Berliner Symposium 2025 – Programmablauf

Foto: KI-generiert (Adobe Firefly)

Ohne Reallabore kein Fortschritt:

Warum KI in Hochschulen ins Leere läuft

• Workshop 1: Infrastruktur im Reallabor

  Impuls: Prof. Dr.-Ing. Torsten Zesch, Forschungsprofessur Computerlinguistik, Forschungszentrum CATALPA

  Sollen didaktisch-technische Interventionen direkt in laufenden Lehrveranstaltungen erforscht werden, müssen Hochschulen dafür sowohl technische als auch organisatorische Voraussetzungen schaffen: Reallabor-Forschung zum Einsatz von Bildungstechnologien benötigt technische Infrastruktur und Zugriff auf fortgeschrittene Analyseverfahren und KI.

  Welche Anforderungen müssen Hochschulen erfüllen, um sichere, skalierbare und nutzerfreundliche KI-Lösungen erproben zu können?

• Workshop 2: Datamanagement im Reallabor

  Impuls: Dr. Niels Seidel, Senior Researcher, Forschungszentrum CATALPA

  Digitales Lehren und Lernen führt in den Institutionen zur Akkumulation umfangreicher, multimodaler Datensätze, die semesterübergreifend und interdisziplinär generiert werden. Diese Datenbestände bilden die empirische Grundlage für die Forschung und Entwicklung von Bildungstechnologien und KI-Anwendungen. Bildungseinrichtungen wollen die Lernenden durch innovative Bildungstechnologien optimal fördern, müssen aber bei der Implementierung datenschutzrechtliche Bestimmungen (DSGVO, AI-ACT), ethische Grundsätze und Persönlichkeitsrechte mit den Technologie-Anforderungen harmonisieren.

  Wie können Hochschulen bei der Implementierung von Bildungstechnologien regulatorische Rahmenbedingungen und technische Verfahren der Datenminimierung systematisch integrieren?

• Workshop 3: Methode, Evidenz und Transfer im Reallabor

  Impuls: Prof. Dr. Marcus Specht, Forschungsprofessur Learning Sciences in Higher Education, Forschungszentrum CATALPA

  Die Effekte der KI-Nutzung von KI in Schule und Hochschule werden oft erst zeitversetzt festgestellt und sind bislang wenig erforscht. Erste Studien weisen sowohl auf positive Effekte (Kreativität, Personalisierung) als auch auf negative Effekte (Verminderung der Selbstregulation, Reduktion kritischen Denkens oder kognitives Offloading) hin. Um eine nachhaltige Unterstützung des Lehrens und Lernens mit KI zu entwickeln, sind valide Forschungsmethoden und ein Methodenmix notwendig. Als Alternative drohen Anwendungen, die dem aktuellen Hype folgen, ohne klare Möglichkeit, die Folgen der Nutzung abzuschätzen.

  Welche KI-Forschung an Hochschulen ist notwendig? Und wie lässt sich der Transfer der Erkenntnisse in die Organisationen gewährleisten?

• Workshop 4: Gelingensbedingungen und gesellschaftliche Relevanz

  Impuls: Prof. Dr. Dr. Friedrich W. Hesse, Wissenschaftlicher Direktor, Forschungszentrum CATALPA

  Ein lernwissenschaftlich ausgewogenes Konzept zur Nutzung von KI in der Hochschulbildung verspricht ein großes Potenzial. Bei CATALPA wird das aktuell erforscht und in der praktischen Anwendung evaluiert. Soll daraus eine nationale und internationale Entwicklung werden, ist auszuloten, wie das geschehen kann. Die Herausforderung: Es reicht nicht aus, Anwendungsbeispiele zu entwickeln und verfügbar zu machen. Die Dynamik von KI ist zu groß und damit auch die Gefahr, dass sie sehr schnell Ladenhüter sind.

  Welche Voraussetzungen müssen Politik, Verwaltung und Hochschulwelt schaffen, damit die lernfördernde Integration von KI in Bildungsprozesse dauerhaft gelingen kann?