Generative KI hat sich unter Studierenden an deutschen Hochschulen in kürzester Zeit flächendeckend durchgesetzt – Nichtnutzung wird zur Ausnahme, Nutzungstiefe und -breite nehmen weiter zu. Basierend auf einer studienübergreifenden Synthese von 15 quantitativen Studien (2022–2025) zeigt der Vortrag zentrale Nutzungsmuster: Studierende setzen KI pragmatisch für Lernunterstützung und Textarbeit ein, während Lehrende zurückhaltender agieren, aber zunehmend didaktische Anwendungsszenarien erproben. Dabei zeigen sich unterschiedliche Entwicklungsgeschwindigkeiten in verschiedenen Fächergruppen. Ergänzt wird die Analyse um Fallbeispiele zum KI-Einsatz in der Lehre, die sowohl fachübergreifende Muster als auch fachspezifische Besonderheiten adressieren.

Künstliche Intelligenz verändert Studium und Lehre grundlegend und eröffnet Hochschulen zugleich neue Möglichkeiten, Lehren und Lernen weiterzuentwickeln. Damit verbindet sich nicht nur die Aufgabe, auf technologische Entwicklungen zu reagieren, sondern auch die Chance und der Gestaltungsauftrag, KI aktiv, reflektiert und verantwortungsvoll für die Weiterentwicklung von Studium und Lehre zu nutzen. Die Universität Heidelberg hat vor diesem Hintergrund eine KI-Strategie für Studium und Lehre entwickelt, die langfristige Ziele und zentrale Entwicklungsschwerpunkte formuliert und Orientierung für die verantwortungsvolle Integration und Nutzung von KI gibt.
Die KI-Note gibt Einblicke in die Entwicklung und die zentralen Handlungsfelder der Strategie und richtet den Blick insbesondere auf den Weg von der Strategie zur Umsetzung: Wie lassen sich strategische Ziele in Strukturen, Prozesse und konkrete Maßnahmen übersetzen und nachhaltig in der Hochschule verankern? Am Beispiel neuer Governance- und Kooperationsstrukturen sowie konkreter Angebote in Lehre und Studienalltag wird aufgezeigt, wie die Universität Heidelberg diesen Gestaltungsprozess derzeit umsetzt – und die KI-gestützte Transformation von Studium und Lehre als kontinuierliche Gestaltungsaufgabe versteht.

13:15 Lernen mit und trotz KI: Studierende zeigen, wie das gehen kann Prof. Dr. Tobias Seidl (Hochschule der Medien Stuttgart)

13:30 Geographie im KI-Zeitalter: Learning-Review-Gespräche zur Stärkung transformativer Kompetenzen Dr. Nicole Aeschbach (Universität Heidelberg)

13:45 Context In, Truth Out? Möglichkeiten und Grenzen von RAG-Systemen Prof. Dr. Barbara Pampel (Universität Konstanz)

14:00 Transparenzpflicht für KI-Betreiber (Art. 50 Abs. 4 EU AI Act) – Inwiefern gilt sie im akademischen Bereich? Andrea Schlotfeldt (HAW Hamburg)

14:15 Pause

14:25 Die Wirksamkeit von Red Teaming in der Informatiklehre zur Förderung von Demokratiekompetenz Prof. Dr. Anna-Sophia Schwind & Prof. Dr. Marius Hofmeister (Hochschule Ravensburg-Weingarten)

14:40 Von KI-Grundlagen zur eigenen KI: Ein Lernpfad für Studierende nicht-technischer Studiengänge Prof. Dr. Mareike Schoop & Dr. Muhammed-Fatih Kaya (Universität Hohenheim)

14:55 (Halb-)automatische Bewertung von studentischen Testantworten mit LLMs Prof. Dr. Ulrike Padó (Hochschule für Technik Stuttgart)

15:10 Pause

15:20 Mathe im Dialog: Wie ein Tutorbot Vorlesungen individualisiert Prof. Dr. Anselm Knebusch (Hochschule für Technik Stuttgart)

15:35 Wenn ChatGPT mitschreibt: Wie wir KI in eine digitale Prüfung integriert haben und was wir daraus gelernt haben. Ludwig Gierstl, Dr. Cornelius Weiß & Prof. Dr. Klaus Webers (Hochschule München University of Applied Sciences)

15:50 Erste Erfahrungen mit Digital Twin – Professoren an der TUM Dr. Matthias Baume (Technische Universität München)

16:05 Pause

Dr. Maren Lübcke (HIS-HE), Stefanie Maria Lorenz (selbständige Trainerin), Jana Knecht (bwDigiRecht), Paul Hoger (KIT), Philip Hoyer (KIT), Andreas Sexauer (KIT), Dr. Sebastian Stehle (HDZ)