Digitale Bildung im Check
Der Professor für Computer Science an der IU Internationalen Hochschule, Kamal Bhattacharya, nimmt „digitales Wissen“ unter die Lupe und zeigt auf, welche Chancen und Risiken KI-gestützte Lern-Apps für Hochschulen bergen und wie Studierende digitale Kompetenzen entwickeln können.
Bildung: Kamal Bhattacharya ist Pro-Rektor für Forschung & Transfer, Mitglied des Senats und Professor für Informatik (Computer Science) an der IU Internationalen Hochschule.
Foto: IU Internationale Hochschule/FAVIER Photography
KI verstehen, kritisch reflektieren und effektiv einsetzen
VDI nachrichten: Welche digitalen Kompetenzen brauchen Lernende heute?
Kamal Bhattacharya: Es ist etwas unglücklich, dass diese Diskussion schnell in „AI Literacy“-Initiativen mündet, das heißt, in Zusatzqualifikationen, die Lernenden den Umgang mit KI beibringen sollen. Besser wäre es, KI als das zu nehmen, was sie ist: eine andere Form der Intelligenz. Jeder, der ernsthaft mit großen Sprachmodellen gearbeitet hat, wird nachvollziehen können, dass diese Systeme erstaunliche Fähigkeiten haben. Das gilt nicht notwendigerweise in allen Domänen, sondern vor allem in denen, die ihre Macher im Fokus haben, üblicherweise aus kommerziellen Gründen. Im Umgang mit dieser neuen Form der Intelligenz sind drei Dinge zentral.
Erstens: Verstehen, wie diese Systeme funktionieren und wann sie am besten eingesetzt werden können und wann nicht. Beispiel: Ein Ingenieur, der eine sicherheitskritische Berechnung durchführt, muss wissen, dass ein Sprachmodell überzeugend klingende, aber numerisch falsche Ergebnisse liefern kann. Er muss aber auch wissen, wie man dieses Problem mit heutigen KI-Tools umgehen kann. Wer das Funktionsprinzip versteht, trifft bessere Entscheidungen darüber, wo und wie KI echten Mehrwert bringt.
Zweitens: Die kritische Auseinandersetzung mit dem produzierten Output, also die Fähigkeit, auf Genauigkeit zu prüfen, wenn es notwendig ist, und Biases zu erkennen. Beispiel: Wenn ein Recruiter KI zur Vorauswahl von Bewerbungen einsetzt und das System systematisch bestimmte Hochschulabschlüsse bevorzugt, weil die Trainingsdaten diesen Bias enthielten, muss der Mensch das erkennen und korrigieren können. Das geht nur mit Fachwissen und einem geschärften Blick für das, was nicht sichtbar ist.
Drittens: Lernen, wann man Arbeit an die KI abgibt und wie man sie am besten in bestehende Workflows integriert oder neue Workflows mit ihr entwickelt. Beispiel: Ein Projektmanager, der KI nutzt, um aus 100 Seiten Stakeholder-Feedback die zentralen Konfliktlinien zu destillieren, und darauf aufbauend den Workshop-Ablauf plant, nutzt KI sinnvoll, eingebettet im Arbeitsprozess. Nicht als Ersatz für Urteilsvermögen, sondern als Verstärker.
Bildung im digitalen Zeitalter: Verantwortung von Hochschulen im Umgang mit KI
Welche Verantwortung tragen Bildungseinrichtungen, wenn KI-basierte Lernangebote zunehmend den Lernalltag prägen?
Bildungseinrichtungen tragen hier eine dreifache Verantwortung. Erstens müssen sie Fachwissen weiterhin kompromisslos vermitteln, denn ohne tiefe Expertise in einem Fachgebiet kann niemand KI-Outputs kritisch bewerten. Ein Medizinstudent, der seine Differenzialdiagnose nicht eigenständig begründen kann, wird weder seine eigene noch eine durch KI-generierte Fehldiagnose erkennen.
Zweitens müssen sie ihre Prüfungsformate grundlegend überdenken. Wenn KI jeden Aufsatz und jede Fallanalyse auf Knopfdruck erzeugen kann, dann muss der Prozess, wie Studierende zu einem Ergebnis kommen, mindestens so wichtig werden wie das Ergebnis selbst – dokumentierte Entscheidungspfade statt reiner Ergebnisbewertung.
Drittens, und das ist vielleicht das Anspruchsvollste, müssen sie Lernumgebungen schaffen, die Selbststeuerung entwickeln: die Fähigkeit, das eigene Denken zu beobachten, Impulse zu regulieren und situativ zu entscheiden, welcher Ansatz gerade angemessen ist.Es entsteht durch Lernkulturen, die produktives Scheitern normalisieren, echte Autonomie gewähren und Studierende ermutigen, Nicht-Wissen auszuhalten, statt es sofort wegzuklicken.
Personalisierung und individuelle Förderung
Wie verändert die Nutzung digitaler Lern-Apps die Art und Weise, wie Studierende Wissen verarbeiten?
Ich glaube, wir müssen uns eher fragen, ob die klassischen Lehrmethoden reif für Verbesserungen sind. Nehmen wir zum Beispiel den Frontalunterricht, der heute an den meisten Bildungsinstitutionen genauso existiert wie vor 100 Jahren – nur mit mehr Studierenden. Ist das Vorlesen vor 200 Studierenden effektiv?
Manche Studierende lieben Vorlesungen und manche lernen da gar nichts. Genauso gibt es Lernkonzepte wie „desirable difficulties“ – Lernhürden, die das Lernen zwar anstrengender machen, aber dafür sorgen, dass man das Gelernte viel länger im Gedächtnis behält. Flipped Classrooms, bei denen die Lernenden eine aktive Rolle im Unterrichtssetting einnehmen, sind eine Manifestation davon, aber auch das ist nicht das, was alle Studierenden bevorzugen.
Die Opportunität mit KI-basierten Lern-Apps – wie wir sie unseren Studierenden an der IU mit Syntea anbieten – liegt in der Möglichkeit, viele Lehrmethoden anzubieten – ein Vorhaben, das bei traditionellen Lehrmethoden nicht sehr gut skaliert. Das heißt, dass wir in der Zukunft Studierenden im Prinzip die Möglichkeit geben können, sie dort abzuholen, wo sie ihren Lern-Sweetspot haben. Wer visuell denkt, bekommt Diagramme und Simulationen. Wer durch Anwendung lernt, bekommt praxisnahe Aufgaben. Wer Zusammenhänge braucht, bekommt Einordnung in größere Kontexte. Der fachliche Maßstab bleibt derselbe, aber der Weg dorthin wird personalisiert.
Chancen und Risiken von KI in der Hochschulbildung: Von Chancengleichheit bis kritischem Denken
Welche Chancen und Risiken sehen Sie darin für Hochschulen?
Die größte Chance liegt in der Chancengleichheit. Bis heute hängt der Studienerfolg signifikant davon ab, ob man sich Nachhilfe leisten kann, ob man Eltern hat, die beim Lernen unterstützen, ob man in einer Lerngruppe mit starken Mitstudierenden sitzt. KI-gestützte Plattformen können erstmals jedem Studierenden individuelles Tutoring bieten: rund um die Uhr, ohne Zusatzkosten, geduldig, in der Sprache und im Tempo, das zum jeweiligen Lernstand passt. Für Studierende aus bildungsfernen Haushalten kann das ein echter Gamechanger sein.
Dazu kommt die Möglichkeit der Früherkennung. Wenn eine Plattform erkennt, dass ein Studierender in der dritten Semesterwoche Grundlagenkonzepte nicht verstanden hat, kann eingegriffen werden, bevor sich Wissenslücken verfestigen, und nicht erst in der Klausur. Beim kritischen Denken liegt die Sache differenzierter. Das Risiko ist real: Wenn Studierende sich daran gewöhnen, dass ein System ihnen auf jede Frage sofort eine formulierte Antwort gibt, kann die Fähigkeit verkümmern, mit Nicht-Wissen produktiv umzugehen.
Zukunft der Lehre: Lehrkräfte als Mentoren und Lernbegleiter in KI-geprägten Studiengängen
Mit Trends wie Microlearning, Gamification, KI-Coaches und Blockchain-basierten Zertifikaten scheint Bildung immer modularer und lebenslang zu werden. Welche Auswirkungen erwarten Sie auf Hochschulstrukturen und die Rolle der Lehrkräfte?
Microlearning, Gamification, Blockchain-Zertifikate sind Werkzeuge. Sie können nützlich sein, aber sie beantworten nicht die entscheidende Frage, nämlich, welche Art von Absolventinnen und Absolventen wir eigentlich entwickeln wollen. Wenn wir diese Frage nicht zuerst beantworten, optimieren wir Formate, ohne zu wissen, wofür. Das wäre so, als würde man die Verpackung neu gestalten, ohne sich über den Inhalt Gedanken zu machen.
Die eigentliche Veränderung liegt tiefer. Studierende, die heute beginnen, treten in 40-jährige Karrieren ein, die von KI geprägt sein werden. Das bedeutet: Fachwissen bleibt nicht verhandelbar, aber es reicht nicht mehr. Absolventinnen und Absolventen müssen Probleme neu „framen“ können, wenn Standardlösungen nicht greifen. Sie müssen sich schnell in neuen Feldern zurechtfinden. Sie müssen Zusammenarbeit orchestrieren und ethische Spannungen navigieren. Und sie müssen wissen, wann und wie sie KI sinnvoll einsetzen. Lehrpläne müssen diese Fähigkeiten integrieren, nicht als Zusatzmodul, sondern eingebettet in die fachliche Ausbildung.
Das ist eine Transformation über mehrere Jahre, kein Schalter, den man umlegt. Die spannendste Veränderung betrifft die Rolle der Lehrkräfte. Wenn man KI-Wissen auf Abruf liefern kann, verschiebt sich der Wert der Lehrenden. Weniger Wissensvermittlung, mehr Lernbegleitung. Die Kunst wird sein, Lernerfahrungen zu gestalten, die Studierende fordern, sie gelegentlich auch zu überfordern und produktives Scheitern zu ermöglichen.
Die Studierenden dazu zu bringen, ihr eigenes Denken zu beobachten und ihren Lernprozess aktiv zu steuern. Das ist anspruchsvoller, als eine Vorlesung zu halten, und es erfordert, dass wir auch in die Weiterentwicklung der Lehrenden investieren. Aber genau hier liegt die Opportunity: Lehre wird nicht überflüssig, sie wird wertvoller. Das Einzigartig-Menschliche – also Mentoring, Inspiration, das Vorleben professioneller Haltungen, ethische Reflexion – wird wichtiger, nicht weniger.
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