Moderiert von Bianca Bärlocher und Marc Frick diskutierten Studierende und Dozierende darüber, wie ein sinnvoller Umgang mit Künstlicher Intelligenz im Studium aussehen kann. An der Diskussion beteiligten sich Filipa Lüthy (Studentin der Mathematik und Philosophie), Marcel Lüthi (Informatiker und Dozent an der ETH Zürich), David Zhang (Computational Biologist bei Roche und Lehrbeauftragter an der Universität Basel), Birgit Müller (Leiterin des Career Service Center der Universität Basel und Psychologin) sowie wechselnde Redner*innen aus dem Publikum.

Lernerfolg ist mehr als ein gutes Ergebnis

Zentral war die Erkenntnis, dass beim Studium nicht nur das Ergebnis zählt. Lernen ist ein Prozess und dazu gehört, sich mit schwierigen Problemen auseinanderzusetzen, Umwege zu machen und auch einmal zu scheitern. KI kann diesen Prozess zwar unterstützen aber nicht ersetzen. Entscheidend ist deshalb die Frage, wie KI eingesetzt wird. Idealerweise kann sie Studierende dabei unterstützen, einen Zusammenhang wirklich zu verstehen und genau jenen Moment zu erreichen, in dem es «Klick» macht. Damit dies aber zutrifft, braucht es nicht nur technische Fähigkeiten im Umgang mit KI, sondern auch das kritische Hinterfragen ihrer Antworten.

Ein anschaulicher Vergleich aus der Diskussion brachte es auf den Punkt: Wer KI sämtliche Aufgaben erledigen lässt, verhält sich ein wenig so, als würde er im Fitnessstudio die Gewichte mit einem Gabelstapler stemmen. Man hebt vielleicht gleichviel Kilogramm, aber wird dadurch nicht stärker.

Transparenz auf beiden Seiten

Ein wiederkehrender Wunsch der Studierenden war mehr Klarheit darüber, wann und wie KI im Studium eingesetzt werden darf und soll. Dabei geht es ihnen nicht nur um Regeln. Studierende möchten transparent machen können, wie sie KI für ihre Arbeit nutzen. Gleichzeitig interessiert sie, wie Dozierende selbst mit den neuen Werkzeugen umgehen: Welche Anwendungen nutzen sie? Wo sehen sie einen Mehrwert und wo ziehen sie Grenzen? Damit kommt den Dozierenden eine wichtige Vorbildfunktion zu. Sie vermitteln nicht nur Fachwissen, sondern können einen reflektierten und kritischen Umgang mit KI vorleben.

Persönlicher Austausch bleibt unersetzlich

Gerade in einer zunehmend von KI geprägten Lernumgebung wurde in der Diskussion deutlich, wie wichtig die menschliche Seite des Studiums bleibt. Die Beziehung zwischen Studierenden und Dozierenden, der Austausch mit Mitstudierenden, Motivation und persönliche Begleitung lassen sich nicht automatisieren. Denn studieren bedeutet mehr, als möglichst effizient richtige Lösungen zu produzieren. Es bedeutet, verstehen zu wollen, Fragen zu stellen, gemeinsam über Probleme nachzudenken und sich neues Wissen tatsächlich anzueignen. KI kann dabei ein Werkzeug sein, die eigentliche Lernarbeit bleibt jedoch bei den Studierenden. Entsprechend wurden auch kleinere Übungsgruppen und mehr Möglichkeiten für direkten Austausch als wichtige Ansätze genannt. Diskutiert wurde zudem die Idee eines von der Universität unterstützten KI-Tutors, dessen Ziel nicht darin besteht, möglichst schnell Lösungen auszugeben, sondern Studierende gezielt durch den Lernprozess zu begleiten.

Die Diskussion soll weiter gehen

«WhAI study» hat viele Fragen von Seiten der Studierenden beleuchtet und gleichzeitig gezeigt, dass die Antworten auf diese Fragen gerade erst gefunden werden und sich noch im Wandel befinden.

Das Forum soll deshalb kein Schlusspunkt sein. Aus den Gesprächen sollen weitere Möglichkeiten für den Austausch zwischen Studierenden und Dozierenden entstehen. Denn wenn KI Studium und Lehre verändert, sollte diese Veränderung nicht nur für Studierende gestaltet werden, sondern mit ihnen.