Wie KI die Hochschullehre ergänzt: Einblicke aus dem OneTutor-Projekt an der TH Rosenheim
KI ist im Studium längst angekommen. Studierende nutzen Sprachmodelle wie ChatGPT ohnehin, mit oder ohne Anleitung. Die spannende Frage für Hochschulen lautet deshalb nicht mehr, ob KI in der Lehre eine Rolle spielt, sondern wie sie sinnvoll eingesetzt wird. Die Technische Hochschule Rosenheim geht dieser Frage in einem Forschungsprojekt nach, in dem OneTutor als Lernplattform wissenschaftlich begleitet und geprüft wird. Inzwischen lernen mehr als 41.000 Studierende mit OneTutor. Drei Lehrende der TH Rosenheim berichten, wie das in der Praxis aussieht.
Ein Forschungsprojekt mit rund 50 Kursen
Holly Ott ist Professorin für Produktionsmanagement an der Fakultät für Holztechnik und Bau. Sie begleitet den Einsatz von OneTutor an der TH Rosenheim von Beginn an: „Es ist uns sehr wichtig, bei KI am Ball zu bleiben. OneTutor hat uns die interessante Möglichkeit geboten, Teil eines Forschungsprojekts zu sein. Wir arbeiten jetzt seit rund einem Jahr mit dem Tool und hatten bisher etwa 50 Kurse in den verschiedenen Semestern.“
So entsteht ein breites Bild: Welche Kurse funktionieren gut, welche weniger, und wie entwickelt sich das Tool über die Zeit? Besonders aufschlussreich findet Ott die Reaktion der Studierenden.
„Die Studierenden schätzen es, Orientierung zu bekommen. Mit OneTutor können wir ihnen ganz einfach zusätzliche Aufgaben geben, die sie durcharbeiten können. Und wir sehen, dass sie das Tool direkt vor den Prüfungen intensiv nutzen.“ – Prof. Holly Ott, TH Rosenheim
Ein geschützter Raum für Lehrmaterialien
Meike Töllner, Professorin für konstruktiven Ingenieurbau, unterrichtet Massivbau, Stahlbau und Glasbau. Für sie war der Datenschutz der entscheidende Grund, OneTutor einzusetzen: „Ich möchte nicht, dass Studierende mein Skript bei ChatGPT hochladen. Urheberrechtlich geschützte Unterlagen dürfen sie dort auch gar nicht hochladen. Deshalb bin ich sehr dankbar für diesen geschlossenen Raum, in dem ich mit ihnen üben kann, wie man KI sinnvoll für das Fach einsetzt.“
Ihre Kurse haben zwischen 30 und 80 Teilnehmende. Gerade in großen Gruppen sieht sie einen Effekt, den klassische Lehrveranstaltungen kaum leisten können:
„Bei 80 Leuten nehme ich die, die sonst schweigen, einfach mit. Von denen würde ich sonst gar nichts sehen. Wenn ich mir einen Prompt heraussuche und sage, der ist besonders gut, sind sie viel persönlicher angesprochen.“ – Prof. Meike Töllner, TH Rosenheim
Struktur statt unkontrollierter KI Nutzung
Felix Höpfl, Professor für Personalmanagement, Führung und Organisation in der Gesundheitswirtschaft, forscht selbst seit Jahren zu Sprachmodellen. Seine Beobachtung: Studierende nutzen KI ohnehin, aber ohne Struktur und ohne die Ergebnisse zu prüfen. „Deswegen war ich sehr froh, als die Option kam, mit OneTutor ein System einzuführen, bei dem ich als Lehrender steuernd auf die Inhalte eingreifen kann.“
Genau darin liegt für ihn der zentrale Unterschied zu frei verfügbaren KI Tools:
„Mir gefällt ausnehmend gut, dass OneTutor sich auf die Lehrinhalte fokussiert, die ich bereitstelle, und dann eine sehr gut strukturierte, fachlich und sprachlich sauber aufbereitete Antwort gibt. Ich kann mir sicher sein, dass die Lehrinhalte berücksichtigt werden und nicht das wilde freie Internet herrscht.“ – Prof. Felix Höpfl, TH Rosenheim
Für welche Fächer eignet sich ein KI Tutor?
Aus rund 50 Kursen lassen sich erste Muster ablesen. Holly Ott fasst das Feedback der Lehrenden so zusammen: „Grundlagenfächer wie Physik, Statistik oder Qualitätsmanagement, also Fächer mit vielen Definitionen, funktionieren sehr gut. Die Studierenden lieben es und arbeiten richtig gut damit.“ In rechenlastigen Fächern wie Produktionsmanagement prüft sie generierte Quizfragen vor der Freigabe, nutzt sie aber als fertige Arbeitsgrundlage.
Felix Höpfl ergänzt aus Sicht der Gesundheits- und Sozialwissenschaften: „Überall dort, wo es sprachlastig wird, wo es um Interpretationen, Business Cases, Gesetzestexte oder verschiedene Betrachtungsperspektiven geht, hat OneTutor ganz große Leistungen gezeigt. Die Kursgröße ist dabei irrelevant, das funktioniert in sehr großen wie in sehr kleinen Gruppen.“
Fazit: KI Lehre braucht einen Rahmen
Die Erfahrungen an der TH Rosenheim zeigen: Der Mehrwert von KI in der Hochschullehre entsteht dann, wenn Lehrende die Inhalte steuern und Studierende in einem geschützten Raum lernen können. Genau das leistet OneTutor, vom Grundlagenfach bis zum sprachlastigen Seminar. Wie die Lehrenden das Tool konkret in ihre Didaktik einbauen und was das mit Prüfungsergebnissen macht, lesen Sie im zweiten Teil dieser Serie.
