Künstliche Intelligenz im Hochschulsektor: Chancen, Herausforderungen und Veränderungen

Forschungsfragen formulieren, Literatur recherchieren, Datenmengen vergleichen, Diagramme und Präsentationen erstellen oder wissenschaftliche Arbeiten verfassen. Typische Aufgaben im Alltag von Studierenden, Lehrenden und Forschenden. Im Herbst 2022 wurde mit ChatGPT eines der ersten Systeme Künstlicher Intelligenz (KI) für die breite Masse gelauncht – eine Disruption, die nicht nur die Entwicklung weiterer KI-Assistenzen massiv beschleunigt, sondern auch tiefgreifende gesellschaftliche Veränderungen in Gang gesetzt hat, die heute in ihrer Gesamtheit noch kaum zu fassen sind.

Innerhalb kürzester Zeit entwickelte sich die Generative Künstliche Intelligenz von OpenAI zu einem der beliebtesten Helferlein, das Aufgaben wie die eingangs genannten per Knopfdruck erledigt. KI-Tools sind nicht zuletzt durch die bahnbrechende und vor allem leicht zugängliche Technologie von OpenAI weltweit im alltäglichen Leben der Menschen angekommen.

In diesem Blogpost werfen wir einen Blick auf die Chancen, Herausforderungen und Veränderungen, die Künstliche Intelligenz für Universitäten und Hochschulen bedeutet. Wie wirkt sich die Existenz von Künstlicher Intelligenz auf das Lehren, Lernen und Forschen aus? Welche Strategien haben Hochschulen entwickelt, um sich mit den Auswirkungen von KI nicht nur zu „arrangieren“, sondern aktiv weiterzuentwickeln? Und sind Tools wie „ChatGPT“ schon alles, was KI zu bieten hat – oder steckt dahinter ein noch viel größerer Forschungsbereich?

Von der Idee der „Denkmaschine“ zum täglichen Begleiter

Das Europäische Parlament definiert im Rahmen des neuen KI-Gesetzes Künstliche Intelligenz als „die Fähigkeit einer Maschine, menschliche Fähigkeiten wie logisches Denken, Lernen, Planen und Kreativität zu imitieren. KI ermöglicht es technischen Systemen, ihre Umwelt wahrzunehmen, mit dem Wahrgenommenen umzugehen und Probleme zu lösen, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen. Der Computer empfängt Daten (...), verarbeitet sie und reagiert.“

Künstliche Intelligenz ist dabei keineswegs eine neue Erfindung: Der Traum, eine „Denkmaschine“ zu erschaffen, begleitet die Menschheit seit jeher. Im vergangenen Jahrhundert entwickelte sich dann vieles gleichzeitig: Erste Versuche, neuronale Netze und Algorithmen zu entwickeln, konnten erfolgreich umgesetzt werden. Zeitgleich versuchte man sich mit Gedankenexperimenten oder philosophischen Ansätzen dem Thema Künstliche Intelligenz anzunähern – so wie beispielsweise Alan Turing mit dem Turing-Test. Auch auf fiktionaler Ebene versuchte man, sich mit den (künftigen) Möglichkeiten von KI auseinanderzusetzen, wodurch zahlreiche Bücher und Filme rund um das Thema entstanden. Einen historischen Überblick über die Entstehung von KI gibt IBM.

Auch Hochschulen beschäftigen sich bereits seit Mitte des vorigen Jahrhunderts mit den Grundlagen Künstlicher Intelligenz. Das Forschungsfeld war zunächst theoretischer Natur und vor allem in der Informatik verankert. Später wurde KI immer interdisziplinärer und hielt zum Beispiel in der Medizin oder den Ingenieurwissenschaften Einzug. Durch fortschrittlichere Rechenleistung und neue Algorithmen konnten in den letzten Jahren große Durchbrüche der KI erreicht werden. Durchbrüche, die die digitale Transformation der Gesellschaft weiter vorantreiben. Durchbrüche, die aber gleichzeitig tiefgreifende Veränderungen in allen Bereichen des alltäglichen Lebens bedeuten – positive wie negative.

KI als Disruption: Grundlegende Veränderungen im Hochschulsektor

Die Disruption, die Künstliche Intelligenz in vielen Bereichen des gesellschaftlichen Lebens bedeutet, wirkt auch direkt in das universitäre bzw. hochschulische Leben hinein. Neue Herausforderungen und Chancen sind dadurch entstanden:

„Die großen Fortschritte in der Künstlichen Intelligenz (KI) und der Verarbeitung natürlicher Sprache sind in der Gesellschaft angekommen. Der Umfang, das Ausmaß und die Auswirkungen der KI werden als tiefgreifender eingeschätzt als jede andere Technologie in der Geschichte.“ Mit diesem Statement eröffnet die Technische Universität München (TUM) ihre KI-Strategie, eine der ersten ihrer Art im deutschsprachigen Hochschulraum. Man könne sich, so die TUM, nur ansatzweise vorstellen, wie die Lehre und die Arbeit an Hochschulen durch KI verändert werden, und wolle mit dieser Strategie eine Rahmen für die Nutzung von KI-Tools bieten.

Alltägliche Aufgaben von Studierenden, Lehrenden und Forschenden wie beispielsweise die eingangs genannten – Forschungsfragen formulieren, Literatur recherchieren, Datenmengen vergleichen, Diagramme und Präsentationen erstellen und wissenschaftliche Arbeiten verfassen –, aber auch administrative Tätigkeiten können von Künstlicher Intelligenz unterstützt werden. Wichtig ist dabei, die Grundregeln für die KI-Nutzung zu definieren, um transparentes, faires Arbeiten für alle zu ermöglichen.

Stark diskutiert wurde der Einsatz von KI zum Beispiel im Bereich der Abschlussarbeiten: Beim Verfassen von Bachelorarbeiten, Paper und Co. wurde ChatGPT rasch als hilfreiches Tool entdeckt. Die Angst vor Schummelei, vor Bedeutungsverlust akademischer Abschlüsse oder einem Absinken der Qualität wissenschaftlicher Arbeiten war groß. Während vereinzelte Hochschulen Abschlussarbeiten gänzlich abschafften, einigte sich der Großteil auf einen sorgsamen und transparenten Umgang mit KI, der auch in der Arbeit dokumentiert werden muss – siehe beispielsweise die KI-Guides an der Universität Graz oder Universität Innsbruck.

Technische Universität München: 5 Schwerpunkte für die KI-Zukunft

Um den zahlreichen Fragestellungen, die durch KI-Nutzung im hochschulischen Alltag aufkommen, entgegenzuwirken und einen Fahrplan für die Zukunft zu bieten, hat die Technische Universität München in ihrer KI-Strategie fünf Schwerpunkte herausgearbeitet, auf denen bis 2030 besonderer Fokus liegen soll:

1. KI soll sukzessive in den Lehrplan integriert werden, damit Studierende wesentliche Kompetenzen in Bereichen wie Datenanalyse, maschinelles Lernen und Algorithmenentwicklung erlernen.

2. Lernen soll durch KI personalisierter und individueller werden. Die TUM will dafür intelligente Assistenzsysteme und Lern- und Prüfungsumgebungen auf Basis von KI schaffen.
   Übrigens: In diesem Interview erzählen zwei Lehrende der TU Wien und FH JOANNEUM, ob und wie sie KI-Tools in ihre Lehre einbauen.

3. Die interdisziplinäre Rolle von KI wirkt sich auch auf Forschung und Entwicklung aus. Um neue wissenschaftliche Erkenntnisse zu gewinnen, wird der Einsatz von KI unverzichtbar sein. Die notwendige Infrastruktur zur Forschung, gestützt durch KI, wird kontinuierlich ausgebaut.

4. KI-gestützte Tools sollen Aufgaben in der Verwaltung wie beispielsweise Dokumentation oder Support effizienter und effektiver gestalten und den Arbeitsalltag erleichtern.

5. Ethische Fragestellungen rund um KI – Stichwort: Datenschutz, Bias, Ressourcenverbrauch – sollen diskutiert werden, mit dem Ziel, Vertrauen in KI-Systeme zu stärken und Transparenz zu sichern.

Mehr Student Engagement durch KI: Potenziale von Studo

Seit jeher fokussiert sich Studo darauf, Prozesse in Administration und Studium zu vereinfachen und zu digitalisieren. Künstliche Intelligenz bietet hier großes Potenzial, Lösungen für Studierende und Hochschul-Mitarbeitende weiter zu optimieren oder neue Innovationen umzusetzen.

So ist das Engagement im Studium beispielsweise ein brandaktuelles Thema, dem sich zahlreiche Hochschulen und auch Studo widmen. Unterstützt durch eine personalisierte KI von Studo könnte die Studienaktivität gesteigert werden, indem Studierenden ein maßgeschneiderter Stundenplan vorgeschlagen wird – basierend auf ihren Verfügbarkeiten, Interessen und Zielen. Nach dem gleichen Schema könnte man Studierenden auch gezielt Prüfungen vorschlagen, die Anmeldung zu Prüfungen noch niederschwelliger gestalten und zum Prüfungsantritt motivieren.

Auch wenn sich diese und viele weitere Ideen noch im Anfangsstadium befinden, könnten sie für Hochschulen und Studierende große Verbesserungen im Bereich Student Engagement bedeuten. Mit einem Jahrzehnt Erfahrung in der Softwareentwicklung für Hochschulen und einer großen Gemeinschaft an Nutzer*innen lotet Studo aktuell neue Möglichkeiten aus, um auch in den eigenen Angeboten die Chancen von Künstlicher Intelligenz zu nutzen.