KI und Learning Analytics: Eindrücke der Learning AID 2025

Generative KI im Fokus
Der Blick in das Programm der diesjährigen Learning AID zeigte sehr deutlich: Das Thema (generative) Künstliche Intelligenz (KI) stand im Mittelpunkt nahezu aller Beiträge. Dabei wurde ein breites Spektrum an Themen und Bezügen vorgestellt: Von KI-Experimentierumgebungen über eine Policy-Entwicklung zum Umgang mit KI bis zum Einfluss von KI auf Studienpraktiken. Dieser Fokus auf KI-Themen ist jedoch wenig verwunderlich, denn zum Einen ist die Learning AID eine Konferenz, die vom Projekt KI:Edu.nrw ausgerichtet wird, welches zum Ziel hat, “… Lehrende und Studierende aller Hochschulen in Nordrhein-Westfalen beim reflektierten Umgang mit Generativer KI und Lerndatenanalyse” zu unterstützen” (Quelle: Homepage des Projektes). Zum Anderen scheint generative Künstliche Intelligenz in Form von Tools und Oberflächen hinter denen Large Language Models arbeiten endgültig an den Hochschulen angekommen zu sein und nun muss darüber nachgedacht werden, wie, wozu und unter welchen Bedingungen bzw. mit welcher Infrastruktur sie für die Hochschullehre genutzt werden kann und sollte.

KI und Learning Analytics integrieren
Trotz des deutlichen Fokus auf KI wurden auch die anderen Schwerpunkt-Themen einbezogen. So zeigte Professorin Sabine Seufert von der Universität St. Gallen in ihrer Keynote auf, wie sich der Einsatz von generativer Künstlicher Intelligenz mit bestehenden Ansätzen von Learning Analytics verbinden lassen. Sie konstatierte zu Beginn ihrer Präsentation, dass beide Diskurse bislang separat geführt wurden und die Verbindung fehle. Mithilfe mehrerer Beispiele veranschaulichte sie, wie generative KI zur Förderung von Lernprozessen eingesetzt werden kann und wie die Analyse von Lernprozessdaten dabei unterstützt, den weiteren Prozess zu planen. In ihrem integrierten Modell zeigte sie auf, wie durch die neuartige KI-Mensch-Interaktion auf didaktisch-pädagogischer Seite Lernziele und Aufgabenstellungen angepasst werden (müssen) und wie AI-Learning-Analytics-Anwendungen in Form verschiedener Agents behilflich sein können, um Lernende besser zu unterstützen.
 

Vielfalt der Perspektiven und schon oft diskutierte Herausforderungen
Das vielfältige Angebot an Workshops und Input-Sessions bildete ein breites Themenspektrum rund um KI ab und beleuchtete das Feld aus unterschiedlichen Perspektiven und Abstraktionshöhen. Das erschwerte zum einen die Relevanz für die eigene Arbeit einzuschätzen und zum anderen eine Auswahl aus parallel stattfindenden Sessions zu treffen, denn die Vortragsthemen erschienen auf den ersten Blick alle spannend.

Im Workshop des Hochschulforum Digitalisierung (HFD) wurden erste Ergebnisse des KI-Monitors 2025 (hier geht es zur Veröffentlichung des HFD) präsentiert und anschließend in Kleingruppen KI-bezogen über die großen Themen der Lehr-Organisation und -Gestaltung diskutiert. In der Kleingruppe, die das Thema KI und Prüfungen bearbeitete, zeigte sich, dass die Problemstellungen der aktuellen Prüfungspraxis an Hochschulen, die durch die Nutzung von generativer KI um so deutlicher zu Tage treten, noch nicht ausreichend angegangen werden. So herrscht nach Ansicht der Diskutant*innen noch immer eine eher reaktive Haltung gegenüber der Verbreitung neuer Tools, die vor allem darauf ausgerichtet ist, Täuschungsversuche zu vermeiden, anstatt diese Technologien sinnvoll in die Prüfungskonzeption und -durchführung zu integrieren. Es bräuchte demnach die konsequente Ausrichtung auf Kompetenzorientierung und eine gewisse Flexibilität bei der Gestaltung von Prüfungsformaten und Aufgabenstellungen.

Auch die beiden Workshops des Netzwerks der Landeseinrichtungen für digitale Hochschullehre (NeL) boten wertvolle Impulse. Der erste Workshop „Ein mehrdimensionaler Ansatz für KI in der Hochschullehre – Auf dem Weg zu einem Framework für Policy-Entwicklung“ befasste sich mit der Frage, wie technologische, rechtliche und organisatorische Rahmenbedingungen zu einem gemeinsamen Policy-Framework verbunden werden können. Der zweite Workshop „KI-Kompetenzen gemeinsam stärken – Erfahrungen, Bedarfe und Zukunftsperspektiven“ widmete sich der Entwicklung gemeinsamer Standards und Formate zur Förderung von KI-Kompetenzen bei Lehrenden und Studierenden. Beide machten deutlich, dass die nachhaltige Integration von KI in der Lehre nur durch Kooperation, abgestimmte Strategien und eine strukturelle Verankerung in Hochschulen gelingen kann.

In zwei Podiumsdiskussionen wurde über den aktuellen Stand der Integration von KI in die Hochschullehre sowie weiterhin bestehende Herausforderungen gesprochen. Viele Argumente dürften mittlerweile mehrfach diskutiert worden sein, so z.B. dass es nicht möglich und sinnvoll ist, generative KI zu ignorieren oder deren Einsatz in der Hochschullehre gar zu verbieten. Auch waren sich die Diskutant*innen weitgehend einig, dass Kooperationen zwischen Hochschulen angestrebt werden sollten und Insel-Lösungen einzelner Hochschulen (hier vor allem bezogen auf das Bundesland Nordrhein-Westfalen) nicht sinnvoll erscheinen.
 

Fazit: KI in der Lehre – auf der Suche nach einem konstruktiven Umgang
In Sachen KI wird engagiert getüftelt und erprobt. Lehrende probieren die zur Verfügung stehenden Tools in ihrer Lehre aus oder entwickeln selbst Chatbots und Agents. Bildungsforschende versuchen Effekte des Einsatzes von KI zu bestimmen, Hochschul-Leitungen und -verwaltungen versuchen Leitlinien zu erarbeiten und Hilfestellungen zu geben. Übergreifende Organisationen, wie das Hochschulforum Digitalisierung, stellen Übersichten zusammen und tragen zum Diskurs um den sinnvollen Umgang mit generativer KI in der Lehre bei. Wie weit wir noch von klaren Empfehlungen und einer erprobten Praxis im Umgang mit KI in der Lehre entfernt sind, bleibt vorerst schwer einzuschätzen. Einigkeit besteht jedoch darin, dass sich das Thema generative KI in der Lehre nicht mehr ignorieren lässt und alle Beteiligten scheinen bemüht, einen konstruktiven Umgang damit zu finden. 

Die Learning AID 2025 hat sowohl den Ist-Stand als auch die Intensität dieser Bemühungen sehr gut erfahrbar gemacht.
 

Kontakt
Tobias Weber, Referent für Hochschuldidaktik, Hochschuldidaktik Sachsen, Dienstort TU Dresden 
Alexander Clauss, Leiter der Geschäftsstelle Arbeitskreis E-Learning der Landesrektorenkonferenz Sachsen