Aber welches Potenzial hat generative KI für die Organisation Hochschule und das Wissenschaftsmanagement? Für welche Bereiche und Prozesse bringt der Einsatz von KI einen Mehrwert? An konkreten Beispielen soll im Folgenden aufgezeigt werden, wie generative KI die Kernprozesse in Lehre, Forschung und Verwaltung in der Hochschule 5.0 verändern kann und welche Vorteile damit verbunden sind.

Hochschule 5.0 steht in Anlehnung an das Paradigma Industrie 5.0 für eine dynamische, flexible und technologisch fortschrittliche Hochschulbildung und Organisationskultur, die sich den aktuellen Bedürfnissen und Herausforderungen zum Wohle von Gesellschaft und Wirtschaft anpasst.
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Hohe Wachstumsraten von KI im Bildungssektor
Aktuellen Schätzungen zufolge liegen die Wachstumsraten von KI im Bildungssektor in den USA im Zeitraum 2022 bis 2030 bei durchschnittlich 36 Prozent jährlich (Grandviewresearch o. J.). Steigende Investitionen des privaten und öffentlichen Sektors in KI und Bildungstechnologien, die zunehmende Verbreitung von Edutainment sowie zeitlich und räumlich flexible Online-Kurse treiben die Nachfrage nach KI im Bildungsbereich an. Es wird unterschieden in die Komponenten Software und Dienstleistungen. Softwarelösungen für künstliche Intelligenz umfassen Bibliotheken für die Entwicklung und den Einsatz von KI-Anwendungen, etwa für lineare Algebra, Inferenz, Videoanalyse und verschiedene Hardware-Kommunikationsfunktionen. Dienstleistungen im Bereich der künstlichen Intelligenz umfassen Installation, Integration, Wartung und Support. Der größte Umsatzanteil, der über 70 Prozent betrug, entfiel 2021 auf das Segment Software. Dies ist auf die steigende Zahl von Smartphone-Nutzern, leistungsfähige Internetverbindungen und die Einführung digitaler Bezahlmöglichkeiten zurückzuführen.
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Im Folgenden soll an ausgewählten Beispielen gezeigt werden, wie durch den Einsatz generativer KI nicht nur die Qualität von Studium und Lehre durch Personalisierung und Anpassung an die individuellen Bedürfnisse der Lernenden gesteigert werden kann, sondern auch die Effizienz von Forschungs- und Verwaltungsprozessen.

Virtuelle Lernumgebungen ergänzen Präsenzveranstaltungen: Hybride Lernsettings wie Blended-Learning oder Flipped Classroom werden schon seit längerem an vielen Universitäten weltweit erfolgreich eingesetzt. Eine Metaanalyse des Flipped Classroom Ansatzes kam zu dem Ergebnis, dass die Anwendung im Vergleich zu traditionellen Lehrmethoden über alle Fächer hinweg moderat positive Effekte auf die Leistungen der Studierenden hat (Strelan/Osborn/Palmer 2020). Im Vergleich zu traditionellen Lernsettings war das Blended-Learning sogar effektiver, da die Lernergebnisse in der Blended- Learning-Umgebung trotz einer reduzierten Unterrichtszeit nicht schlechter ausfielen (Müller/Mildenberger 2021).
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Personalisiertes Lernen über Intelligent Tutoring Systems: Die Lernenden bringen unterschiedliche Voraussetzungen in den Lernprozess ein. Sie unterscheiden sich hinsichtlich ihres fachlichen Vorwissens, ihres jeweiligen Lerntempos, ihrer Lernstrategien, der zur Verfügung stehenden Lernzeit und ihrer unterschiedlichen beruflichen Ambitionen. Adaptive Lerntechnologien wie Intelligent Tutoring Systems (ITS) (zum Beispiel Assessment and Learning in Knowledge Spaces [ALEKS] für Mathematik, Chemie und Statistik) und intelligente Feedbacksysteme (zum Beispiel Degree Map) passen das Lerntempo, den Lerninhalt oder die Lernmethode an die individuellen Leistungen oder das Lernverhalten der Studierenden an.
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Chatbots als Beitrag zum interaktiven Lernen: Chatbots werden mittlerweile an einigen Hochschulen in der Lehre eingesetzt. Sie verwenden in der Regel Natural Language Processing (NLP) und vordefinierte Skripte, um mit Benutzern zu interagieren. Einige Modelle sind in der Lage, immer bessere Antworten zu generieren, indem sie Daten aus früheren Interaktionen mit Methoden des maschinellen Lernens auswerten.
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Prüfungen neu denken über E-Assessment: E-Assessment nutzt digitale Technologien, um Lernfortschritte und Kompetenzen von Studierenden zu messen und zu bewerten. E-Assessment kann sowohl zur Unterstützung des Lernprozesses (formativ) als auch zur Bewertung der Lernergebnisse am Ende eines Kurses oder Moduls (summativ) eingesetzt werden.
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Vorhersage von Prüfungs- und Studienerfolg auf Basis maschinellen Lernens: Das Ziel des maschinellen Lernens ist es, Algorithmen zu entwickeln, die Daten analysieren und sich selbst trainieren, um Aufgaben wie Klassifizierung, Prognose und Mustererkennung automatisch durchzuführen. Im Hochschulbereich kann maschinelles Lernen eingesetzt werden, um Lernmuster zu identifizieren, personalisierte Lernempfehlungen abzugeben, die Wahrscheinlichkeit von Studienabbrüchen vorherzusagen oder die Qualität von Lernmaterialien zu verbessern.
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Smart University. Optimierung der Hochschulverwaltung durch KI: Die Vision einer „Smart University“, die viele Aufgaben in der Verwaltung auf KI basierend autonom ausführen kann, rückt in Anbetracht der Fortschritte in den Bereichen maschinellen Lernens und Natural Language Processing (NLP) näher (Furey/Martin 2019). In der Hochschulverwaltung kann der Einsatz generativer KI dazu beitragen, Verwaltungsprozesse effizienter zu gestalten, administrative Entscheidungen zu unterstützen und die Kundenorientierung zu stärken.
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KI als Instrument zur Optimierung von Forschungsprozessen: Forschende nutzen KI zur Recherche wissenschaftlicher Studien (wie Sci-Hub, Perplexity, Elicet), zur Datenverarbeitung, zum Schreiben von Codes (etwa über die Plattform GitHub) sowie für Experimente in Self-Driving Labs. In der Forschung wird KI insbesondere in datenintensiven Forschungsfeldern, wie der Proteinfaltung, der Prognose von Wetterdaten und der medizinischen Diagnostik eingesetzt.
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Neue Technologien stellen das Hochschulmanagement vor Herausforderungen
Bereits heute nutzen viele Wissenschaftsmanagerinnen und -manager, Mitarbeitende in der Hochschulverwaltung sowie Professorinnen und Professoren diese neuen Technologien und Anwendungen und integrieren sie in ihre Arbeitsprozesse. Der Einsatz von KI kann das Hochschulpersonal von Routineaufgaben entlasten und damit mehr Zeit für neue Arbeitsfelder und kreative Aufgaben schaffen.

Die Transformation der Organisation Hochschule zur Hochschule 5.0 erfordert vielfältige Unterstützungsstrukturen, um die Anforderungen digitaler Techniken und Anwendungen in die Kernprozesse der Hochschulen zu implementieren. Dies erfordert nicht nur eine KI-Strategie für die Verwaltung und die gezielte Schulung des Verwaltungspersonals, sondern auch Unterstützungsstrukturen für die Lehrenden, wie sie an vielen Hochschulen weltweit durch sogenannte Digital Learning Center geschaffen wurden. Zudem sind ein technikaffines Management und agile Organisationsstrukturen von Vorteil, wenn Mitarbeitende durch Schulungen an neue KI-basierte Anwendungen herangeführt werden sollen.
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Fazit
Hochschule 5.0 leitet eine Transformation der Hochschule ein, in der generative KI nicht nur in den Bereichen Lehren, Lernen und Forschen, sondern auch in der Hochschulverwaltung gezielt eingesetzt wird. Zentrale Elemente sind hybride Lernsettings, virtuelle Lernumgebungen, personalisiertes und adaptives Lernen sowie die Integration von KI in Prüfungs- und Verwaltungsprozesse. Hochschule 5.0 steht für eine dynamischere, flexiblere und technologisch fortschrittlichere Hochschulbildung zum Nutzen der Gesellschaft. Hochschulbildung und Wissenschaft werden im 21. Jahrhundert von KI-gestützten Anwendungen erheblich profitieren, sofern ihr Einsatz von den Grundsätzen wissenschaftlicher Integrität geleitet wird. Ein umfassendes Verständnis der Grenzen und potenziellen Risiken dieser Technologie ist jedoch eine wesentliche Voraussetzung für ihren sicheren Einsatz.

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Dr. Susanne Falk ist wissenschaftliche Referentin am Bayerischen Staatsinstitut für Hochschulforschung und Hochschulplanung (IHF). Sie forscht zum Themenfeld KI/Digitalisierung an Hochschulen.

Prof. Dr. Isabell M. Welpe hat den Lehrstuhl für Strategie und Organisation an der TUM School of Management der Technischen Universität München inne. Zudem ist sie wissenschaftliche Leiterin des Bayerischen Staatsinstituts für Hochschulforschung und Hochschulplanung (IHF).