KI in der Lehre: Zwischen Wissen und KI-Kompetenz
Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) stellt die Lehre vor neue Herausforderungen. Studierende müssen einerseits grundlegendes Wissen eigenständig erwerben, andererseits wird KI im Berufsalltag ein zentrales Werkzeug sein. Das Institut für Energiesysteme und Fluid-Engineering (IEFE) der ZHAW School of Engineering, die Fachhochschule Vorarlberg (FHV) und die HTWG Konstanz untersuchten, wie die sinnvolle Einbindung von KI in die Ingenieursausbildung gelingt.
Im Rahmen des hochschulübergreifenden Projektes «KI-Ing» wurden sieben Teilprojekte durchgeführte (siehe unten). Im Teilprojekt 1 «Integration von KI in der Lehre» unterteilte die Forschenden der ZHAW den Lehrstoff ihrer Vorlesung «Informatik Tools» in die drei Inhaltsebenen «Basiswissen», «erweitertes Wissen» und «Problemlösungskompetenz». Dabei sollen sich Studierende grundlegendes und erweitertes Wissen ohne KI erarbeiten, während bei der Problemlösung gezielt KI-Tools eingesetzt werden dürfen. Parallel dazu analysierte die FHV den KI-Einsatz bei Semesterarbeiten. Die Ergebnisse zeigen: Uneingeschränkte KI-Nutzung verbessert vor allem die Qualität der Arbeiten, nicht jedoch die Kompetenzen der Studierenden. Entscheidend ist daher eine ausgewogene Kombination aus eigenständigem Lernen in den Bereichen «Basiswissen» bzw. «erweitertes Wissen» und ein gezielter KI-Einsatz, wenn es darum geht, sich «Problemlösungskompetenz» anzueignen.
Auch Prüfungsformate stehen vor neuen Fragen: Wie lässt sich der unerlaubte KI-Einsatz kontrollieren? An der ZHAW wurde dazu im Teilprojekt 2 die Proctoring-Software SMOWL getestet, die Identität und Verhalten während Online-Prüfungen überwacht. Sie eignet sich insbesondere für Open-Book-Prüfungen, bei denen (digitale) Unterlagen erlaubt sind, erfordert jedoch rechtliche Klärung sowie zusätzlichen Aufwand für Monitoring und Nachkontrollen.
Im Bereich der Lehre wurden zudem KI-Tutoren entwickelt, die Studierende mit gezielten Fragen beim Lernen unterstützen, anstatt Lösungen vorzugeben. Beispiele sind ein Linear-Algebra-Tutor der FHV (Teilprojekt 7) und ein Elektronik-Tutor der HTWG (Teilprojekt 3). Diese Systeme fördern selbstständiges Lernen, zeigen jedoch auch Grenzen: Direkte Lösungen können kritisches Denken hemmen und Abhängigkeiten erzeugen. Ein erfolgreicher Einsatz von KI-Tutoren erfordert daher didaktisch durchdachte Konzepte. Voraussetzung dafür sind ein datenschutzkonformer Zugang zu leistungsfähigen KI-Modellen sowie Dozierende, die deren Funktionsweise verstehen und sie sinnvoll in die Lehre integrieren.
Projektname
KI in der Ingenieursausbildung - Pflicht oder Kür?
Die 7 Teilprojekte
1. Integration von KI in der Lehre Informatik Tools: Vorlesung – Übung – Klausur
2. SMOWL – Sichere Online-Prüfungen für die digitale Lehre
3. AI Elektronik Tutor
4. Quiz-Generierung & KI-Sets
5. Wenn KI besser klingt, als Studierende lernen
6. CustomGPT: Lineare Algebra
7. Erstellung von Prüfungsfragen für Online-Prüfungen mittels KI
Beteiligte
Projektleiter ZHAW, IEFE: Prof. Dr. Andreas Heinzelmann
Projektmitarbeitende ZHAW: Patrik Baumann, Andreas Jehle, Fabian Jasper-Möller
Projektpartner: Christopher Knievel, HTGW; Steffen Fink, FVH; Kathrin Plankensteiner, FVH; Armin Simma, FVH
Projektdauer
Juni 2024 bis Dezember 2025