Bericht für Arbeitspaket 6 (Preprint): Quantitative Erhebung zur KI-Nutzung an Hochschulen

Die Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) an Hochschulen rückte in den letzten Jahren vermehrt in den Fokus und die Integra}on bzw. der Ausbau von KI in der Hochschulbildung ist ein relevantes Anliegen. Spätestens seit dem Aufkommen von ChatGPT und anderer generativer KI-Anwendungen im deutschsprachigen Raum, beispielsweise zur Erstellung von Bild- und Tonmaterial, ist eine wissenschaftliche Analyse der aktuellen Ausgangslage für die (hochschulspezifische oder hochschulübergreifende) Entwicklung von Maßnahmen zur Anpassung und Weiterentwicklung der Hochschullehre notwendig geworden. Im Rahmen des vom BMBWF geförderten Projekts „Von KI
lernen, mit KI lehren: Die Zukunv der Hochschulbildung< (Verein Forum Neue Medien in der Lehre Austria) wurden im Auvrag von Arbeitspaket 6 (AP 6) empirische Daten mittels Onlinebefragung an
österreichischen Hochschulen im März 2024 erhoben und Angaben von insgesamt knapp 5.000 Befragten (Lehrende: n = 1.767, Studierende: n = 3.165) in die Analysen einbezogen. Ziel war es, denderzeitigen Einsatz von KI in Lehre und Studium zu identifizieren sowie die Einschätzungen von Lehrenden und Studierenden zur Nutzung von KI zur sinnvollen Unterstützung von Lehr- und
Lernprozessen zu erforschen. Von Interesse waren zudem fach- und hochschulartspezifische Unterschiede sowie Gemeinsamkeiten von Lehrenden und Studierenden als auch unterstützende strukturelle Ressourcen und motivationale Faktoren, wie etwa die subjektive Einschätzung als
Herausforderung oder als Bedrohung, die intrinsische Motivation oder die von Lehrenden an der eigenen Hochschule wahrgenommene technische und didaktische Unterstützung. Die Ergebnisse verdeutlichen, dass Hochschullehrende KI bisher vorwiegend zur Sprachverarbeitung und
Informationssuche nutzten, für die Zukunft aber breite Anwendungsfelder – insbesondere auch zur Erstellung von nicht-textbasiertem Material – nutzen möchten. KI im Zuge von Learning Analytics oder intelligenten Tutorensystemen ist kaum bekannt. Für die Verhaltensabsicht, KI in Zukunv verstärkt und
zielgereichtet einzusetzen, erscheinen motivationale Faktoren von größerer Bedeutung als beispielsweise das wahrgenommene Ausmaß an technischer Unterstützung durch die Hochschule. Hochschulartspezifische Unterschiede (Universitäten vs. Fachhochschulen vs. Pädagogische
Hochschulen) waren wenig relevant, zeigten sich aber deskriptiv im bisherigen Verwendungszweck von KI-Anwendungen. In der fachbereichsdiferenzierten Betrachtung zeigten sich überwiegend ähnliche Trends und kaum Unterschiede.