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  • Blog
Beitrag vom
16.06.2026
University:Future Festival
  • Home / Blog / Warum KI Mensagespräche nicht ersetzt
  • Warum KI Mensagespräche nicht ersetzt

    Ein Beitrag von Marie Hecht

    Generative KI verändert das Lehren und Lernen an den Hochschulen und damit auch die sozialen Begegnungen. Wenn KI im akademischen Alltag Antworten formuliert, Feedback gibt oder Diskussionen anstößt, stellt sich eine grundlegende Frage: Welche Rolle nimmt künstliche Intelligenz im akademischen Sozialgefüge ein? Damit beschäftigt sich ein Workshop mit Antje Michel, Gabi Reinmann und Nicolaus Wilder auf dem University:Future Festival. Die Soziologin und Informationswissenschaftlerin Antje Michel erläutert im Interview, wie sich durch die zunehmende Vermenschlichung von KI das akademische Beziehungsgefüge verschiebt und welche Konsequenzen das für Wissen, Autorität und soziale Interaktion an Hochschulen haben kann.

    Frau Michel, Sie beschäftigen sich als Professorin für Informationsdidaktik und Wissenstransfer mit den Wirkungen der Digitalisierung auf Informations- und Wissenspraktiken. Welche Stellung nimmt KI darin derzeit ein?

    Michel: Dafür müssen wir erst einmal das gleiche Verständnis von den Begriffen ‚Wissen‘ und ‚Information‘ haben. Der deutsche Informationswissenschaftler Rainer Kuhlen zum Beispiel meint, dass wir Wissen formalisieren, kodifizieren und in Publikationen objektivieren. Information hingegen entsteht immer dann, wenn dieses Wissen in einem konkreten Handlungskontext „in Aktion gebracht“, also interpretiert und verwendet wird. Die wichtigste Frage ist demnach gerade: Welchen Status weisen wir KI-generierten Inhalten zu? Es ist ein Problem, wenn KI-generierte Inhalte mit kodifiziertem Wissen, was zum Beispiel in einem Artikel niedergeschrieben worden ist und einen Peer Review Prozess durchlaufen hat, gleichgesetzt werden, weil damit Inhalte unklarer Qualität als Ausgangspunkt für die aktiven Informationsprozesse von Individuen genutzt werden.

    „Unser Gegenüber ist zunehmend kein Mensch, sondern eine Maschine, die simuliert, ein Mensch zu sein.“

    Was bedeutet das konkret für den Hochschulalltag?

    Michel: Das führt bei Studierenden und Lehrenden an den Hochschulen häufig zu Unsicherheit und einem Orientierungsdefizit. Denn selbst wenn man sich sehr intensiv mit KI auseinandersetzt, ist die Entwicklung gerade so schnelllebig, dass sie schwer überschaubar ist. Die Ergebnisse, die ich beim Testen in KI-Chats generiere, unterscheiden sich bei mehrfachen Versuchen, bei Nutzung unterschiedlicher Chatsysteme oder auch bei verschiedenen fachlichen Inhalten so stark, dass es sehr schwer ist, eine stabile Position zu ihrer Qualität zu entwickeln.

    Hinzu kommt: Wenn man eine sozialkonstruktivistische Theorietradition heranzieht, kann man sagen, wir konstruieren unsere Welt, also das, was wir als Wirklichkeit um uns herum wahrnehmen und auch uns selbst, ganz wesentlich im Modus der Kommunikation. Darüber, dass wir unsere Sichtweise mit den Sichtweisen anderer abgleichen beispielsweise. Dieses Gegenüber ist zunehmend kein Mensch, sondern eine Maschine, die nur simuliert, ein Mensch zu sein. Mit unserem Workshop auf dem University:Future Festival im Juni möchten wir dazu anregen, eine Vorstellung dafür zu entwickeln, welche Rollen generative KI im akademischen Beziehungsgefüge spielen kann, um dann begründet und reflektiert entscheiden zu können, in welchen Use Cases sie einen sinnvollen Einsatz bietet. Dies werden wir in Form eines Gedankenexperiments, in dem wir Hochschule in zwei Richtungen weiterdenken miteinander diskutieren.

    Der Workshop auf dem U:FF

    Der Workshop „KI im akademischen Beziehungsgefüge – Rollenzuschreibungen & Implikationen“ mit Antje Michel, Gabi Reinmann und Nicolaus Wilder findet am 24. Juni 2026 um 10:05 Uhr im digitalen „The Bigger Picture“ Raum des University:Future Festivals statt. Mehr Infos und Tickets finden Sie hier.

    Wie verändert denn generative KI die Beziehungen zwischen den Menschen an Hochschulen?

    Michel: Um das zu veranschaulichen, möchte ich ein Beispiel aus meinem Alltag als Professorin nennen. Ich sitze in der Mensa häufig zufällig an einem Tisch mit Studierenden. Und neulich habe ich ganz unfreiwillig ein Gespräch mitbekommen: Drei Studierende haben über eine Lehrveranstaltung gesprochen. Es ging darum, dass sie einen Aspekt des Lerninhalts unterschiedlich verstanden haben. Sie fingen an, diesen Aspekt zu deuten. Genau solche Gespräche freuen mich immer sehr, weil das genau das ist, was wir mit unserer Lehre anregen wollen: dass Studierende in der Interaktion miteinander den Lernstoff jenseits der eigentlichen Lehrveranstaltung vertiefen. In diesem Fall war die Diskussion allerdings nach wenigen Sekunden beendet. Eine Person hat eine generative KI hinzugezogen, alle haben die Antwort sofort akzeptiert und dann über etwas anderes gesprochen.
    Darin steckt für mich viel: Die Studierenden haben sich im Prinzip selbst ins Knie geschossen, weil sie sich die Chance genommen haben, durch gemeinsames Nachdenken den Lernstoff zu vertiefen. Sie haben einer dritten Instanz mehr Autorität zugesprochen als sich selbst, obwohl sie in der Lehrveranstaltung waren und die KI nicht. Das verändert unser Verständnis davon, was wir uns als Lernende zutrauen und was nicht und auch die Vorstellung, die wir von uns selbst haben.

    Und künstliche Intelligenz wird zu einer etablierten Autorität?

    Michel: Je mehr ich den Eindruck habe, die KI weiß in einem bestimmten Thema mehr als ich, desto stärker neige ich vielleicht auch dazu, ihr Autorität zuzuweisen. Das ist die große Herausforderung im Lehrgeschehen, denn Studierende (und nicht nur sie) setzen KI häufig ein, wenn sie sich Themen aneignen wollen, von denen sie nichts wissen. Da fehlt dann die Erfahrung, um beurteilen zu können, ob die KI-Antworten wirklich gut sind oder nur gut klingen.

    „In einem dystopischen Szenario wären Lehrpersonen nur noch Anbieter eines Rahmens, während der eigentliche Lernprozess zur Blackbox wird.“

    Wie können Lehrende damit umgehen?

    Michel: Das hängt davon ab, wie man KI einsetzt. In großen, eher frontalen Lehrveranstaltungen kann ich KI als Trainings-System einsetzen. Ich gebe Studierenden zum Beispiel Prompts und Anleitungen, damit sie mit meinen Folien und der Literatur selbstständig Lernfragen entwickeln und sich zeit- und ortsunabhängig testen können. Problematisch wird es für mich da, wo man die soziale Interaktion aus Übungsgruppen an künstliche Intelligenz als tutorielles System auslagert. Dann verlieren Lehrende die Möglichkeit, die Lernfortschritte der Studierenden zu sehen, zu erleben und zu beurteilen. Und die Studierenden verlieren einen Teil der sozialen Qualität, die zum Lernprozess dazugehört. In einem dystopischen Szenario wären Lehrpersonen dann nur noch Anbieter eines Rahmens, während der eigentliche Lernprozess zur Blackbox wird.

    Zur Person

    Prof. Dr. Antje Michel

    Prof. Dr. Antje Michel ist Professorin für Informationsdidaktik und Wissenstransfer an der Fachhochschule Potsdam. Sie beforscht Methoden der Kompetenzentwicklung für den Umgang mit Information und Wissen in inter- und transdisziplinären Lehr- und Forschungskontexten. Seit zehn Jahren ist sie im Hochschulforum Digitalisierung zur Förderung von Kompetenzen für digitales Lehren und Lernen und ihrer curricularen Verankerung aktiv.

    Ist KI dann eher eine Gefahr als eine Chance?

    Michel: Kritisch angewendet sehe ich KI durchaus als eine Chance für die Hochschullehre, um eine Perspektivenvielfalt zu erzielen und sich komplexes Wissen einfacher zu erschließen. Wichtig ist dabei nur immer, dass man in der Lage ist, das Ergebnis, das die KI liefert, einordnen und beurteilen zu können. Das ist eine zentrale Schwierigkeit in der Lehre.

    Welchen Rat können Sie Hochschulen im Umgang mit KI geben?

    „Das gesamte Spektrum an  formellen und informellen Bildungsformaten sollte stärker gefördert werden.“

    Michel: Aus meiner Sicht ist es sehr wichtig, auch Angebote für den Kompetenzaufbau der Lehrenden im Umgang mit KI zur Verfügung zu stellen. Dazu gehören auf jeden Fall formale Bildungsangebote. Ich persönlich lerne aber auch sehr viel durch Workshops mit anderen Lehrenden, durch Peer Learning oder durch Teamteaching, also dadurch, gemeinsam mit unterschiedlichen Personen Lehre zu gestalten und voneinander zu lernen. Dieses gesamte Spektrum an eher formellen und informellen Bildungsformaten sollte meiner Meinung nach deutlich stärker gefördert werden.

    Wichtig ist auch die gemeinsame Abstimmung darüber, welche Rolle KI künftig in den Curricula spielen soll. Welche Lernziele verfolgen wir im Umgang mit und in der Reflexion über KI? Und wie lassen sich diese sinnvoll in die Lehre integrieren? Dabei müssen nicht alle Lehrenden dieselbe Position vertreten. Im Gegenteil: Wenn es eine Person gibt, die sehr kritisch auf künstliche Intelligenz schaut und eine, die sehr experimentell agiert und zum Umgang mit KI motiviert, können sich die Studierenden daran reiben und ihre eigenen Positionen entwickeln. Entscheidend ist, dass die Lehrenden ihre Positionen in den Lehrveranstaltungen informiert begründen können.

    Und zuletzt sind klare Regelungen für die Nutzung künstlicher Intelligenz sowie eine hochschulübergreifende sichere KI-Infrastruktur das große Wunschthema, vor allem auch von Studierendenseite. Das ist eine Mammutaufgabe, in der wir mittendrin stecken.

    Zur Autorin

    Marie Hecht

    Marie Hecht ist Kommunikationsmanagerin in der Stiftung Innovation in der Hochschullehre.

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