AI Literacy an Hochschulen fördern: Wie gelingt die Integration von KI-Lernangeboten?

Generative KI verändert die Hochschullehre grundlegend und stellt Lehrende vor neue Herausforderungen. Der Beitrag zeigt, wie Hochschulen mit dem gezielten Einsatz von KI-Lernangeboten, Kuratierung und strategischer Verankerung AI Literacy fördern und Lehrende auf dem Weg in eine KI-geprägte Bildungswelt begleiten.
 

Es ist ein Dienstagmorgen, kurz vor 9 Uhr. Eine Professorin für Ingenieurswissenschaften sitzt vor ihrem Computer und lässt sich ein Skript der gleich stattfindenden Vorlesung generieren. Ein Stockwerk höher bereitet ihr Kollege aus der Informatik gerade ein neues Klausurformat vor, weil eine multiple-choice-basierte Prüfung mit generativer KI in Sekunden zu knacken wäre. In der Bibliothek fragt sich eine Doktorandin, wie sie ihren Studierenden im Seminar vermitteln soll, was „eigenständige Wissensgenerierung“ eigentlich bedeutet und warum es eine lernenswerte Fähigkeit ist, wenn ein Sprachmodell auf Knopfdruck druckreife Zusammenfassungen liefern kann.

Die drei Szenen verweisen auf eine neue Realität der Hochschullehre: Herausforderungen, die noch vor wenigen Jahren kaum vorstellbar waren. In beeindruckender Geschwindigkeit verändern neue Tools, wie Lehre konzipiert, gestaltet und durchgeführt werden kann. Generative KI stellt nicht nur eigenständiges Schreiben und klassische Prüfungsformen infrage, sondern auch zentrale Prinzipien wissenschaftlichen Arbeitens an Hochschulen. Und parallel dazu verändert sich grundlegend, wie Wissen überhaupt entsteht, bewertet und vermittelt wird. Lehrende stehen mitten in diesem Umbruch. Der Anspruch, Studierenden eine verlässliche, faire und zukunftsfähige Lehre zu bieten, trifft auf einen Alltag, in dem oft weder Zeit noch klare Antworten oder Strukturen für diesen Wandel bereitstehen.

Szenen wie diese spielen sich gerade an unzähligen Hochschulen ab. Sie zeigen, worum es im Kern geht, wenn wir über KI-Kompetenzen in der Lehre sprechen: um konkrete und oft komplexe Situationen im Alltag von Lehrenden und um die Frage, wie notwendiges Wissen und Zukunftskompetenzen gefördert und in souveränes Handeln überführt werden können.
 

Die neue Schlüsselkompetenz „AI Literacy“

Ob generative Sprachmodelle beim wissenschaftlichen Schreiben, Learning-Analytics-Systeme in der Studienberatung oder KI-gestützte Diagnosetools in der Medizin: KI-Anwendungen prägen mittlerweile nahezu jede wissenschaftliche Disziplin. Damit verändert sich auch, was Hochschulen lehren und an Kompetenzen mitgeben müssen.

Genau hier setzt der Begriff AI Literacy an: die Fähigkeit, KI-Systeme zu verstehen, ihre Möglichkeiten und Grenzen kritisch einzuordnen und sie verantwortungsvoll im eigenen Fach- und Arbeitskontext einzusetzen. Der KI-Campus setzt sich umfassend mit dem Thema auseinander. Weitere Informationen findet ihr auf unserer Themenseite AI Literacy.

AI Literacy beschreibt aber eben auch nicht nur individuelle Kompetenzanforderungen. AI Literacy bildet ebenso eine Grundlage für die Kompetenz von Bildungseinrichtungen, Rahmenbedingungen für einen reflektierten, verantwortungsvollen und lernförderlichen Einsatz von KI zu schaffen. Während Studierende KI-Tools häufig intuitiv und experimentierfreudig nutzen, stehen Lehrende vor der Aufgabe, diese nicht nur zu beherrschen, sondern auch didaktisch einzuordnen: Wann fördert ein KI-Einsatz das Lernen wirklich, und wann untergräbt er es? Wo verläuft die Grenze zwischen sinnvoller Unterstützung und akademischer Unredlichkeit? 

Hinzu kommt eine strukturelle Herausforderung: AI Literacy ist kein statisches Wissen, das man sich einmal aneignet und dann besitzt. Die zugrunde liegenden Systeme entwickeln sich in einem Tempo weiter, das mit klassischen Weiterbildungszyklen kaum Schritt hält. Daraus ergibt sich für Hochschulen und Weiterbildungseinrichtungen die Aufgabe, sowohl Lernangebote bereitzustellen, die KI-Kompetenzen stärken, als auch Orientierungsfähigkeit in einem dynamischen Feld auszubilden.
 

Ein Verbund für die breitenwirksame Stärkung von KI-Kompetenzen: das Projekt „KI-Kompetenzen an Hochschulen stärken“

Wie solche Anliegen strukturell verankert werden können, zeigt das Projekt „KI-Kompetenzen an Hochschulen stärken“. Gefördert vom Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) im Rahmen der Hightech Agenda Deutschland, läuft das Verbundvorhaben von Januar 2026 bis März 2029. Koordiniert wird das Projekt vom Stifterverband und umgesetzt gemeinsam mit acht Hochschul- und Forschungspartnern: der RWTH Aachen, der Humboldt-Universität zu Berlin, dem Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI), der Dualen Hochschule Baden-Württemberg (DHBW), der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf, der FernUniversität in Hagen, der Technischen Universität München sowie der Universität Tübingen. Ergänzt wird das Konsortium durch assoziierte Partnerhochschulen und -verbünde.

Mit dem EU AI Act sind verbindliche Anforderungen an den kompetenten und verantwortungsvollen Einsatz von KI im Hochschulbereich entstanden. Das Projekt reagiert darauf mit einem klaren Ziel: bundesweit skalierbare, offene Bildungsressourcen und Lerntechnologien zu fördern, die KI-Kompetenzen dauerhaft in Studium, Lehre und Verwaltung strategisch und systemisch an Hochschulen verankern. Mehr als 500.000 Menschen sollen so mit kostenlosen Lernangeboten erreicht werden.
 

Aus der Praxis: So erreichen Hochschulpartner Lehrende und Lernende

Wie kann die Nutzung und Integration von digitalen Lehr- und Lerninhalten im Hochschulkontext konkret aussehen? Nicht nur die genutzten Inhalte variieren von Hochschule zu Hochschule, sondern auch die Kanäle, auf denen die Lehrenden erreicht werden. Die Erfahrungen im Verbund zeigen dabei, dass sich weniger die Frage nach dem „richtigen" Format stellt als vielmehr die nach passenden Anschlussstellen und Transferwegen innerhalb bestehender Hochschulstrukturen.

An der DHBW (Duale Hochschule Baden-Württemberg) laufen die Fäden über den persönlichen Austausch zusammen: In regelmäßigen Dienstbesprechungen und der jährlichen Dozierendenkonferenz wird auf die hochschulspezifischen Angebote des KI-Campus aufmerksam gemacht und zu KI-relevanten Themen diskutiert – gewünscht sind künftig auch kurze „Nuggets" als Gesprächsaufhänger. Genutzt werden die KI-Campus-Kurse bislang vor allem von Erstsemestern und Studierenden zu Studienbeginn, etwa im Selbstlernkurs „Wissenschaftlich Arbeiten mit KI 2.0". Zeitgleich nutzen Lehrende die Plattform auch selbst zur Weiterbildung und geben ihr Wissen als Multiplikator:innen weiter.

An der Humboldt-Universität zu Berlin ist der Zugang stärker kuratiert: Projektmitarbeitende wählen passende KI-Campus-Angebote, etwa zu KI-Grundlagen, Prompting oder dem EU AI Act gezielt für die Kursauswahl des Career Centers aus und binden sie per LTI-Schnittstelle direkt in die Moodle-Kurse ein. Sie strukturieren in Blended-Formaten die Zeit zwischen Präsenzterminen als Selbstlernphasen auf dem KI-Campus. Künftig sollen im Rahmen des BMFTR-Projekts auch eigene Weiterbildungsformate speziell für Lehrende und Lehramtsstudierende entstehen.

Die FernUniversität in Hagen geht beim Thema Kurs-Integration noch einen Schritt weiter und verankert Lernangebote und auch ganze Lernpfade curricular: Über 30 KI-Campus-Lernangebote bilden dort das Zertifikatsmodul „Lernen über KI in der Bildung" im Bachelor Bildungswissenschaft. Für Lehrende entsteht zusätzlich ein eigenes Modul zu „Didaktik mit KI", begleitet von individueller didaktischer Beratung und ergänzt durch eine KI-Pflichtschulung für alle Mitarbeitenden der Hochschule.

An der RWTH Aachen schließlich zeigt sich ein Muster, das viele Projektpartner kennen: Angebote wie das langjährig etablierte „Prompt-Labor" wirken am besten, wenn sie nicht als isoliertes Zusatzangebot stehen, sondern in bestehende Qualifizierungs- und Weiterbildungsprogramme der Universität eingebettet werden – asynchron, im eigenen Tempo, als Vor- oder Nachbereitung von Präsenzformaten.

Ein roter Faden zieht sich durch alle vier exemplarischen Ansätze: Entscheidend sind eine sorgfältige Kuratierung der Inhalte und ihre Einbettung in Strukturen, die Lehrenden bereits vertraut sind. Zunehmend wird das Portfolio durch die passgenaue Adaption der offen lizenzierten Bildungsressourcen und teilweise auch die komplette Neuproduktion von Lernangeboten ergänzt. Die schrittweise Integration bestehender und künftiger Inhalte bleibt dabei eine Kernaufgabe – eine Herausforderung, die sich im Verbund leichter bewältigen lässt. Hier profitieren die Partner von Synergien, die vom regelmäßigen Erfahrungsaustausch bis zu gemeinsamen Modellversuchsreihen reichen. Immer mit demselben Ziel: die Lehre von morgen schon heute zu gestalten.
 

Warum das Thema jetzt relevant ist

Die am Anfang des Textes beispielhaft imaginierten Lehrpersonen sind dabei in ihrer herausfordernden Situation nicht allein. Viele Kolleg:innen teilen genau diese Unsicherheiten bezüglich zukunftsfähiger Lehre. Gerade darin liegt die Chance, gemeinsam neue Wege im Umgang mit KI zu entwickeln. Die Beispiele aus Heilbronn, Berlin, Hagen und Aachen zeigen: Es braucht nicht den einen, richtigen Weg, um Lehrende zu erreichen. Je nach Kontext und Situation können unterschiedliche Ansätze, die auf Prinzipien wie gute Kuratierung, Anknüpfung an etablierte Formate und Strukturen, informelle Gespräche und curricular verankerte, verbindliche Zertifikatsmodule setzen, in ihrer Vielfalt strategisch ihre Wirkung entfalten.

Projekte wie „KI-Kompetenzen an Hochschulen stärken" machen deutlich, dass diese Aufgabe zu komplex ist, um von einzelnen Lehrstühlen oder Hochschulen allein bewältigt zu werden. Es braucht Verbünde, offene Plattformen und geteilte Erfahrungen, um die Komplexität dieses Transformationsprozesses zu adressieren. Ebenso braucht es Lehrende, die bereit sind, ihre Praxis kontinuierlich weiterzuentwickeln. An Hochschulen im ganzen Land stellen sie sich jeden Tag aufs Neue der Frage, wie der Umgang mit KI heute und morgen gestaltet werden und wie er an Hochschulen gelingen kann. Die hieraus entstehenden Antworten werden dabei nicht einmalig gefunden oder als abgeschlossene Lösungsansätze verstanden, sondern als eine gemeinsame, sich immer wieder neu verhandelnde Praxis, die sich im Lehr- und Lernprozess fortlaufend erprobt, reflektiert und weiterentwickelt. Und die über offene Lernangebote auf dem KI-Campus auch für andere sichtbar werden kann.