KI im Studium aus Studierendenansicht: Nutzung, Fähigkeit und Einstellung Studierender zu KI – Ergebnisse aus Daten der DHBW-Studierenden Panelstudie 2024
Kurzbeschreibung
In dieser Studie wurde untersucht, wie, wie oft und wozu Studierende der Dualen Hochschule Baden-Württemberg (DHBW) Anwendungen Künstlicher Intelligenz nutzen, wie sie ihre KI-Kompetenzen einschätzen und welche Einstellungen sie zu Künstlicher Intelligenz haben. Das Ziel der Studie ist, Maßnahmen herauszuarbeiten, die Hochschulen ergreifen können, um Studierende auf die neuen Herausforderungen in Bezug auf den wachsenden Einsatz von Künstlicher Intelligenz vorzubereiten. Empfehlungen sind etwa, Künstliche Intelligenz in die Lehrpläne zu integrieren und die praktische Anwendung sowie KI-Kompetenzen durch spezielle Programme zu fördern.
Annahmen über die Folgen der Digitalisierung
Die zunehmende Bedeutung Künstlicher Intelligenz in nahezu allen Bereichen des täglichen Lebens bringt neue Herausforderungen mit sich. Gerade im Bildungswesen hat Künstliche Intelligenz das Potenzial, Lehrprozesse grundlegend zu verändern. Auch in Berufskontexten wird sie immer stärker eingesetzt. Hochschulen müssen daher ihre Curricula anpassen, um Studierende auf eine durch Künstliche Intelligenz geprägte Welt vorzubereiten.
Kompetenzanforderungen
Studierende müssen mit Technologien Künstlicher Intelligenz umgehen und diese effektiv einsetzen können.
Kompetenzbegriffe (nach dem Papier)
Unterdimensionen (nach dem Papier)
keine Angabe
Kompetenzdimensionen (nach dem Rahmenkonzept von Digitales Deutschland)
Instrumentell-qualifikatorische Dimension: Umgang mit KI-Tools.
Kognitive Dimension: Künstliche Intelligenz zur Recherche einsetzen; grundlegende Kenntnisse zu Künstlicher Intelligenz.
Kreative Dimension: Kreative Problemlösung im Alltag.
Kritisch-reflexive Dimension: Ergebnisse von Künstlicher Intelligenz kritisch hinterfragen.
Zentrale theoretische Annahmen über Kompetenz
Der Forschungsbericht stützt sich auf das AIComp-Modell und plädiert für die Entwicklung von Future Skills.
Perspektive der Kompetenzträger*innen auf Kompetenz einbezogen?
keine Angabe
Lebenskontexte der Kompetenzträger*innen einbezogen?
Individuelle Merkmale der Studierenden werden in die Studie einbezogen. Zum einen machen die Autor*innen auf einen Genderbias aufmerksam und plädieren dafür, Studentinnen gezielter zu unterstützen. Zum anderen wird der gewählte Studiengang (Wirtschaft, Technik, Gesundheit oder Sozialwesen) näher betrachtet, aber auch die Motivation zur selbstständigen Weiterbildung. Hinzu kommt die Art und Intensität der Nutzung von Künstlicher Intelligenz. Aber auch strukturelle Bedingungen werden berücksichtigt, also inwiefern die Hochschule Studierende auf den Umgang mit Künstlicher Intelligenz vorbereitet. Um Kompetenzerwerb zu fördern, sind besonders reale Anwendungsfälle wichtig.
Herausforderungen der Erfassung von Kompetenz
keine Angabe
Zentrale empirische Befunde über Kompetenz
Die Intensität und Art der Nutzung hängt mit den Kompetenzeinschätzungen zusammen. Die Nutzung erklärt mehr Varianz der Kompetenzeinschätzungen als demografische Variablen wie beispielsweise das Geschlecht. Praktische Erfahrungen und eine aktive Nutzung von Künstlicher Intelligenz scheinen einen positiven Einfluss auf das Selbstbewusstsein und die Kompetenzeinschätzungen zu haben. Im Vergleich der vier Fachdisziplinen fallen deutliche Unterschiede auf: Studierende aus den Fächern Technik und Wirtschaft weisen höhere Kompetenzen und ein größeres Interesse an Künstlicher Intelligenz auf. 57 Prozent der Wirtschaftsstudierenden geben an, mit Anwendungen Künstlicher Intelligenz mindestens sicher umgehen zu können. Studierende aus dem Bereich Gesundheit schätzen sich als tendenziell eher unsicher ein. Durch die Hochschulen fühlen sich die Studierenden nicht angemessen auf Künstliche Intelligenz vorbereitet. Sie schätzen ihre Kompetenzen im Bereich Künstliche Intelligenz zwar als eher gut ein, erarbeiten sich diesen Umgang aber tendenziell selbst.
Quellenangabe
Ehlers, U., & Rauch, E. (2024). KI im Studium aus Studierendensicht: Nutzung, Fähigkeiten und Einstellungen Studierender zu KI. Duale Hochschule Baden-Württemberg.
Sonstige Anmerkungen
Um die Nutzung Künstlicher Intelligenz zu erfassen, wurde ein KI-Aktivitätsindex gebildet. Dieser ist eine Kombination zweier Variablen, nämlich der Nutzungsintensität (von sehr oft bis einige Male) und der Art der Nutzung - mitgestaltend, aktiv oder passiv. Eine passive Nutzung bedeutet, Anwendungen zu verwenden, die im Hintergrund KI-Systeme nutzen. Aktiv beschreibt, dass Personen gezielt Künstliche Intelligenz für ihre Zwecke einsetzen, zum Beispiel ChatGPT. Mitgestaltend heißt schließlich, dass man selbst Künstliche Intelligenz oder darauf bezogene Konzepte entwickelt.