Werkstattgespräch: Adaptive und adaptierbare KI-Lehre in der Hochschulpraxis
Künstliche Intelligenz entwickelt sich schneller, als klassische Kursformate nachziehen können. Wie lassen sich Lernangebote zu KI also so gestalten, dass sie mit dieser Dynamik Schritt halten und zugleich unterschiedlichsten Lernzielen und Zielgruppen gerecht werden? In einem Werkstattgespräch diskutieren Prof. Dr. Malte Persike (RWTH Aachen University) und Florian Rampelt (Stifterverband / KI-Campus) am Beispiel des BMFTR-geförderten Projekts „KI-Kompetenzen an Hochschulen stärken“, welche Lösungsmöglichkeiten Adaptierbarkeit und Adaptivität bieten können.
30.11.2026, 14:00 - 15:00 Uhr
Florian Rampelt (Stifterverband / KI-Campus) und Prof. Dr. Malte Persike (RWTH Aachen University; Foto: Fotodesign Hartmann, Mainz)
Die dynamische Entwicklung von Künstlicher Intelligenz legt nahe, Lernangebote zu diesem Thema anders zu gestalten als in klassischen Kursformate. Welche Möglichkeiten gibt es, agil zu reagieren und sowohl unterschiedliche Lernziele als auch die Bedürfnisse der Lernenden zu adressieren? Das Werkstattgespräch nähert sich dieser Frage aus zwei Richtungen.
Den Ausgangspunkt bilden lernpfadbasierte Bildungsangebote, wie sie an Hochschulen vielerorts erprobt werden. Studierende bestimmen hier selbst, in welcher Abfolge sie die Lerneinheiten durchlaufen. Das eröffnet Freiräume, stellt Lernende wie Produzierende aber gleichermaßen vor erhebliche Herausforderungen. Daraus ergibt sich die Frage, welche Erwartungen an eine erfolgreiche Gestaltung adaptiver Lernformate zu stellen sind. Das Werkstattgespräch nähert sich der Antwort aus zwei Perspektiven
Die erste Perspektive gilt der Adaptierbarkeit. Offene Bildungsressourcen (OER) sind Lernmaterial für Studierende und zugleich Arbeitsgrundlage für Lehrende. Ihr volles Potenzial entfalten sie erst, wenn neben dem fertigen Kurs auch die Ressourcen offenliegen, aus denen er entstanden ist. So können Lehrende Inhalte passgenau auf eigene Bildungsziele und Zielgruppen zuschneiden.
Die zweite Perspektive richtet sich auf Adaptivität. Ein Curriculum aus vielen Lerneinheiten lässt sich nur dann flexibel zu Lernpfaden kombinieren, wenn zwei Bedingungen erfüllt sind. Die Einheiten sind so eng verknüpft, wie es eine kohärente Lernerfahrung erfordert, aber nicht enger. Ihre wechselseitigen Abhängigkeiten bleiben minimal oder klar definiert. Auf dieser Grundlage lassen sich Lernpfade gezielt zusammenstellen, etwa für eine Zielgruppe mit bestimmtem Vorwissen und begrenztem Zeitbudget. Ebenso können sie KI-gestützt entstehen, indem ein System die jeweils nächste passende Einheit vorschlägt.
Am Beispiel des BMFTR-geförderten Projekts „KI-Kompetenzen an Hochschulen stärken“ unter Leitung des KI-Campus stellen Prof. Dr. Malte Persike und Florian Rampelt beide Ansätze vor und diskutieren mit den Teilnehmenden, wo ihre Chancen und Grenzen in der Hochschulpraxis liegen.
Beitragende
Prof. Dr. Malte Persike ist habilitierter Psychologe und als Wissenschaftlicher Leiter des Center für Lehr- und Lernservices (CLS) an der RWTH Aachen University tätig. Nach seiner Promotion an der Johannes Gutenberg-Universität Mainz wurde er im Jahr Mehr anzeigen
Florian Rampelt leitet im Stifterverband den Programmbereich „Future Skills & KI" und ist Geschäftsstellenleiter des KI-Campus. Der Bildungs- und Erziehungswissenschaftler arbeitet an einer zukunftsfähigen Aus- und Weiterbildung für die digitale Transformation. Mehr anzeigen
