Im Projekt KI:edu.nrw sind kürzlich zwei Publikationen erschienen, die sich auf unterschiedliche Weise mit dem Einsatz von Learning Analytics und generativer Künstlicher Intelligenz (KI) in der Hochschullehre befassen. Beide Texte zeigen exemplarisch, wie Projektergebnisse konkret für die Hochschulpraxis nutzbar gemacht werden können.
Das Teilprojekt Erziehungswissenschaft aus der ersten KI:edu.nrw-Projektphase hat im Juni 2025 auf der ISLS-Konferenz (International Society of the Learning Sciences) in Helsinki Teilergebnisse ihrer Projektarbeit vorgestellt. Diese Teilergebnisse wurden in den Conference-Proceedings als Long Paper gedruckt.
In der Publikation „Learners’ Attitudes, Wishes, and Concerns Toward Learning Analytics in Higher Education: Students’ Opinions and Teachers’ Views“ stehen die Einstellungen von Studierenden und Lehrenden gegenüber Learning Analytics im Fokus. Die Ergebnisse zeigen u. a., dass Studierende einerseits Potenziale sehen – etwa Unterstützung beim Lernen und bei der Reflexion – und andererseits Bedenken äußern: Datenschutz, Autonomie und Einfluss auf den eigenen Lern- und Schreibprozess sind zentrale Themen.
Der Beitrag verdeutlicht, dass die Implementierung von Learning Analytics an Hochschulen nicht allein technologisch gedacht werden darf, sondern perspektivisch auch die Haltungen und Erwartungen der Beteiligten einbeziehen muss. Die veröffentlichten Projektergebnisse zeigen außerdem, dass auch noch nach der offiziellen Projektphase die Projektarbeit die Arbeit der Kolleg*innen beeinflusst und sie darauf aufbauen können.
Die zweite Veröffentlichung „Künstliche Intelligenz in der Hochschullehre“ von Jonas Leschke (KI:edu.nrw-Standortleitung Bochum) und Dr. Peter Salden (Gesamtprojektleitung KI:edu.nrw) ist im von Dr. Nerea Vöing bei Transcript herausgegebenen „Praxishandbuch Hochschullehre II“ erschienen. Der Beitrag bietet einen Überblick über Einsatzfelder, Herausforderungen und Rahmenbedingungen generativer KI-Technologien in der Hochschullehre. Es wird u. a. die Frage gestellt, wie Hochschulen und Hochschullehrende strategisch vorgehen können, um KI-Systeme wirkungsvoll aufzubauen bzw. einzusetzen, und welche Rolle didaktische, ethische und infrastrukturelle Aspekte dabei spielen. Die Publikation greift damit zugleich die technik-, didaktik- und datenbezogenen Anforderungen auf und ordnet sie in einen hochschulweiten Kontext ein. Das Kapitel soll besonders den reflektierten Praxiseinsatz generativer KI in der Hochschullehre unterstützen.
Beide Publikationen zeigen, wie vielseitig die Arbeit im Projekt KI:edu.nrw ist – und wie wichtig es ist, technische, didaktische und ethische Fragen gemeinsam zu denken. So wird deutlich, dass Learning Analytics und KI nicht isoliert betrachtet werden dürfen, sondern immer im Zusammenspiel mit Lernenden, Lehrenden und institutionellen Strukturen stehen. Während die erste Studie aufzeigt, wie Studierende und Lehrende den Einsatz von Learning Analytics wahrnehmen, bietet die zweite Veröffentlichung konzeptionelle Orientierung für den verantwortungsvollen Umgang mit KI in der Lehre. Gemeinsam verdeutlichen sie im Rahmen von KI:edu.nrw, dass der Einsatz von digitalen Technologien in der Hochschulbildung nicht nur technisches Know-How, sondern auch kritische Reflexion und interdisziplinären Austausch erfordert.
