Im Wahlmodul „User Experience Trends“ am Fachbereich 5 haben wir im Sommersemester 2026 ein Lehrdesign erprobt, das KI nicht verbietet, sondern systematisch zum Gegenstand der Reflexion macht. Ein Lernziel des Moduls ist die Befähigung zum wissenschaftlichen Arbeiten.
Die Ausgangslage: Wer kennt es?
Handschriftliche Abgaben oder Lösungen z. B. im Rahmen einer Papier-Klausur: Sie enthalten Rechtschreibfehler, umständliche Sätze, aber jeder Text klingt anders und manchmal entdeckt man überraschende Gedanken.
Dagegen wirken besonders in letzter Zeit die digital eingereichten Lösungen einer Praktikumsabgabe von der gleichen Gruppe Studierender zu perfekt: Die Absätze und Listen sind sauber und gleichförmig, z.B. ist die Anzahl der Listenpunkten gleich, Fachbegriffe sitzen und jedes Komma scheint geprüft. Viele Texte ähneln sich auffällig und die Menschen dahinter sind häufig nicht zu erkennen.
Es scheint naheliegend, dass generative KI im Einsatz war. Dieser Unterschied führte uns zu der Frage: Wie lässt sich wissenschaftliches Arbeiten vermitteln, wenn Studierende innerhalb weniger Sekunden Gliederungen, Literaturlisten und ausformulierte Texte generieren können?
Unser Lehransatz für reflektierten KI-Einsatz
Im Modul „User Experience Trends“ entwickeln und halten Studierende ab dem 4. Semester einen Vortrag und schreiben eine wissenschaftliche Hausarbeit. Viele machen dabei ihre ersten intensiveren Erfahrungen mit Literaturrecherche und wissenschaftlichem Arbeiten.
Generative KI zu verbieten, erschien uns wenig sinnvoll. Also machten wir sie im Sommersemester 2026 zum festen Bestandteil des Arbeitsprozesses mit dem Ziel, eigene Denk- und Entscheidungsprozesse sichtbar zu machen.
Die Studierenden bearbeiteten jeden wichtigen Meilenstein zweimal: zuerst ohne KI, danach mit KI. Das galt zum Beispiel für die Literatursuche, die Vortragsagenda, die Vortragsfolien oder die Gliederung der Hausarbeit.
Für jeden Meilenstein gab es drei Phasen:
Phase 1: Selbst machen.
Die Studierenden entwickelten zunächst eigenständig eine Lösung, ohne generative KI einzusetzen.
Phase 2: KI fragen.
Danach bearbeiteten sie dieselbe Aufgabe mithilfe eines KI-Werkzeugs erneut und dokumentieren den Prozess sowie die Ergebnisse.
Phase 3: Das Delta reflektieren und eine verbesserte Lösung erstellen.
Beide Lösungen wurden anschließend anhand von Reflexionsfragen miteinander verglichen: Was ist an der KI-Version besser? Wo ist die eigene Lösung stärker? Was fehlt in meiner Lösung?
Auf Grundlage des Vergleichs überarbeiteten die Studierenden ihre ursprüngliche Lösung und begründeten, welche Elemente der KI-Version sie übernahmen oder verwarfen.
Ergänzt wurden die Aufgaben durch mehrere verpflichtende, persönliche Coaching-Gespräche von jeweils 20 bis 30 Minuten. Dort erläuterten die Studierenden ihre Entscheidungen, konnten Fragen stellen und erhielten individuelles Feedback.
Erste Beobachtungen
Nach unserer Beobachtung setzten etwa ein Drittel der Studierenden das Verfahren sehr sorgfältig um. In diesen Fällen wurde die Eigenleistung deutlicher erkennbar. Die Studierenden stellten beispielsweise fest, dass KI-Texte häufig sprachlich glatter wirkten, zugleich aber oberflächlichere Argumentationen oder wenig spezifische Beispiele enthielten. Zudem entdeckten sie beispielsweise Potentiale für systematische Literatur-Recherche, indem sie die KI passende Suchstrings spezifisch für bestimmte Literaturdatenbanken generieren ließen.
Schwierig war die Einordnung der Eigenleistung, wenn Studierende KI intensiv zur sprachlichen Überarbeitung nutzten. Dies kann jedoch – wie die Coaching-Gespräche zeigten – für Studierende, die nicht in ihrer Erstsprache schreiben, eine hilfreiche Unterstützung sein und das Selbstbewusstsein steigern. Gleichzeitig besteht die Gefahr, dass individuelle Ausdrucksweisen und Gedanken unsichtbar werden.
Bei einigen wenigen Abgaben blieb unklar, ob auch die Reflexion selbst mithilfe von KI entstanden war.
Die Coaching-Gespräche erwiesen sich deshalb als zentraler Bestandteil des Konzepts. Im Gespräch wurde deutlich, ob ein Thema verstanden und eine Entscheidung bewusst getroffen worden war. Wir konnten darüber sprechen, dass wissenschaftliches Arbeiten auch bedeutet, Unsicherheit auszuhalten, Zwischenergebnisse zu prüfen, manchmal Umwege zu gehen und Anpassungen vorzunehmen.
Learnings und Fazit
Das Konzept ist vielversprechend und kostet jedoch Zeit, weil es betreuungsintensiv ist. Wer wöchentliche Zwischenergebnisse zeitnah lesen und individuelle Gespräche führen möchte, braucht realistische Gruppengrößen oder Unterstützung: Bei 24 Studierenden konnten wir das Konzept nur umsetzen, weil wir die Betreuung zwischen einer Professorin und einer wissenschaftlichen Mitarbeiterin aufteilten. Auch verhindert die Vorgehensweise nicht, dass einzelne Studierende sämtliche Arbeitsschritte inkl. der schriftlichen Reflexion durch KI erzeugen lassen. Es verschiebt den Fokus der Aufmerksamkeit aller Beteiligten jedoch vom perfekten Endprodukt auf nachvollziehbare Entscheidungen, sichtbare Verständnisprozesse und die Förderung der Fähigkeit, Ergebnisse kritisch zu beurteilen.
Der Dreischritt „zuerst selbst, dann mit KI und anschließend das Delta reflektieren“ bietet einen praktikablen Ausgangspunkt für einen bewussten Umgang mit generativer KI und das Erlernen des wissenschaftlichen Arbeitens.
