Viele Studierende nutzen generative KI bereits für ihre Haus- und Abschlussarbeiten, oft intuitiv und ohne klare Orientierung. Doch wie kann daraus ein reflektierter und verantwortungsvoller Umgang entstehen? Im KI:edu.nrw-Praxisprojekt PIENSA wird ein Selbstlernkurs entwickelt, der genau hier ansetzt. Der Beitrag bietet Einblicke in die didaktischen Überlegungen, zentralen Entscheidungen und Herausforderungen bei der Entwicklung eines solchen Angebots.
Die Idee für PIENSA entstand nicht im luftleeren Raum. Generative KI ist im Studienalltag längst angekommen. Viele Studierende nutzen Tools wie ChatGPT, um sich Begriffe erklären zu lassen, Texte zu strukturieren oder erste Ideen für ihre Abschlussarbeit zu entwickeln. Gerade bei wissenschaftlichen Arbeiten liegt das nahe. Wer sich in ein neues Thema einarbeitet, mit komplexen Texten ringt oder bei der Literaturrecherche noch keinen guten Einstieg gefunden hat, greift schnell zu einem Tool, das sofort reagiert.
Gleichzeitig zeigen Erfahrungen aus der Lehre ein widersprüchliches Bild. Manche Studierende probieren solche Tools selbstverständlich aus. Andere sind zurückhaltend oder unsicher. Viele wissen nicht genau, was erlaubt ist, was sinnvoll ist und wo die Grenzen liegen. Dazu kommt eine zweite Unsicherheit. Selbst wenn eine Nutzung grundsätzlich erlaubt ist, bleibt offen, wie generative KI so eingesetzt werden kann, dass sie das Lernen unterstützt statt es zu verkürzen.
Genau an dieser Stelle setzt PIENSA an. Der Kurs entsteht aus der Frage, wie ein Lernangebot aussehen kann, das Studierende nicht nur zur Nutzung von KI befähigt, sondern sie auch dazu anregt, diese Nutzung kritisch zu reflektieren.
Perspektivisch ist eine Veröffentlichung des Kurses über KI-Campus vorgesehen.D ie Umsetzung erfolgt als modularer Online-Selbstlernkurs mit interaktiven Elementen, die unterschiedliche Nutzungssituationen generativer KI im Studium aufgreifen. Der Kurs befindet sich aktuell in der Entwicklungsphase. Inhalte und didaktische Elemente werden iterativ erarbeitet, erprobt und weiterentwickelt.
Von Anfang an war klar, dass es bei PIENSA nicht nur um technische Kompetenzen gehen soll. Der Einsatz generativer KI in wissenschaftlichen Arbeiten bewegt sich immer in einem Spannungsfeld. Einerseits kann KI hilfreich sein, etwa beim Verstehen komplexer Inhalte, beim Strukturieren von Gedanken oder bei ersten Orientierungsschritten in einem Thema. Andererseits besteht die Gefahr, dass Lernprozesse verkürzt werden, Eigenleistung nicht klar wird oder scheinbar überzeugende Inhalte ungeprüft übernommen werden.
Diese Spannung war ein zentraler Ausgangspunkt für die Konzeption des Kurses. Ziel ist es nicht, KI-Nutzung pauschal zu fördern oder pauschal abzulehnen. Entscheidend ist vielmehr, sie bewusst gestaltbar zu machen. Studierende sollen lernen, generative KI weder unkritisch zu übernehmen noch reflexhaft zurückzuweisen, sondern ihren Einsatz begründet zu entscheiden.
Der Name PIENSA passt genau dazu. Er steht für Promoting Inclusive, Ethical, and Navigated Studying with AI. Gleichzeitig bedeutet das spanische Wort „piensa“ ganz einfach „denk nach“. Genau das ist die Leitidee des Projekts.
Eine der ersten und wichtigsten Entscheidungen betraf den Aufbau des Kurses. Naheliegend wäre gewesen, direkt mit konkreten Anwendungen zu starten. Genau das tun viele Studierende ohnehin. Sie probieren etwas aus, stellen Fragen, lassen sich Texte erklären oder bitten um Vorschläge.
Im Projekt wurde bewusst entschieden, nicht direkt mit konkreten Anwendungen zu beginnen. PIENSA beginnt nicht mit Anwendung, sondern mit Orientierung. Am Anfang stehen Regeln, Verantwortung, Transparenz, Datenschutz und die Frage, wann der Einsatz generativer KI überhaupt sinnvoll ist. Erst danach folgen Kommunikation mit KI, typische Fehlerquellen und schließlich konkrete Anwendungsszenarien.
Diese Entscheidung hat einen einfachen Grund. Ein sinnvoller Umgang mit generativer KI ist nicht zuerst eine technische, sondern eine reflexive Kompetenz. Wer nicht gelernt hat, die Bedingungen und Folgen der Nutzung mitzudenken, wird auch eine gut formulierte Anwendung nur begrenzt sinnvoll nutzen können.
Übersicht der Module von PIENSA
Damit stellte sich schnell die nächste Frage. Wie kann man reflexive Kompetenzen in einem Selbstlernkurs überhaupt fördern? Reflexion lässt sich nicht einfach wie Faktenwissen vermitteln. Es reicht nicht, Hinweise aufzuschreiben und zu hoffen, dass sie später angewendet werden.
Deshalb wurde früh entschieden, auf interaktive und handlungsorientierte Formate zu setzen. Ein zentrales Element sind Entscheidungssituationen. Die Studierenden begleiten eine fiktive Studentin, Pia, durch typische Situationen aus der Arbeit an einer Abschlussarbeit. Sie treffen Entscheidungen dazu, wie Pia mit generativer KI umgeht, und erhalten Rückmeldungen, die diese Entscheidungen einordnen.
Wichtig ist dabei, dass der Kurs nicht einfach richtige und falsche Antworten abfragt. Im Mittelpunkt steht vielmehr die Frage, warum eine bestimmte Entscheidung sinnvoll oder problematisch ist. So entsteht ein Lernprozess, in dem generative KI nicht nur als Werkzeug erscheint, sondern auch als Gegenstand kritischer Auseinandersetzung.
Entscheidungssituation mit Pia und Antwortoptionen
Eine weitere didaktische Überlegung betraf die Auswahl der Inhalte. Die Entwicklung des Kurses orientiert sich nicht an einer rein technischen Logik. Es ging also nicht darum, möglichst viele Funktionen generativer KI abzudecken. Stattdessen wurde gefragt, in welchen Situationen Studierende bei wissenschaftlichen Arbeiten tatsächlich Unterstützung suchen.
Daraus ergaben sich mehrere Schwerpunkte. Ein Bereich betrifft Regeln und Rahmenbedingungen. Ein weiterer Bereich befasst sich mit Kommunikation, also damit, wie Fragen an generative KI gestellt werden und wie stark Antworten von der Formulierung der Anfrage abhängen. Hinzu kommen typische Fehlerquellen wie Verzerrungen, Halluzinationen, fehlende Quellen oder übermäßig sichere Formulierungen. Erst darauf aufbauend folgen die anwendungsbezogenen Teile des Kurses, etwa Verstehen und Recherchieren.
Diese Struktur hat auch mit einer Beobachtung aus der Lehre zu tun. Viele Probleme im Umgang mit generativer KI entstehen nicht erst bei der Nutzung selbst, sondern schon davor oder darum herum. Sie beginnen bei unklaren Erwartungen, durch fehlende Orientierung und bei der Annahme, dass eine flüssige Antwort schon deshalb auch verlässlich sein müsse.
Die Entwicklung von PIENSA orientiert sich am TPACK-Framework (Technological, Pedagogical, and Content Knowledge) nach Koehler und Mishra (2009). Dahinter steht die Idee, dass gute Lernangebote entstehen, wenn fachliche, technologische und pädagogische Perspektiven zusammen gedacht werden.
Für PIENSA bedeutet das ganz konkret, dass es nicht ausreicht, über KI zu informieren. Fachlich geht es um wissenschaftliches Arbeiten im Kontext von Haus- und Abschlussarbeiten. Technologisch geht es um ein grundlegendes Verständnis generativer KI, ihrer Möglichkeiten und ihrer Grenzen. Pädagogisch geht es um die Gestaltung einer Lernumgebung, die Studierende aktiv einbindet, zum Nachdenken anregt und Orientierung bietet.
Ergänzend orientiert sich der Kurs an Ansätzen einer engagierten Pädagogik nach bell hooks (2010), die Lernen als aktiven und reflexiven Prozess versteht. Studierende sollen deshalb nicht nur Inhalte aufnehmen, sondern sich mit ihnen auseinandersetzen und ihren eigenen Umgang mit KI bewusst gestalten. Dadurch wird der Kurs nicht nur zu einem Informationsangebot, sondern zu einer Lernumgebung, in der Entscheidungen, Unsicherheiten und Abwägungen ausdrücklich mitgedacht werden.
Trotz der unterschiedlichen Themen lässt sich das Ziel des Kurses in einem Punkt zusammenfassen. Studierende sollen in die Lage versetzt werden, eigene Entscheidungen im Umgang mit generativer KI bewusst und begründet zu treffen.
Dazu gehört, sinnvolle Einsatzmöglichkeiten zu erkennen, Grenzen und Risiken zu verstehen, KI-generierte Inhalte kritisch zu prüfen und wissenschaftliche Standards einzuhalten. Im Mittelpunkt steht also nicht die möglichst effiziente Nutzung von KI, sondern die Entwicklung von Urteilskompetenz.
Gerade im Kontext von Abschlussarbeiten ist das entscheidend. Dort geht es nicht nur um Ergebnisse, sondern auch um Nachvollziehbarkeit, Eigenständigkeit und wissenschaftliche Sorgfalt. Ein Kurs wie PIENSA kann diese Anforderungen nicht abnehmen. Er kann aber helfen, diese im Umgang mit generativer KI bewusst mitzudenken.
Schnell-Check aus dem Modul zu Verzerrungen
Generative KI wird das wissenschaftliche Arbeiten nachhaltig verändern. Für Hochschulen stellt sich daher nicht nur die Frage, ob KI genutzt wird, sondern wie Studierende im Umgang damit begleitet werden können. PIENSA soll darauf eine Antwort geben.
Der Kurs wird aktuell weiterentwickelt, erprobt und angepasst. Rückmeldungen von Studierenden und Lehrenden fließen direkt in die Gestaltung der Inhalte ein.
Dabei bleibt eine zentrale Herausforderung bestehen. Wie kann ein Lernangebot aussehen, das Studierende nicht nur zur Nutzung von KI befähigt, sondern sie auch dazu anregt, diese Nutzung kritisch zu hinterfragen und verantwortungsvoll zu gestalten? Genau an dieser Frage arbeitet das Projekt weiter.
