2015 haben die Vereinten Nationen die Agenda 2030 für die nachhaltige Entwicklung verabschiedet. Sie beinhaltet 17 Ziele für eine nachhaltige Entwicklung (Sustainable Development Goals (UN 2015, 2024).
Diesen SDGs sind spezifische Prinzipien inhärent, die sich für die Kriterienentwicklung empfehlen: Universalität, Kohärenz und Integration, Gerechtigkeit, Ökologische Nachhaltigkeit, Resilienz, das Prinzip, „Niemanden zurückzulassen“ und das Prinzip der gegenseitigen Rechenschaftspflicht (Sachs et al 2019a u. 2019b).
In der Entwicklungszusammenarbeit (EZ), die hier als transferähnliche Kooperationsbeziehung verstanden wird, an der sich bei der Hochschulentwicklung orientiert werden kann, sind bestimmte Qualitätsstandards (der Organisation für wirtschaftliche Zusammenarbeit und Entwicklung (OECD)) für die Evaluierung etabliert (sog. DACs) (siehe OECD 1991, 2010).
Diese OECD-DAC Kriterien (wie Relevanz, Kohärenz, Effektivität, Effizienz und Impact) wurden in den letzten Jahren mit dem Anliegen der Durchdringung (in der EZ „Harmonisierung“ genannt) mit den SDGs sowie den SDG-Prinzipien weiterentwickelt (OECD 2018, 2019, 2021).
Mittlerweile gibt es wissenschaftliche Arbeiten, die Harmonisierung der OECD-DAC-Kriterien in Bezug auf die Prinzipien der SDGs analysieren (Martinuzzi & Meyer2015, Meyer 2020, Albrecht 2024).
An der Hochschule Magdeburg-Stendal wird derzeit überlegt, ob und wie diese vom Anliegen einer akademischen Bildung für nachhaltige Entwicklung (BNE) durchdrungenen Evaluationskriterien der internationalen Entwicklungszusammenarbeit auch für die Evaluierung des Wissens- und Technologietransfers der Hochschule geeignet sind.
Hintergrund ist unter anderem, dass die deutsche UNESCO-Kommission BNE-bezogene Strukturbildungen an Hochschulen und Universitäten bereits 2011 angeregt und die OECD dieses Anliegen im Jahr 2015 unterstrichen hatte (UNESCO 2011, OECD 2015).
Referenzebenen der Überlegungen sind die Kriterien für die Güte von Forschungsstrukturen und Forschungsprozessen (siehe DFG 2019) und ihrer Evaluation und Steuerung (WR 2011).
Referenzebenen sind außerdem die Kriterien für die Güte von Lehrstrukturen und -prozessen (Die Länder 2018, KMK 2017, BMJ 1999), des Lehrens und Lernens selbst (Bund & Länder 2019, WR 2017, WR 2008) sowie der Lehrperformance und Lehrkompetenz der Lehrpersonen (BMBF 2010a, 2010b).
Erwartet wird, die detailorientierten quantitativen Strukturanalysen des sogenannten Transferbarometers (Stifterverband 2021a) um Hochschulkulturelles wie auch Gegenläufiges sowie Inhärentes und Gedeutetes zum Transfer ergänzen zu können, um den „strategischen Potenzialen“ des Wissenschaftstransfers zukünftig noch stärker Geltung zu verschaffen (Stifterverband 2021b).

Die Universität Paderborn führt eine umfassende Studie durch, um ihre Rolle bei der Bewältigung globaler Nachhaltigkeitsprobleme zu verstehen und zu stärken. Durch eine Materialitäts- und Vorausschauanalyse werden die Auswirkungen auf planetare Grenzen und soziale Standards untersucht. Ein partizipativer Ansatz und Workshops ermöglichen es, die wichtigsten Themen zu identifizieren und Strategien zur Stärkung der Nachhaltigkeit abzuleiten. Die Ergebnisse bieten Einblicke, die auch auf andere Bildungseinrichtungen übertragbar sind und verdeutlichen die Bedeutung von Universitäten als Treiber des Wandels. Ein noch ausstehendes Ergebnis könnte sein, wie die Universität Paderborn diese Erkenntnisse konkret in ihre langfristige Strategie implementieren wird.

Die Erreichung der im Europäischen Green Deal (Europäische Kommission, 2019) und der Sustainable Development Goals (Vereinte Nationen, 2015) festgeschriebenen Klimaziele, die noch lange nicht erreicht sind (Vereinte Nationen, 2023), sind zentrale Themen, zu denen Hochschulen im Rahmen ihres gesellschaftlichen Auftrags einen wesentlichen Beitrag leisten sollten. Vor dem Hintergrund der immer deutlicher werdenden globalen Auswirkungen lokalen Handelns und globaler Verflechtungen wird die internationale Zusammenarbeit als Beitrag zur Erreichung dieser Ziele immer wichtiger. Bislang, und insbesondere im Rahmen von ERASMUS+, dessen Kernelement Mobilität ist, standen im Mittelpunkt solcher Zusammenarbeiten mit vielen Reisen verbundene Treffen vor Ort. Vor diesem Hintergrund, aber auch vor dem Hintergrund, dass Reisen im Falle von unvorhergesehenen Ereignisses wie einer Pandemie möglicherweise nicht möglich sind, hat sich das Projekt ONE der Forschungsfrage gewidmet, ob ein internationales Projekt mit nur EINEM Treffen vor Ort möglich ist und wie es gestaltet werden kann. Dieses Ziel hat mindestens zwei Dimensionen: zum einen geht es um die Verringerung von CO2-Emissionen (durch weniger Reisen, aber auch durch eine bewusste und umsichtige Nutzung digitaler Alternativen) und zum anderen geht es um die Erhöhung der Resilienz von internationaler Zusammenarbeit in der Hochschulforschung. Darüber hinaus trägt das Konzept des weniger Reisens dazu bei, Barrieren für Personen zu verringern, die nicht reisen können (etwa aufgrund von Behinderungen und anderen besonderen Bedürfnissen, Pflegeaufgaben oder finanziellen Zwängen) und trägt somit zu mehr Inklusion und Gleichberechtigung bei (Cendon, Mörth, Mangiatordi, 2022).

Das Erasmus+ Projekt “The ONE Meeting Project” (2020-2022) adressierte diese Forschungsfrage indem es einen starken partizipativen Forschungsprozess verfolgte, der alle Partner:innen und ihre Bedürfnisse und Erfahrungen von Anfang an ebenso mit einbezog wie kontinuierliches Feedback von relevanten Interessengruppen und zukünftigen Nutzer:innen der Projektergebnisse. Der ONE-Ansatz wurde in einer kontinuierlichen Schleife aus theoriebasierter Entwicklung, Expert:innen-Peerfeedback und der Anwendung des Ansatzes im Rahmen des ONE-Projekts selbst erarbeitet.

Die zentralen Ergebnisse sind ein Business Case als zentrales Tool, das Hochschul- und EU-Projektmanager:innen bei der grünen digitalen Transformation unterstützen soll, das Virtual Collaboration Toolkit, mit einer Sammlung virtueller Werkzeuge und praktische Anleitungen zu deren Verwendung, und der ONE Meeting Guide, ein umfassendes Dokument, das alles enthält, was Sie wissen müssen, wenn Sie ein ONE-Meeting-Only-Projekt durchführen möchten – einschließlich der drei Eckpfeiler: Nachhaltigkeit, Barrierarmut und Agiles Projektmanagement.

Das Poster bildet den ONE-Ansatz und die zentralen Ergebnisse ab. Mit unserer Posterpräsentation möchten wir unsere Erkenntnisse aus dem Projekt teilen und die Teilnehmenden dazu einladen, die Planung und Durchführung eigener internationaler Kooperationsprojekte zu überdenken und mit uns zu diskutieren, wie zukünftige Projekte nachhaltig und inklusiv durchgeführt werden können.

Eine zentrale und weiterhin aktuelle Herausforderung für Hochschulen liegt in der Verbreitung und Implementation von digitalen Lehr- und Lernformaten, Prozessen und Produkten im System Hochschule (Arndt, 2020) sowie der Suche nach einem Umgang mit den Erfahrungen aus der COVID-19-Pandemie (Lübcke et al., 2022; Seyfeli et al., 2020). (De-)zentrale Unterstützungsstrukturen an Hochschulen werden als unabdingbar für eine nachhaltige Implementation angesehen, sind jedoch bisher hinsichtlich ihrer spezifischen Ausgestaltungen und Rollen wenig erforscht (Arndt, 2020; Seyfeli et al., 2020). Unterstützungsstrukturen sind Einrichtungen, die fakultäts- und institutsübergreifende Services zur Unterstützung der akademischen Lehre anbieten (z. B. Bereitstellung der technischen Infrastruktur, Beratung, Beschaffung, Qualifizierung von Lehrenden oder die strategische Begleitung der Hochschulleitungen) (Goertz & Hense, 2021, S. 6) und übernehmen damit die Vermittlungsrolle zwischen dem Prozess der Digitalisierung und den Hochschulangehörigen. Die Namen dieser sogenannten Unterstützungsstrukturen variieren, sind aber in den meisten Fällen mit dem Schlagwort des E-Learnings oder der digitalen Lehre verbunden. Es sind die Mitarbeitenden dieser Organisationseinheiten, die explorativ im Zentrum des Dissertationsprojektes stehen, welches das Ziel hat zu rekonstruieren, wie Akteur:innen dieser Organisationseinheiten beruflich in ihrer Organisation Hochschule, aber auch in Interaktion mit inneren sowie auch äußeren Organisationskontexten handeln. Wie stellt sich ein (gemeinsamer) Orientierungsrahmen (nach Bohnsack, 2017) dar und was lässt sich daraus für den Digitalisierungsprozess der Hochschulen ableiten? Die auf dem Poster dargestellten Ergebnisse sind als ein Teilschritt für dieses Gesamtprojekt zu verstehen.
Es wurden Gruppendiskussionen in zwei Samplingphasen an insgesamt sechs verschiedenen Hochschulen in Deutschland durchgeführt. Die Erhebung beinhaltete ebenfalls einen soziodemografischen Fragebogen für die Mitarbeitenden (N=23) sowie einen Kurzfragebogen zur organisationalen Verankerung der Supporteinheit(en) an der Hochschule (N=15). Durch die Auswertung der Fragebögen mit dem Fokus auf berufliche Qualifizierung und Aufgabenstellung sowie der organisationalen Verankerung in den Hochschulen kann ein tieferes Verständnis der Handlungskontexte und -bedingungen der untersuchten Personengruppe für die weitere Materialauswertung erreicht werden.
Die Ergebnisse zeigen, dass aus dem Material derzeit keine dominierende berufliche Qualifikation hervorgeht und die organisationale Verankerung dieser Personengruppe heterogen ist. Eine Gemeinsamkeit zeichnet sich in der systematischen strukturellen Verbindung von zentralen und dezentralen Organisationseinheiten in den Hochschulen ab.
Literaturverzeichnis
Arndt, C. (2020). Forschungsprojekt BRIDGING: Was die Krise für die Entwicklung und Verbreitung digitaler Hochschulbildungskonzepte bedeuten kann. https://hochschulforumdigitalisierung.de/de/blog/forschungsprojekt-bridging-digitale-hochschulbildungskonzepte
Bohnsack, R. (2017). Praxeologische Wissenssoziologie. UTB Erziehungswissenschaft, Sozialwissenschaft: Bd. 8708. Verlag Barbara Budrich.
Goertz, L. & Hense, J. (Februar 2021). Studie zu Veränderungsprozessen in Unterstützungs-strukturen für Lehre an deutschen Hochschulen in der Corona-Krise (Arbeitspapier Nr. 56).
Lübcke, M., Bosse, E., Book, A. & Wannemacher, K. (03/2022). Zukunftskonzepte in Sicht? Auswirkungen der Corona-Pandemie auf die strategische Hochschulentwicklung (Arbeitspapier Nr. 63).
Seyfeli, F., Elsner, L. & Wannemacher, K. (2020). Vom Corona-Shutdown zur Blended University? ExpertInnenbefragung Digitales Sommersemester. Tectum. https://www.tectum-elibrary.de/10.5771/9783828876484-I/titelei-inhaltsverzeichnis?page=1

Die Entwicklung der Technologien im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) wirft viele Fragen zu Lehr- und Bewertungspraktiken auf, die sich sowohl auf das Lehren als auch auf das Lernen von Studierenden auswirken (Mohr et al., 2023; Gimpel et al., 2023). An der IU Internationale Hochschule werden im Fernstudium u. a. KI-Tools eingesetzt, um den Lernprozess der Studierenden zu unterstützen. Dies ermöglicht es den Studierenden, ihr Lernen zu individualisieren und zu optimieren (IU Internationale Hochschule, 2023). Gleichzeitig ermöglicht es den Lehrenden, die Lernbedürfnisse der Studierenden besser zu verstehen und darauf zu reagieren. Damit bieten sich neue Chancen des inklusiven Lehrens und Lernens (Hamisch et al., 2023; IU Internationale Hochschule, 2024). Aktuelle Studie der IU zeigen darüber hinaus, dass der Einsatz von KI-Tools wie Syntea die Lernzeit der Studierenden reduzieren (Möller et al., 2024) und zu gerechteren Bewertungen und größerer Fairness beitragen kann (Gobrecht et al., 2024).

Vor dem Hintergrund dieses Potenzials von KI für hochschulisches Lehren und Lernen und des damit verbundenen Transformationsprozesses beschäftigt sich der praxisorientierte Beitrag aus Sicht einer Lehrenden mit der Frage, welche Auswirkungen auf inklusives Lehren und Lernen und welche Veränderungen in der Lehre und in der Bewertung von Prüfungsleistungen sowie im Rollenverständnis der Lehrenden erkennbar sind. Außerdem wird darauf eingegangen, wie Lehrende und Lernende auf die im Zusammenhang mit KI entstehenden Herausforderungen der Zukunft vorbereitet werden können. Genutzt werden Daten zur Nutzung eines KI-Chatbots in aktuell fünf Kursen mit rd. 5.000 Studierenden im Zeitraum September 2023 bis April 2024. Es wird davon ausgegangen, dass die Nutzung der KI durch Studierende durch noch fehlendes Verständnis beeinträchtigt wird, zum anderen Lehrende trotz vielfältiger Weiterbildungsangebote derzeit noch nicht über die notwendige Expertise verfügen, um die sich bietenden Möglichkeiten optimal zu nutzen.

Literatur

Gimpel, H., Hall, K., Decker, S., Eymann, T., Lämmermann, L., Mädche, A., Röglinger, R., Ruiner,

C., Schoch, M., Schoop, M., Urbach, N. & Vandirk, S. (2023). Unlocking the Power of Generative AI

Models and Systems such as GPT-4 and ChatGPT for Higher Education: A Guide for Students and Lecturers. University of Hohenheim, March 20, 2023. https://digital.uni-hohenheim.de/fileadmin/einrichtungen/digital/Generative_AI_and_ChatGPT_in_Higher_Education.pdf

Gobrecht, A., Tuma, F., Möller, M., Zöller, T., Zakhvatkin, M., Wuttig, A., Sommerfeldt, H. & Schütt, S. (2024). Beyond human subjectivity and error: A novel AI grading system. IU Internationale Hochschule. https://iu-international-university-of-applied-sciences-research-papers.s3.eu-central-1.amazonaws.com/Beyond_human_subjectivity_and_error_a_novel_AI_grading_system.pdf

Hamisch, K., Kruschel, R., Janus, P. & Rossbach, S. (2023). KI als Katalysator für Inklusion? Die Potenziale Künstlicher Intelligenz für die inklusive Bildung. Bundeszentrale für politische Bildung. https://www.bpb.de/lernen/digitale-bildung/werkstatt/520748/ki-als-katalysator-fuer-inklusion/

Möller, M., Fabietti, D., Zakhvatkin, M., Nirmal, G., Stiersdorf, Q., Sommerfeldt, H. & Schütt, S. (2024). Revolutionising Distance Learning: A comparative Study of learning progress with AI-driven tutoring. Cornell University. https://doi.org/10.48550/arXiv.2403.14642

Mohr, G., Reimann, G., Blüthmann, N., Lübcke, E. & Kreinsen, M. (2023). Übersicht zu ChatGPT im Kontext Hochschullehre. Hamburger Zentrum für universitäres Lehren und Lernen. Universität Hamburg. https://www.hul.uni-hamburg.de/selbstlernmaterialien/dokumente/hul-chatgpt-im-kontext-lehre-2023-01-20.pdf

IU Internationale Hochschule (2023). Mit eigenem KI-Lernbuddy zum Lernerfolg – IU personalisiert Bildung mit Künstlicher Intelligenz. Pressemitteilung vom 21.09.2023. https://www.iu.de/news/mit-eigenem-ki-lernbuddy-zum-lernerfolg-iu-personalisiert-bildung-mit-kuenstlicher-intelligenz/

IU Internationale Hochschule (2024). Syntea, Dein persönlicher Lernassistent. https://www.iu.de/syntea/

Seit der Einführung von ChatGPT im November 2022 wird die Rolle textgenerierender KI in der Hochschulbildung intensiv diskutiert. Angesichts der Möglichkeit, dass Studierende Teile ihrer Prüfungsarbeiten an KI-Systeme auslagern, müssen traditionelle Prüfungsformate wie Hausarbeiten oder Thesen überdacht werden. Hochschulen stehen vor der Aufgabe, ihre Prüfungspraktiken anzupassen, um akademische Integrität und faire Bewertung zu sichern. Dieses Projekt untersucht, welche Prüfungsformate in der Ära der textgenerierenden KI sowohl praktisch umsetzbar als auch didaktisch sinnvoll sind. Im Rahmen von Umfragen und Workshops wurden Vorschläge für Prüfungsformate von Studierenden und Lehrenden gesammelt und mittels qualitativer Inhaltsanalyse analysiert. Die Bandbreite reicht von traditionellen, überwachten Klausuren bis hin zu innovativen, KI-integrierenden Formaten. Eine Auswertung a) anhand didaktischer und b) praktischer Kriterien zeigt, dass eine KI-integrative Prüfungspraxis Vorteile bietet gegenüber Ansätzen, die KI-Nutzung vermeiden wollen.

Anderson, L. W., & Krathwohl, D. R. (2001). A Taxonomy for Learning, Teaching and Assessing. Revision of Bloom’s Taxonomy of Educational Objectives. Abridged Edition. Longman.

Buck, I., & Limburg, A. (2023). Hochschulbildung vor dem Hintergrund von Natural Language Processing (KI-Schreibtools). die hochschullehre, 9/2023, 70–84. https://doi.org/10.3278/ HSL2306W

Budde, J., Tobor, J., & Beyermann, J. (2023). Blickpunkt Digitale Prüfungen. Hochschulforum Digitalisierung. https://hochschulforumdigitalisierung.de/sites/default/files/dateien/HFD_Blickpunkt_Digitale_Pruefungen.pdf

Gimpel, H., Hall, K., Decker, S., Eymann, T., Lämmermann, L., Mädche, A., Röglinger, M., Ruiner, C., Schoch, M., Schoop, M., Urbach, N., & Vandirk, S. (2023). Unlocking the Power of Generative AI Models and Systems such as GPT-4 and ChatGPT for Higher Education. Universität Hohenheim. https://wiso.uni-hohenheim.de/fileadmin/einrichtungen/wiso/Forschungsdekan/Papers_BESS/dp_2023-02_online.pdf

Mayring, P. (2010). Qualitative Inhaltsanalyse, in: Mey, G; Mruck, K. (Hrsg.): Handbuch qualitative Forschung in der Psychologie, Wiesbaden, S. 601-613.

van Dis, E. A. M., Bollen, J., Zuidema, W., van Rooij, R., & Bockting, C. L. (2023). ChatGPT: Five priorities for research. Nature, 614(7947), 224–226. https://doi.org/10.1038/d41586-023-00288-7

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