29. OAG-Treffen 24.03.2026

Datum: 24. März 2026, 9:00 - 10:30 Uhr

Protokollführung: Sebastian Busse (unterstützt durch ChatGPT-4o, https://www.openai.com/)

Teilnehmende: Alexander Schütze, Christian Uhl, Frank Waldschmidt-Dietz, Helene Grünbaum, Johanna Daus, Joss von Hadeln, Lisa Gehlen, Maren Ziegler, Nina Boy, Sebastian Busse, Sebastian Schiffner

Das nächste OAG-Treffen findet statt am 28.04.2026, 9:00 - 10:30 Uhr. 
Teilnahme-Link: https://webconf.hrz.uni-giessen.de/b/seb-c7n-lnt-cqu

1. Begrüßung und Vorstellungsrunde

Die Sitzung wurde eröffnet mit dem Hinweis, dass es sich bereits um das 29. Treffen der OAG handelt. Im Februar hatte keine Sitzung stattgefunden, da eine Dienstreise nach Australien den regulären Termin verhindert hatte. Es wurde erneut auf das OAG-Wiki verwiesen, in dem sämtliche Ergebnisprotokolle früherer Sitzungen nachgelesen werden können.

2. Reisebericht: Austausch mit australischen Partneruniversitäten – Dr. Sebastian Busse und Dr. Joss von Hadeln

Es wurde ausführlich über eine zweiwöchige Dienstreise nach Australien berichtet, die unter dem Titel „Exchange on Generative AI Transformation" stattgefunden hatte. Die Reise ging auf eine bereits bestehende Kooperation zurück: Im Sommer des Vorjahres war ein KI-Sommercamp an der JLU durchgeführt worden, bei dem ein Gastdozent der Macquarie University Sydney eine Workshop-Reihe geleitet hatte. Als Gegenbesuch erfolgte nun die Reise nach Australien, um den Austausch über Lehrformate und Forschungsmöglichkeiten im Bereich Generative KI zu vertiefen.

2.1. Macquarie University, Sydney – Allgemeiner Austausch

An der Macquarie University wurde ein Gespräch mit einer Forscherin (Dr. Hua-Chen Wang) aus der School of Education geführt, die sich mit KI-gestützter Literaturrecherche und der Förderung von Lese- und Schreibfähigkeiten bei Schulkindern in multilingualen Kontexten beschäftigt. Im allgemeinen Austausch wurde festgestellt, dass die Herausforderungen in Australien denjenigen in Deutschland sehr ähneln: Prüfungsfragen, der individuelle, aber nicht systematische Einsatz von KI durch Lehrende und Forschende, sowie das Fehlen einer breiten universitären Policy zum KI-Einsatz wurden als zentrale Parallelen identifiziert. Ein wesentlicher Unterschied wurde jedoch in der Motivation zur Auseinandersetzung mit der Transformation gesehen. In Australien ist das Studium mit erheblichen Kosten verbunden, wodurch ein stärkerer ökonomischer Druck bestehe, Studiengänge zukunftssicher zu gestalten. Auffällig war zudem, dass die australischen Universitäten augenscheinlich keine eigenen KI-Systeme betreiben, sondern ausschließlich kommerzielle Anbieter nutzen. Im Hinblick auf digitale Souveränität und Datenschutz wurde die JLU daher als weiter fortgeschritten eingeschätzt.

2.2. University of Queensland, Brisbane – Agentisches KI-Prüfungstool

An der University of Queensland wurden mehrere Forschende (Prof. Shazia Sadiq, Dr. Hassan Khosravi, Prof. Gianluca Demartini) getroffen. Besonders hervorgehoben wurde ein dort in der Entwicklung befindliches agentisches KI-System zur Überprüfung von Prüfungsleistungen. Die Idee hinter dem Tool besteht darin, dass eingereichte Abschluss- oder Hausarbeiten von Studierenden automatisch analysiert werden und das System auf Basis der Inhalte individuelle Prüfungsfragen generiert. Die Studierenden werden anschließend in einer Art automatisierten Verteidigung durch das System befragt, um festzustellen, ob sie den Inhalt ihrer Arbeit tatsächlich verstanden haben. Dieses Konzept wurde als potenziell interessant für die Skalierung von Prüfungen bewertet, da mündliche Einzelprüfungen bei großen Studierendenzahlen häufig nicht leistbar seien. Gleichzeitig wurde kritisch angemerkt, dass die Gefahr einer Situation bestehe, in der KI-generierte Inhalte von KI analysiert und von Studierenden wiederum mit KI-Unterstützung beantwortet werden. Dennoch wurde das Potenzial des Tools zur Lösung des Skalierungsproblems bei Reflexions- und Verständnisprüfungen anerkannt. Es wurde vereinbart, den Kontakt aufrechtzuerhalten und eine mögliche Pilotierung in Kooperation zu prüfen.

2.3. University of Queensland – Forschung zu Data Privacy und Autonomie

Ein weiteres Gespräch wurde mit einem Professor geführt (Prof. Gianluca Demartini), der sich intensiv mit Datensouveränität, menschlicher Autonomie und den Auswirkungen KI-gesteuerter Meinungsbildung im Internet beschäftigt. Es wurde eine große inhaltliche Übereinstimmung hinsichtlich der Sichtweise auf die Transformation festgestellt, insbesondere in Bezug auf menschliche Autonomie als Kernwert im Umgang mit KI und die Rolle von Universitäten als glaubwürdige Institutionen in der Bildungslandschaft. Der Forschende äußerte großes Interesse an einer fortgesetzten Zusammenarbeit und könnte sich auch die Teilnahme an einem internationalen Austauschformat vorstellen. Es wurde angeregt, ein solches internationales OAG-Format als Projekt aufzugleisen, möglicherweise mit einer koordinierenden Stelle und einem eigenen Förderantrag. Gemeinsame Publikationen und Kooperationsanträge wurden als mögliche Ergebnisse in Aussicht gestellt. Die Teilnehmenden wurden gebeten, Kontakte zu internationalen Partnern oder passende Fördermöglichkeiten einzubringen.

2.4. University of Southern Queensland, Toowoomba – Ganztägiger Workshop

An der University of Southern Queensland wurde ein ganztägiger Workshop mit circa 30 Teilnehmenden aus verschiedenen Fakultäten durchgeführt. Dort wurden sowohl übergeordnete gesellschaftliche Fragestellungen als auch methodische Aspekte und konkrete Tools vorgestellt. Die australischen Teilnehmenden zeigten sich beeindruckt von der an der JLU vorhandenen Infrastruktur, insbesondere der Integration von KI in das Lernmanagementsystem ILIAS, dem JLU-KI-Chat sowie den verschiedenen Open-Source-Modellen. Im Rahmen des Workshops wurden in gemischten Gruppen konkrete Konzepte erarbeitet, unter anderem zu kompetenzorientierten Prüfungsformaten. Im Nachgang wurden mehrere Kooperationsvereinbarungen getroffen: Verschiedene australische Forschende werden im Sommer die JLU besuchen (Dr. Julie Lindsay, Dr. Michael Lane, Dr. Anup Shrestha, Prof. Ji Zhang). Interessierte wurden eingeladen, sich für Austauschtreffen mit den Gästen zu melden.

3. AI-Summercamp 2026

Es wurde angekündigt, dass das KI-Summercamp im Jahr 2026 erneut stattfinden wird, geplant im Zeitraum vom 15. bis 24. September. Die Veranstaltung wird in Zusammenarbeit mit der Hochschuldidaktik organisiert und steht aber allen Statusgruppen offen. Als bereits bestätigte Beiträge wurden ein Vortrag eines bekannten Wissenschaftsjournalisten und ein Workshop einer Kanzlei zu rechtlichen Implikationen von KI in Forschung und Lehre genannt. Letzterer soll unter anderem Fragen zum Urheberrecht bei KI-generierten Skripten sowie datenschutzrechtliche Aspekte bei der KI-gestützten Analyse studentischer Arbeiten behandeln. Programmbeiträge und Themenvorschläge aus den Fachbereichen wurden ausdrücklich erbeten.

4. KI-Infrastruktur: JLU-KI-Chat und Austausch mit der THM

Auf Nachfrage eines Gastes von der THM wurde die KI-Infrastruktur der JLU erläutert. Der JLU-KI-Chat basiert auf dem HAWKI-System und bietet ein dreistufiges Sicherheitsmodell an: Lokale Modelle, bei denen Daten die Universität nicht verlassen; europäische Server mit Open-Source-Modellen; sowie API-Zugänge zu den drei großen kommerziellen Anbietern. An der THM wird ein ähnliches System genutzt, jedoch mit weniger Konfigurationsmöglichkeiten. Ein bilateraler Austausch über die jeweiligen Konfigurationen und Weiterentwicklungsmöglichkeiten wurde vereinbart.

5. Arbeitsgruppe zu KI und Prüfungsformen (Projekt Innovationscampus)

Im Rahmen des Projekts Innovationscampus konstituiert sich derzeit eine fachbereichsübergreifende Arbeitsgruppe zum Thema KI und Prüfungsformen. Es wurde darauf hingewiesen, dass das Thema als strukturelles Problem erkannt wurde, das nicht einzelne Fachbereiche allein lösen können. Ein entsprechender Workshop in Zusammenarbeit mit der Hochschuldidaktik ist geplant. Es wurde angeregt, die Soziologie, die bislang noch keine Innovationskoordinatorin im Rahmen des Projekts hat, ebenfalls einzubinden.

6. KI-gestützte Evaluation von Lehrveranstaltungen

Aus der Universitätsbibliothek wurde über ein Pilotprojekt zur KI-gestützten Auswertung von Lehrevaluationen berichtet. Die dort angebotenen Module arbeiten mit wöchentlichen Portfolio-Abgaben und erlauben den Einsatz von KI innerhalb klarer Regeln. Im Wintersemester wurde eine umfangreiche Evaluation mit Freitextantworten durchgeführt. Die Studierenden konnten dabei selbst entscheiden, ob ihre Abgaben mittels KI ausgewertet werden dürfen; etwa drei Viertel stimmten zu. Die anonymisierten Texte (150 Seiten) wurden anschließend vergleichend mit mehreren KI-Systemen analysiert, darunter der JLU-KI-Chat, NotebookLM, ein weiteres Seminar-Tool und ScienceOS. Die Ergebnisse waren über alle Modelle hinweg relativ einheitlich und qualitativ hochwertig. Besonders positiv wurde hervorgehoben, dass der JLU-KI-Chat mittlerweile auch mit umfangreichen Dokumenten gut arbeitet; eine deutliche Verbesserung gegenüber dem Vorjahr. Es wurde betont, dass die KI-gestützte Auswertung Tage an Arbeit einsparte und qualitativ mindestens auf dem Niveau einer händischen Auswertung lag. Die gewonnenen Erkenntnisse sollen genutzt werden, um ein neues Prüfungskonzept mit Peer-Review-Elementen im Sommersemester zu erproben. Es wurde angeregt, eine abgespeckte Version der Methodik (einschließlich verwendeter Prompts und Modelle) für andere Lehrende zugänglich zu machen, um den Austausch zu fördern und eine breitere Validierung zu ermöglichen.

7. Pilotprojekt: Automatisierte Videoübersetzung mit KI-Tool „HeyGen"

Am Fachbereich 07 wird im Sommersemester ein durch die Förderlinie „Teaching and Learning" finanziertes Pilotprojekt gestartet, bei dem Lehrvideos automatisiert ins Englische übersetzt werden sollen. Dafür wird das Tool „HeyGen" eingesetzt, das Sprache, Lippensynchronisation und Untertitel automatisch in die Zielsprache überträgt. Der Pilot soll mit der Veranstaltung „Grundlagen der Programmierung mit Python" beginnen und evaluiert werden, ob automatisierte Übersetzungen eine praktikable Möglichkeit darstellen, Lehrinhalte mehrsprachig bereitzustellen. Die Kosten für eine Business-Lizenz belaufen sich auf etwa 1.000 Euro pro Jahr. Aus der Universitätsbibliothek wurde unmittelbar Interesse bekundet, ebenfalls Lehrvideos in das Projekt einzubringen, was ausdrücklich begrüßt wurde. Es wurde zudem auf Gespräche mit einem deutschen Unternehmen verwiesen, das eine vergleichbare Lösung auf Basis lokaler Modelle entwickelt, was langfristig eine Alternative zu US-amerikanischen Diensten darstellen könnte.

8. Pilotprojekt: Flipped Classroom mit KI-Avataren

Ergänzend wurde ein zweites Teilprojekt vorgestellt: Ein Modul zum wissenschaftlichen Arbeiten soll im Sommersemester als Flipped-Classroom-Format angeboten werden, bei dem die vorbereitenden Lehrmaterialien teilweise mithilfe von KI-Avataren produziert werden. Die Plattform ermöglicht es, auf Basis eines vorgefertigten Textes realitätsnahe Videosequenzen zu erzeugen; entweder mit vorgefertigten Figuren oder einem Avatar der Lehrperson selbst. Ziel ist es, zu evaluieren, ob die Studierenden solche Formate akzeptieren und ob dadurch die Produktion von Lehrvideos signifikant beschleunigt werden kann, insbesondere bei der Aktualisierung von Inhalten. Die Kosten für die hierzu benötigte Lizenz werden ebenfalls durch das Förderprojekt gedeckt. Es wurde die Frage aufgeworfen, ob vergleichbare Lösungen perspektivisch auch intern oder durch deutsche Anbieter bereitgestellt werden könnten.

9. Diskussion: KI und Prüfungsleistungen – Prozess versus Produkt

Im offenen Diskussionsteil wurde intensiv über den Umgang mit KI bei schriftlichen Prüfungsleistungen gesprochen. Ausgangspunkt war die Frage, wie Prüfungen „KI-resistent" gestaltet werden können. Es wurde aus der Soziologie berichtet, dass selbst bei klar definierten Regeln, etwa KI-Nutzung nur für Brainstorming und Sprachkorrektur, nicht aber für Gliederung oder Texterstellung, die Einhaltung schwer kontrollierbar sei. Gerade die eigenständige Erstellung einer Gliederung wurde als kognitive Kernleistung und wichtiger Lernschritt betont, der durch KI-Nutzung verloren gehen könne.

In der Diskussion wurden zwei zentrale Perspektiven gegenübergestellt. Einerseits wurde für eine stärkere Prozessorientierung plädiert, bei der nicht nur das Endprodukt, sondern auch der Erstellungsprozess dokumentiert und bewertet wird; analog zur wissenschaftlichen Praxis, in der Methoden und Vorgehensweisen transparent dargelegt werden müssen. Andererseits wurde eingewandt, dass eine solche Prozessdokumentation für Studienanfängerinnen und -anfänger eine erhebliche Hürde darstelle, da viele ihren oft chaotischen Arbeitsprozess weder systematisch beschreiben könnten noch offenlegen wollten. Aus der Schreibberatung wurde bestätigt, dass es bereits eine große Hemmschwelle gebe, unfertige Arbeiten zu zeigen.

Es wurde darauf hingewiesen, dass zwischen wissenschaftlicher Integrität und Lernzielen unterschieden werden müsse. Am Produkt allein lasse sich nicht erkennen, ob die KI den gesamten Text erstellt habe und die Person ihn lediglich in eigene Worte gefasst habe, oder ob umgekehrt die eigene Denkarbeit im Vordergrund gestanden habe und die KI nur sprachlich geglättet habe. Es wurde auf eine aktuelle Studie in der Fachzeitschrift „Nature" verwiesen, die zeige, dass die Qualität wissenschaftlicher Publikationen mit KI-Unterstützung zwar steige, die Vielfalt der Forschungslandschaft jedoch abnehme. Die klassische Klausur wurde als nach wie vor sicherste Prüfungsform ohne KI-Einfluss genannt, allerdings mit dem Einwand, dass dort Problemlösefähigkeiten nur eingeschränkt abgeprüft werden könnten.

Es wurde zudem auf die Perspektive der Studierenden eingegangen: Viele Studienanfängerinnen und -anfänger befänden sich in einem Dilemma, da sie befürchteten, ohne KI schlechtere Ergebnisse zu erzielen als Kommilitoninnen und Kommilitonen, die KI einsetzen, gleichzeitig aber keine klare Orientierung erhielten, welcher KI-Einsatz angemessen sei. Es wurde für mehr Verständnis und Hilfestellung plädiert. Aus der Physik wurde ergänzend darauf hingewiesen, dass der Übergang von der schulischen Lernkultur, mit klaren Vorgaben und engmaschiger Kontrolle, zur eigenverantwortlichen universitären Arbeitsweise generell schwierig sei und die KI-Verfügbarkeit diese Herausforderung verstärke. Besonders betroffen seien Studierende aus nicht-akademischen Elternhäusern.

Von einer Teilnehmerin wurde berichtet, dass an einem Fachbereich bereits ein differenziertes Formular des Prüfungsamts existiert, in dem Dozierende genau ankreuzen können, welche Arbeitsschritte mit KI erlaubt sind und welche nicht. Die Zusammenfassung des Forschungsstandes wurde dabei als explizit nicht erlaubter Bereich definiert, da dieser als Kernkompetenz des wissenschaftlichen Arbeitens gelte.

10. Anregungen und offene Punkte

Es wurde angeregt, die in verschiedenen Sitzungen und Präsentationen bereits diskutierten Prüfungskonzepte gebündelt zusammenzustellen. Als pragmatischer Ansatz wurde vorgeschlagen, die vorhandenen Sitzungsprotokolle mithilfe von NotebookLM thematisch auszuwerten. Eine gezielte Sitzung zum Thema KI und Prüfungsleistungen wurde für eine der kommenden OAG-Treffen vorgeschlagen, ebenso die Erarbeitung eines internen Arbeitspapiers mit Perspektiven aus verschiedenen Fachbereichen. Es wurde zudem angeregt, die Idee einer internationalen OAG als Projekt aufzugleisen und hierfür Fördermöglichkeiten zu identifizieren.