Umgang mit generativer KI in der Hochschullehre letzte Überarbeitung 15.04.2025

Bild mit dem generativen Bild-Tool DALL-E3 erstellt.

Künstliche Intelligenz (KI) hat sich innerhalb kurzer Zeit zu einem der wichtigsten Themen in der Hochschullehre entwickelt – wobei das Thema bei Lehrenden und Studierenden sowohl großes Interesse als auch viel Verunsicherung hervorruft. Mit dieser Website  unterstützen wir Lehrende dabei, die Möglichkeiten und Grenzen von generativer KI zu erkennen und diese verantwortungsvoll in die Lehre zu integrieren.

Die BTU Cottbus-Senftenberg lehnt den Einsatz von KI-Tools im Hochschulkontext nicht grundsätzlich ab, sondern unterstützt den sinnvollen, kritisch-reflexiven und verantwortungsvollen Einsatz ohne dabei problematische Implikationen wie urheber- und datenschutzrechtliche Fragen zu vernachlässigen.

Die Nutzung generativer KI-Tools sollte auf Basis fachlich-methodischer Reflexion erfolgen und Risiken sowie ethische und rechtliche Aspekte angemessen berücksichtigen. Aufgrund der aktuell großen Dynamik in dem Themenfeld werden die nachfolgenden Hinweise regelmäßig aktualisiert und zunächst auf die Erstellung einer hochschulspezifischen Leitlinie mit starren Vorgaben und Regelungen verzichtet. Die BTU prüft darüber hinaus eine rechtskonforme Bereitstellung von generativen KI-Tools für Lehrende und Mitarbeitende der BTU.

Kontakt

Prof. Dr. Peer Schmidt

Vizepräsident für Studium und Lehre

+49 (0)355 69 3467

vp-lehre(at)b-tu.de

Marlen Dubrau

Mediendidaktikerin IKMZ/MMZ
Projekte: KI@MINT und FutureSkillReadiness (FSR)

+49 (0)355 69 4355

marlen.dubrau(at)b-tu.de

Was ist generative KI?

Die generative künstliche Intelligenz (KI) ist eine spezielle Form von KI und umfasst solche Technologie, die eigenständig neue Inhalte generieren kann, beispielsweise in Form von Texten, Audio- und Videodateien, Bildern oder Codes. Dabei werden keine tatsächlich neuen Daten geschaffen, sondern lediglich bereits vorhandene Informationen aus den zugrundeliegenden Daten neu zusammengesetzt bzw. angewendet.

Welche Regelungen gibt es an der BTU bezüglich KI?

Eigenständigkeitserklärungen, die Regeln guter wissenschaftlicher Praxis und Prüfungsordnungen enthalten schon jetzt meist Vorschriften, die auf den Einsatz von KI-Tools anwendbar sind. Bereits existierende Erklärungen können fachspezifisch dahingehend ergänzt werden, ob und, wenn ja, in welchem Maße und unter welchen Bedingungen KI-Tools Anwendung finden können.

Bei der Nutzung und Dateneingabe müssen die in der Wissenschaft tätigen Personen als Beschäftigte der BTU die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) sowie die bestehenden Vertraulichkeitsregelungen und Geheimhaltungsvereinbarungen einhalten. Dies gilt ebenfalls für vertragliche Geheimhaltungsverpflichtungen (Non-Disclosure Agreement (NDA)‎, Geheimhaltungsvereinbarung (GHV), Geheimhaltungs-/Vertraulichkeitsregelungen in Kooperationen, FuE-Verträgen, etc.). Die nutzenden Personen haben die Verantwortung für die gewissenhafte, kritisch-reflexive Nutzung von KI-Tools. Dafür sollten sie:

  • Information zu Vorgaben der Fachbereiche einholen,
  • keine fremden personenbezogenen oder sensiblen Daten oder vertrauliche bzw. BTU-interne Informationen eingeben und Datenschutzeinstellungen (wenn möglich) anpassen,
  • sich über die Datenspeicherung und -nutzung jedes individuellen KI-Tools informieren,
  • Daten, die zum Training eines KI-Tools verwendet werden, anonymisieren bzw. pseudonomysieren,
  • alle Ergebnisse eines KI-Tools kritisch überprüfen (auch bzgl. geistigem Eigentum),
  • die Nutzung von KI-Tools entsprechend den Vorgaben referenzieren und dokumentieren,
  • generell den Leitlinien der DFG für den Umgang mit generativen Modellen zur Text- und Bilderstellung sowie den Grundsätzen guter wissenschaftlicher Praxis folgen.

In der Regel sollten bei der Verwendung von KI-basierten Tools mindestens folgende Angaben zur Dokumentation gemacht werden: Titel (bei Text-, Bild- und Multimediagenerierungs-Tools gilt der Prompt (Eingabe der nutzenden Person) als Titel), Name und Version des Tools, Anbieter, Datum der Generierung der Inhalte, Adresse (URL des Tools).

Im IKMZ der BTU werden u. a. im Rahmen des Projektes KI@MINT verschiedene KI-Tools erprobt; eine gesonderte Empfehlungsliste ist (noch) nicht vorhanden. Außerdem gibt es eine IKMZ-interne AG zum Thema KI-Tools und Lizenzen, die an der Frage einer zentralen Bereitstellung von Tools an der BTU arbeitet. Bei Fragen hierzu wenden Sie sich bitte an den Leiter des Multimediazentrums, Herrn Boguslaw Malys (Kontaktdaten).

Im Rahmen des wissenschaftlichen Weiterbildungsprogramms der BTU werden regelmäßig Veranstaltungen zum Einsatz von generativer KI im wissenschaftlichen Kontext angeboten. Informationen zu aktuellen Angeboten finden Sie auf der Intranetseite der Abteilung Forschung, den Webseiten der Graduate Research School (GRS) sowie auf den Seiten des ZWW.

Welche Angebote gibt es an der BTU bezüglich KI?
  • BTU.HAWKI-Plattform: webbasiertes Portal der BTU Cottbus-Senftenberg, das Zugang zu generativer KI bereitstellt und Hochschulmitarbeitende bei unterschiedlichen Aufgaben in Lehre, Forschung und Verwaltung unterstützen kann
  • AI-Lab (KI-Lehrlabor) des Lehrstuhls für Angewandte Mathematik ( Professor Breuss)
  • Weiterbildungs- und Austauschformate im Sommersemester 2025:
    • vierteilige Weiterbildungsreihe KI-Werkstatt (27.05.25 / 03.06.25 / 10.06.25 / 17.06.25 (jeweils 10:00 Uhr - 11:30, Anmeldelink via ZWW folgt)
    • KI-Stammtisch (ab dem 03.07.25, immer der 1. Donnerstag im Monat, jeweils 13:00 -15:00 Uhr, Anmeldelink via ZWW folgt)
    • Werkstatt Lehre (15.07.25, 09.00 Uhr - 15:00 Uhr, Anmeldelink via ZWW folgt)
    • Selbstlernkurs zum Thema "KI im Hochschulalltag"
    • Selbstlernkurs zum Thema "ChatGPT im Hochschulalltag"
Wie kann ich meine eigene Lehre durch KI-Werkzeuge unterstützen?

Die eigene Lehre zu planen und ein gelungenes Lehrkonzept zu erstellen und durchzuführen erfordert ein gutes Zusammendenken verschiedener Gestaltungsaspekte.
Durch KI-basierte Tools können Sie als Lehrperson in diesem Prozess unterstützt werden. Nutzen Sie die Möglichkeiten die Ihnen diese Tools bieten und erproben Sie gleichzeitig Einsatz, Umgang und Grenzen.

Mögliche Einsatzszenarien für KI-Tools in der Lehrplanung sind z.B.:

  • individualisierte Lernwege durch effiziente Erstellung unterschiedlicher Materialien und Musterlösungen
  • Ausweitung und Individualisierung von Zielgruppen
  • Hilfe bei der Planung von Lehrveranstaltungen (z.B. Strukturierung von Themen, Inspiration für Methoden, Finden von Praxisbeispiele etc.)
  • Unterstützung bei der Formulierung von Lernzielen
  • Überarbeitung und Aktualisierung von Material
  • Beantwortung von E-Mails und Planung von Terminen
  • Generierung von Anwendungsbeispielen
  • Lektorat
  • Formulierung von zielgruppengerechten Texten und verständliche Sprache
  • Generierung von Bildern und weiteren Medien

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Die FernUniversität in Hagen stellt auf ihrer Webseite einen umfassenden Leitfaden zum Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Lehre bereit. Dieser bietet praxisnahe Anwendungsbeispiele, rechtliche Einschätzungen sowie eine Übersicht relevanter KI-Tools.

An der BTU Cottbus - Senftenberg fungiert das Multimediazentrum als zentrale Anlaufstelle für Fragen zum Einsatz von KI im Lehrkontext. Das Angebot richtet sich sowohl an Studierende als auch an Lehrende und unterstützt bei der reflektierten Nutzung KI-gestützte Technologien.

Bitte beachten Sie, dass der Einsatz von KI in der Lehre und bei der Erstellung von Lehrmaterialien kritisch hinterfragt werden sollte. Eine sorgfältige Prüfung generierter Inhalte auf Fehler oder problematische Darstellungen, beispielsweise Stereotype, ist unerlässlich.

Wie kann ich Studierende für die (gemeinsame) Nutzung KI-basierter Tools inspirieren?

Ermutigen Sie Ihre Studierenden, KI-basierte Tools als Hilfsmittel in Ihrer Lehrveranstaltung zu testen und so das eigene Lernen zu unterstützen.

Mögliche Einsatzszenarien und Mehrwerte sind z.B.

  • Ideeninspirationen und Denkansätze erhalten
  • Formulierungshilfen und Strukturvorschläge erstellen lassen - so können auch Anfangsbarrieren beim Schreiben überwunden werden
  • Diskussionsgrundlage und Perspektivwechsel durch die Eingabe unterschiedlicher Prompts
  • (Einfache) Erklärung komplexer Sachverhalte erhalten
  • Individuelle Lernbegleitung durch Nachfragen und verschiedene Erklärungsansätze (z.B. bildliche Beschreibungen, Praxisbeispiele etc.)
  • Selbsttest zur Überprüfung des Lernstandes
  • Feedback zu eigenen Ideen oder Texten
  • Lernen im Sinne des Konnektivismus: Recherchieren, Suchbegriffe schärfen, Verknüpfen, Kritisch Prüfen, neu zusammenstellen
  • Recherche und Erstellung eines Literaturüberblicks im Sinne des wissenschaftlichen Arbeitens
  • Übersetzung von Texten
  • Texte zusammenfassen und leichter verständlich machen
  • Data Literacy/ KI Literacy entwickeln
  • Vergleich eigener Texte/Antworten Studierender mit Ergebnissen aus ChatGPT und anschließende Reflexion
  • Text aus ChatGPT als Grundlage zur kritischen Betrachtung, Weiterentwicklung und anschließender Erstellung eigener Kriterien (z.B. zum wissenschaftlichen Arbeiten)
Wie kann ich Prüfungen mit Hilfe von/in Zeiten von KI-basierten Tools konzipieren und durchführen?

Für die Konzeption und Auswertung von Prüfungen können KI-basierte Tools wertvolle Hilfsmittel für Sie als Lehrperson sein:

  • Inspiration zur Weiterentwicklung von Prüfungsformaten
  • Inspiration für den Entwurf von Prüfungsaufgaben, insbesondere Transferaufgaben, Case, Studies, Anwendungsszenarien
  • Korrektur von Prüfungsaufgaben mit Blick auf Verständnis, Anschlussfähigkeit
  • Unterstützung bei der Erstellung von Feedback
  • Entwurf möglicher Bewertungskriterien

Prüfungs- und Aufgabenformate sollten sowohl auf fachliche als auch überfachliche Kompetenzen (z.B. Kreativität, Kollaboration, kritisches Denken und Kommunikation) abzielen. So können Sie den Einsatz von KI-basierten Tools als Zukunfts-Kompetenz der Studierenden fördern und gleichzeitig die Gewährleistung der Eigenleistung überprüfen.

Mögliche Anpassungen in der Gestaltung Ihrer Prüfungen könnten dabei sein: 

  • Planen Sie als ein Teil der Prüfung eine Reflexion der Studierenden über den Lernprozess, Lösungswege und verwendete Materialien ein.
  • Planen Sie ergänzende Prüfungsgespräche als kurze mündliche Prüfung von 10-15 Minuten.
  • Konzipieren Sie spezifische Lern- und Projektaufgaben mit eigenen Forschungsfragen und Bezug auf konkrete Anwendungssituation.
  • Bewerten Sie explizit den Entstehungsprozess einer Prüfungsleistung
    (und nicht nur das Endergebnis).
Wie kann ich mich persönlich zum Thema weiterbilden?

Die Selbstlern-Angebote zum Thema Künstliche Intelligenz (und Hochschullehre) sind vielfältig. Wir haben Ihnen hier eine kleine Auswahl zusammengestellt - sollte Ihnen ein Angebot in der Liste fehlen, kontaktieren Sie uns gern und wir prüfen eine Ergänzung.

  • https://ki-campus.org/overview 
    Lernangebote des KI-Campus - individuell nach Level, Sprache, Format, Lernziel oder Thema. Der vom Stifterverband verantwortete KI-Campus ist eine Lernplattform für Künstiliche Intelligenz mit kostenlosen Online-Kursen uvm. Als Einstieg ist hier der Kurs "KI für Alle" ,der Universität Düsseldorf, hervorzuheben.
  • https://www.faszination-lehre.de/info/angebote/selbstlernkurse/
    Das Selbstlernangebot richtet sich an alle Lehrenden der Hochschulen des Landes Brandenburg. Es werden neben didaktischen Schwerpunkten (AI-Literacy lehren oder Prüfungen und Leistungsnachweise in einer Welt mit generativen KI), KI-Tools zur Erstellung einer kompetenzorientierten Lehrplanung vorgestellt und reflektiert.
  • https://www.e-teaching.org/praxis/themenspecials/ki-in-der-hochschulpraxis
    Die Themenreihe des eteaching.org "KI in der Hochschulpraxis" ist bereits etwas älter, hält aber Diskussion zu grundlegenden Aspekten des Einsatzes von KI in der Hochschullehre bereit.
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