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KI Positionspapier

Positionierung des Landes-ASten-Treffen NRW (LAT NRW) zum Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) in Studium und Lehre

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1. Einleitung

Das LAT NRW erkennt die Potenziale von Künstlicher Intelligenz (KI) in Studium, Lehre und Verwaltung an. KI kann Lehr- und Lernprozesse bereichern, Arbeitsbelastungen reduzieren und den Zugang zu Bildung erleichtern. Zugleich birgt sie Risiken für Datenschutz, Transparenz, Nachhaltigkeit und Chancengerechtigkeit. Unser Ziel ist es, einen verantwortungsvollen, kritischen und chancengerechten Einsatz von KI an Hochschulen in NRW zu fördern. Pauschale Verbote oder Angstrhetorik lehnen wir ab – stattdessen fordern wir Bildung, Transparenz und Mitbestimmung.

2. Aktuelle Situation an den Hochschulen in NRW

In vielen Hochschulen existieren bereits KI-Leitfäden oder erste KI-Systeme:

  • Einige Hochschulen setzen eigene, campusinterne KI-Systeme ein und erlauben deren Nutzung unter Offenlegung.
  • Andere verlangen Erklärungen über die Nutzung von KI bei Abschlussarbeiten, ohne klare Konsequenzen oder einheitliche Regelung. 
  • Manche Hochschulen haben Leitfäden, die zwar den Einsatz von KI öffnen, aber stark auf Prüfungsdisziplin und Haftung fokussieren. 
  • Programme wie KI:edu.nrw und KI:connect.nrw, deren Ziel es ist eine hochschulübergreifende KI für alle Hochschulen in NRW zu entwickeln, sind interessante Vorstöße bei der Erreichung von Chancengleichheit in Bezug auf KI. Es bleibt abzuwarten was die bisher beteiligten Hochschulen entwickeln. Unabdinglich ist die ernstzunehmende Beteiligung Studierender in jeder Projektphase.

Diese Uneinheitlichkeit führt zu Unsicherheiten, ungleichen Chancen und einer Kultur der Angst bei Studierenden. Ein reflektierter Umgang mit KI muss daher systematisch in Studium und Lehre integriert werden.

3. Grundsätze des LAT NRW

3.1 Chancengleichheit und Zugang:

  • Hochschulen sollen eigene, datenschutzkonforme KI-Systeme entwickeln.
  • Kommerzielle Systeme sollen nur genutzt werden, wenn Datenschutz gewährleistet ist. 
  • Hochschulen sollten sich bemühen eine KI für Studierende bereitzustellen, um Chancengleichheit zu fördern und soziale Ungerechtigkeit vorzubeugen 

3.2 Kritische Kompetenz statt Verbot:

  • Kein pauschales Verbot oder Entmutigung der Nutzung.
  • Studierende sollen lernen, KI kritisch zu nutzen.
  • Hochschulen müssen Schulungen anbieten.

3.3 Prüfungsformate und Bewertung:

  • Prüfungen sollen Verständnis und Methodik prüfen.
  • Kolloquien dürfen kein Misstrauensinstrument sein.
  • Konsequenzen der KI-Nutzung müssen transparent sein.

3.4 Datenschutz und Transparenz:

  • Studierendendaten dürfen nicht zu Trainingszwecken verwendet werden.
  • Nutzung von KI-Systemen muss transparent offengelegt werden.
  • Datenverarbeitung sollen nur in europäischen Rechenzentren erfolgen.

3.5 Mitbestimmung und Partizipation:

  • Studierendenschaften müssen beim dem Auswahl- und/oder Entwicklungsprozess der KI eingebunden werden. Aufgrund der Auswirkungen auf die Lehre muss der Anteil der Studierenden repräsentativ für die Statusgruppe sein.
  • Learning Analytics nur auf freiwilliger Basis (Opt-In).

3.6 Nachhaltigkeit und Verantwortung:

  • Hochschulen müssen ökologische Folgen beachten. Hochschulen sollen aktiv die Entwicklung nachhaltigerer KIs fordern und fördern und diese dann nutzen.
  • KI darf nicht dazu führen, dass Mitarbeitende mehr Arbeit (in kleineren Teams) stemmen, und Studierende mehr Studienleistungen in den gleichen Wochenstunden absolvieren müssen.
  • Bei der Entwicklung eigener KIs müssen Hochschulen vermeiden, dass bewusste urheberrechtliche Schäden für Künstler*innen/ Urheber*innen entstehen.

4. Forderungen an die Hochschulen und Landespolitik

1. NRW-weite Leitlinie zu KI mit studentischer Beteiligung.

2. Einheitliche und transparente Prüfungsregelungen (Abweichung möglich bei Nachteilsausgleich)

3. Schulungsangebote zu KI-Kompetenz, Datenschutz und Ethik.

4. Ausbau freier, hochschuleigener KI-Systeme.

5. Finanzielle Unterstützung für kleinere Hochschulen.

6. Kritische Begleitung von Learning-Analytics-Tools.

7. Förderung von Methoden zur Erklärung von KI (XAI).

5. Zielbild

KI kann das Erlernen von wissenschaftlichem Arbeiten und kritischer Auseinandersetzung mit Quellen nicht ersetzen, sondern Studierende, Lehrende und Mitarbeitende unterstützen. Eine Hochschule der Zukunft nutzt KI, um Zugang, Fairness und Lernqualität zu verbessern. Nur mit kritischem Denken, klaren Strukturen und echter Mitbestimmung kann KI ein Werkzeug für bessere Bildung werden.