt. Dafür haben wir aber auch neue Kompetenzen erlangen müssen.“ Für die Hochschulen bedeute dies einen tiefgreifenden Wandel. Weßels betont, dass der Fokus stärker auf projektorientierten und praxisnahen Formaten liegen müsse: „Wir brauchen forschendes Lernen, wir brauchen Projekte, wir brauchen den Realitätsbezug.“ KI trete „in einer doppelten Rolle auf“, als Treiber für schnelle Weiterentwicklung und zugleich als Enabler, der diese Geschwindigkeit überhaupt erst ermögliche. „Die Einsatzbereiche sind quasi gar nicht mehr limitiert. Es ist ein täglicher Wandel, getrieben durch die technischen Möglichkeiten“, so Weßels.         Auch die Rolle der Lehrenden verändere sich grundlegend. Sie seien nicht länger „Gatekeeper des Wissens“, sondern „Architekten des Lernraums“. Gleichzeitig herrsche eine deutliche Zweiteilung zwischen jenen, die neugierig experimentieren, und jenen, die KI skeptisch begegnen. „Studierende müssen auf Senior Level akzeptiert werden“ Mit Blick auf den Arbeitsmarkt werde jedoch deutlich, wohin sich Hochschulen entwickeln müssen. KI verändere Einstiegspositionen fundamental, viele klassische Nachwuchsrollen fielen zunehmend weg, und Unternehmen erwarten stärker qualifizierte Nachwuchskräfte. Deshalb brauche es eine deutlich konsequentere Vorbereitung auf anspruchsvollere Tätigkeiten direkt nach dem Abschluss: „Wir müssen Studierende so weit bringen, dass sie auf Senior Level akzeptiert werden.“ Kontinuierliche Weiterentwicklung von Lehre und Kompetenzen sei dabei unverzichtbar, um der rasanten Geschwindigkeit standzuhalten: „Um im Wettbewerb Mensch versus Maschine bestehen zu können, müssen wir Menschen uns sehr schnell weiterentwickeln“, so Weßels.

Die Folge ist Teil unseres Podcasts „Künstliche Intelligenz“. Er geht den Fragen nach, was KI kann, wo sie angewendet wird, was sie bereits verändert hat und welchen Beitrag sie in der Zukunft leisten kann. Hosts des Podcasts sind Peter Buxmann, Inhaber des Lehrstuhls für Wirtschaftsinformatik an der TU Darmstadt, und Digitalwirtschaft-Redaktionsleiter Holger Schmidt. Die Podcast-Folgen erscheinen jeweils am ersten Mittwoch im Monat.