Arbeitspapier: KI in der Hochschullehre einsetzen – Rechtliche Vorgaben in Szenarien erklärt 

Wann dürfen Lehrende KI-Systeme in der Lehre einsetzen? Was ist beim Umgang mit personenbezogenen Daten, urheberrechtlich geschützten Inhalten oder externen KI-Tools zu beachten? Das neue Arbeitspapier „KI in der Hochschullehre einsetzen – Rechtliche Vorgaben in Szenarien erklärt“ bietet praxisnahe Orientierung für typische Anwendungssituationen in der Hochschullehre. Herzstück der Publikation ist ein interaktiver Entscheidungsbaum, der Nutzer:innen gezielt zu den für sie relevanten Szenarien führt. Ergänzt wird das Arbeitspapier durch verständlich erklärte Fachbegriffe, ein Glossar sowie eine Checkliste für den verantwortungsvollen Einsatz von KI-Systemen in der Lehre.

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Blickpunkt: Personalisiertes Lernen im KI-Zeitalter

Wie weit sind deutsche Hochschulen beim personalisierten Lernen? Der neue HFD-Monitor 2026: Personalisiertes Lernen im KI-Zeitalter beleuchtet die strategische Bedeutung und den aktuellen Einsatz von Learning Analytics, adaptiven Lernsystemen und KI-gestützten Lernassistenten. Die Ergebnisse zeigen: Während personalisierte Lernangebote vielerorts noch im Aufbau sind, gewinnt das Thema durch den Einsatz generativer KI deutlich an Dynamik. Die Publikation bietet einen datenbasierten Einblick in Chancen, Herausforderungen und Entwicklungsstände an deutschen Hochschulen.

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Blog: Nicht die Technik war das Problem

Warum scheitern digitale Infrastrukturen an Hochschulen so oft, obwohl die technischen Lösungen vorhanden sind? Im Blogbeitrag „Nicht die Technik war das Problem: Wie Hochschulen digitale Infrastruktur gemeinsam aufbauen können“ zeigt Magnus Schubert am Beispiel des HIO-Publishers, dass die größten Herausforderungen häufig in veralteten Datenbeständen, unklaren Zuständigkeiten und fehlender Kommunikation liegen. Er argumentiert, dass die eigentliche Innovation in einer hochschulübergreifenden, kollaborativen Organisationsform liegt, die gemeinsame Standards schafft.

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Blog: Flexible Lehre

Wie können Lernformate so gestaltet werden, dass sie in der Balance zwischen Präsenz und Online allen gerecht werden? Im Blogbeitrag „Flexible Lehre – Ein Update für mehr Präsenz“ plädiert DigitalChangeMaker (DCM) Nicole Vögele für Lehrformate, die unterschiedliche zeitliche, räumliche und organisatorische Lebensrealitäten berücksichtigen. Sie argumentiert, dass physische Anwesenheit nicht mit sozialer Eingebundenheit gleichzusetzen ist. Der Beitrag gehört zur Reihe „Paartherapie für Hochschulen“, mit der die DCMs auf Spannungsfelder zwischen Lehrenden und Lernenden aufmerksam machen.

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Blog: Jenseits des linearen Denkens

Wie können Hochschulen mit einer KI-Entwicklung Schritt halten, die sich zunehmend selbst beschleunigt? Im Blogbeitrag „Jenseits des linearen Denkens: Sich selbst verbessernde KI als Herausforderung für eine zukunftsorientierte Hochschulbildung“ diskutieren Doris Weßels, Miriam Maibaum, Lasse Bremer und Eike J. Meyer die Folgen neuer KI-Agentensysteme für Studium, Lehre und Hochschulentwicklung. Sie argumentieren, dass traditionelle, linear gedachte Veränderungsprozesse an Hochschulen an ihre Grenzen stoßen, und plädieren stattdessen für mehr Agilität, Experimentierfreude und kontinuierliche Lernprozesse in der Organisationsentwicklung.

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Blog: Datenschutz als Katalysator der Hochschuldigitalisierung

Ist Datenschutz eher Bremse oder Beschleuniger der digitalen Transformation? Im Blogbeitrag „Datenschutz als Katalysator der Hochschuldigitalisierung“ argumentiert Mattis Neiling, dass Datenschutzbeauftragte eine wichtige Vermittlungs- und Beratungsrolle bei Digitalisierungsprojekten einnehmen können. Anhand von Beispielen aus den Bereichen KI, Plagiatserkennung und Forschungsdatenmanagement zeigt der Beitrag, wie frühzeitige, lösungsorientierte Datenschutzberatung dazu beitragen kann, rechtliche, technische und organisatorische Anforderungen zusammenzuführen und so die Hochschuldigitalisierung wirksam zu unterstützen.

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Blog: KI-Kompetenzen niedrigschwellig vermitteln

Wie können Lehrende KI-Kompetenzen praxisnah und ohne großen Zeitaufwand erwerben? Der Blogbeitrag „KI-Kompetenzen niedrigschwellig vermitteln – Die Weiterbildungsreihe KI@eTeach des eTeach-Netzwerks Thüringen“ stellt ein Format vor, das genau hier ansetzt. Mit kurzen Online-Modulen, praxisorientierten Inhalten und vielfältigen Austauschmöglichkeiten unterstützt die Reihe Lehrende dabei, generative KI kompetent in der Lehre einzusetzen. Die hohe Resonanz und die wachsenden Teilnehmendenzahlen zeigen, so Nicole Baron, wie groß der Bedarf an niedrigschwelligen Weiterbildungs- und Vernetzungsangeboten im Bereich KI weiterhin ist.

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Blog: Gesundes Misstrauen gegenüber agentischen KI-Systemen in der Hochschullehre

Wie viel Vertrauen verdienen agentische KI-Systeme in der Hochschullehre? Im Blogbeitrag „Gesundes Misstrauen gegenüber agentischen KI-Systemen in der Hochschullehre – Ein Diskussionsbeitrag“ plädieren Benjamin Paaßen und Ingrid Scharlau für eine kritische und reflektierte Auseinandersetzung mit den neuen Möglichkeiten personalisierter KI-Unterstützung. Der Beitrag zeigt auf, dass agentische KI zwar großes Potenzial für individuelle Lernprozesse bietet, gleichzeitig aber aufgrund ihrer Fehleranfälligkeit nicht unkritisch eingesetzt werden sollte. Statt blindem Vertrauen werben die Autor:innen für ein „gesundes Misstrauen“ als zentrale Kompetenz für den verantwortungsvollen Umgang mit KI in Studium und Lehre.

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