Die unsichtbare Kommilitonin

Studium bedeutete über Jahrhunderte die Arbeit an Übungsblättern, in der Bibliothek über Fachartikeln, vor dem leeren Bildschirm einer Hausarbeit. Seit Ende 2022 sitzt in praktisch jedem Studierenden-Laptop ein Werkzeug, das all das in Sekunden erledigt: Es schreibt Texte, erklärt Beweise, programmiert, fasst Literatur zusammen. Künstliche Intelligenz ist über Nacht zum ständigen Begleiter des Lehrens, Lernens und Prüfens geworden — und stellt die Frage neu, was Studieren eigentlich heißt. An der RWTH gestalten wir diesen Wandel aktiv, statt ihn nur zu verwalten.

Lernen rund um die Uhr — mit Licht und Schatten

Für die heutige Studierendengeneration ist KI bereits zum Alltag geworden. Studierende lassen sich Konzepte aus der Thermodynamik so lange erklären, bis es klick macht, üben Klausuraufgaben mit sofortigem Feedback, debuggen Code mitten in der Nacht, wenn keine Tutorin erreichbar ist. Eine geduldige Erklärung genau im richtigen Moment war früher ein knappes Gut, gebunden an Sprechstunden und Betreuungskapazitäten — heute steht sie rund um die Uhr zur Verfügung.

Doch die unsichtbare Kommilitonin hat zwei Gesichter. Wer sich Lösungen liefern lässt, statt sie zu erarbeiten, lernt oft weniger, als er glaubt. Fachleute sprechen von „Deskilling", dem schleichenden Verlust von Fähigkeiten, die man delegiert, statt sie zu üben; ein Diskussionspapier des Hochschulforums Digitalisierung fragt zu Recht, ob die verbreitete Euphorie um neue „Future Skills" den Blick dafür verstellt, welche Kompetenzen wir dabei verlieren könnten. Hinzu kommt: KI-Systeme klingen souverän, auch wenn sie irren — und gerade Studienanfänger:innen fehlt das Wissen, um eine plausible Falschauskunft zu erkennen. Die eigentliche Kompetenz verschiebt sich: Nicht mehr nur „Kann ich es selbst?“, sondern „Kann ich beurteilen, ob das Ergebnis stimmt?”

Lehre, die sich neu erfindet

Auch auf der anderen Seite des Hörsaals verändert sich viel. Lehrende nutzen KI, um Materialien schneller zu erstellen, Übungsaufgaben zu variieren oder Studierenden individuelles Feedback zu geben — in einer Qualität und Menge, die bei Hörsaalgrößen von mehreren Hundert Teilnehmenden von Hand nie leistbar wäre.

Demgegenüber steht eine grundsätzlichere Frage: Welche Kompetenzen wollen wir überhaupt noch vermitteln? Welche Fachinhalte und fachübergreifenden Fertigkeiten sollen weiterhin fest in den Köpfen unserer Studierenden verankert sein — und auf welche können wir verzichten? In der KI-Debatte fällt dazu gern der Vergleich mit dem Taschenrechner, der vermeintlich notwendige Rechenfertigkeiten überflüssig gemacht habe. Doch der Vergleich hinkt: Auch im Jahr 2026 lernen unsere Kinder noch das schriftliche Dividieren. Auf die KI übertragen heißt das: Das Denken und Schreiben dauerhaft auszulagern wäre eine fatale Entwicklung. Die eigentliche Herausforderung ist eine andere: Wie stellen wir sicher, dass Studierende diese Abkürzung nicht doch nehmen, wenn sie allein am Schreibtisch vor einer mühsamen Aufgabe sitzen und der schnelle Weg nur einen Prompt entfernt ist?

Der RWTH ist dabei eine Botschaft wichtig: KI ersetzt keine Lehrenden. Sie verschiebt deren Rolle. Reines Faktenwissen kann heute jedes System abrufen; der Mehrwert guter Lehre liegt im Einordnen, Hinterfragen und Begleiten. Deshalb arbeitet die RWTH auf Landes- und Bundesebene auch in Projekten wie KI:edu.nrw und künftig dem KI:Expertisezentrum mit, um den Ausgleich zwischen technischer Machbarkeit und pädagogischer Sinnhaftigkeit kontinuierlich zu gewährleisten.

Die Gretchenfrage heißt: Prüfung

Am unbequemsten wird es bei den Prüfungen. Die klassische Hausarbeit als Leistungsnachweis funktioniert nicht mehr unverändert, wenn ein Sprachmodell große Teile daraus in Minuten verfassen kann — und dies in zunehmend guter Qualität. Das ist keine Randnotiz, sondern eine Grundsatzfrage der Hochschule: Wofür vergeben wir eigentlich Punkte? Verbote sind dabei der falsche Reflex — sie sind kaum durchsetzbar und gehen an der Berufsrealität vorbei. Unser Weg führt über bessere Prüfungen und neue Prüfungsformate statt über Kontrolle: kompetenz- und prozessorientierte Formate, die zeigen, wie jemand zu einem Ergebnis kommt; mündliche und anwendungsnahe Prüfungen; transparente Regeln, wo KI erlaubt ist und wo nicht. Und nicht zuletzt: der Umgang mit KI selbst wird zum Lernziel. Wer heute studiert, soll diese Werkzeuge souverän, kritisch und ehrlich einsetzen können.

Was die Hochschule leisten muss

So viel Gestaltungswille hat eine nüchterne Kehrseite. Eine öffentliche Universität kann ihre Studierenden nicht einfach auf private Chatbot-Accounts verweisen — Datenschutz und die Vorgaben der DSGVO setzen klare Grenzen. Wir brauchen sichere, datenschutzkonforme und souveräne Lösungen, und deren Beschaffung ist für eine öffentliche Einrichtung deutlich aufwendiger als ein schnelles Abo. Die RWTH-eigene Plattform RWTHgpt, ein Spin-Off des von der RWTH mitgetragenen Landesprojekts KI:connect.nrw, ist ein erster Schritt in diese Richtung. Mit dem anlaufenden Projekt KI:Inferenz.nrw, das eigene KI-Modelle betreibt und uns damit von kommerziellen internationalen KI-Anbietern unabhängig macht, geht die RWTH auch hier einen großen Schritt in die richtige Richtung. Hinzu kommt die Qualifizierung der Lehrenden als Kernaufgabe des Centers für Lehr- und Lernservices (CLS), denn die beste Technik nützt wenig ohne didaktisches Konzept.

Ein Ausblick — auch für Sie

KI-Kompetenz ist längst keine Frage des Studiums mehr, sondern eine Schlüsselqualifikation des Berufslebens. Viele unserer Alumni erleben in ihren eigenen Organisationen gerade denselben Umbruch, den wir an der Hochschule durchlaufen. Wenn wir es richtig machen, verlassen unsere Absolvent:innen die RWTH nicht als Anwender:innen, die einer Maschine vertrauen — sondern als Fachleute, die wissen, wann sie ihr vertrauen können und wann nicht. Das war im Kern schon immer das Ziel guter akademischer Bildung. Die Werkzeuge haben sich geändert, der Anspruch ist derselbe geblieben.

– Autor: Univ.-Prof. Dr. Malte Persike, Wissenschaftlicher Direktor des Center für Lehr- und Lernservices (CLS) der RWTH Aachen