Wichtigste Erkenntnisse aus der AI Readiness Community of Practice – Bildungs Führungskräfte aus Großbritannien und Irland

Letzte Woche kamen Bildungs Führungskräfte aus Großbritannien und Irland zu unserer AI Readiness Community Practice zusammen, einer Community-Sitzung, die sich darauf konzentrierte, Hochschul- und Weiterbildungseinrichtungen dabei zu helfen, die KI-Integration an ihren strategischen Zielen auszurichten. Von Rahmenwerken über die Überprüfung von Anbietern bis hin zum Kulturwandel haben wir reale Beispiele, Werkzeuge und Blaupausen hervorgehoben, um Institutionen voranzubringen. Im Folgenden finden Sie unsere wichtigsten Erkenntnisse und Ressourcen. Möchten Sie an unserer nächsten Sitzung teilnehmen? Nehmen Sie Kontakt auf.

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Wie kann KI an strategischen Zielen im Hochschulbereich ausgerichtet werden?

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Die Sitzung begann mit der Rahmung der KI-Bereitschaft anhand konkreter institutioneller Prioritäten: TEF-Ergebnisse, NSS-Ergebnisse und Strategien zur digitalen Transformation.

KI gestaltet bereits die wichtigsten Bereiche der Student Experience um:

• Personalisierte Lernpfade durch adaptive Plattformen
• Beschleunigte Feedbackschleifen mit automatisierter Bewertung
• Barrierefreie Lernressourcen durch mehrsprachige, unterstützende Tools

Die Institutionen berichteten von einer Verbesserung der Zufriedenheit mit den Lernmöglichkeiten um 15–25 %, einer Steigerung der Feedbackqualität um 20–30 % und einem Zuwachs der wahrgenommenen Relevanz der Ressourcen um bis zu 28 %.

Die Einführung von KI kann nicht isoliert von der institutionellen Strategie erfolgen. Die Ausrichtung auf Kennzahlen wie NSS (National Student Survey), TEF (Teaching Excellence Framework) und Pläne zur digitalen Transformation ist unerlässlich. Anstatt KI als ein zusätzliches Tool zu betrachten, sollten die Institutionen sie direkt mit Ergebnissen wie Studentenzufriedenheit, betrieblicher Effizienz und Innovation in der Lehre verbinden. Das Potenzial von KI zur Verbesserung der Bindung, zur Automatisierung von Routineprozessen und zur Steigerung der Zufriedenheitswerte kann ein Katalysator für die Freisetzung von Budgets und interner Akzeptanz sein.

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Tatsächlich verfügen die meisten Hochschulen bereits über KI-basierte Initiativen – sei es in der Automatisierung der Bewertung oder der Personalisierung von Kursen. Was oft fehlt, ist ein Governance-Rahmen und eine strategische Ausrichtung. Bildungsverantwortliche prüfen ihre bestehenden Praktiken und ordnen sie den Studienergebnissen zu, wobei sie ein einfaches Venn-Diagramm verwenden, in dem Kosteneffizienz und Studentenerfahrung als Planungsinstrument zusammenkommen.

Wichtige Empfehlungen:

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• Ordnen Sie KI-Pilotprojekte direkt den NSS-Bereichen und TEF-Kriterien zu
• Koppeln Sie studierendenzentrierte Innovationen mit institutionellen Automatisierungsgewinnen
• Verwenden Sie KI-Reifegradmodelle (wie das von Jisc), um Fortschritte zu messen und zu verfolgen

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So prüfen Sie KI-Lösungen: Jenseits von GPT

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Die zweite Herausforderung war die Bewertung von KI-Tools, insbesondere angesichts der Flut von Angeboten auf dem Markt. Die Diskussionsteilnehmer betonten die Auswahl von Lösungen, die über reines GPT hinausgehen, um einen institutionellen ROI zu erzielen.

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Wie können Hochschulen zwischen Marketing-Hype und praktischem KI-Nutzen unterscheiden? Wir haben die Checkliste „Value-over-GPT“ eingeführt: Hochschulen sollten prüfen, ob sich KI-Plattformen in SIS-, LMS- oder CRM-Systeme integrieren lassen, ob sie Schutzmaßnahmen wie System Prompt Control und Review-Workflows bieten und ob sie die Datenhoheit respektieren (z. B. die Möglichkeit, Chatbot-Interaktionen zu exportieren und zu analysieren). Ohne diese Grundlagen riskieren die Hochschulen, sich an „Black Box“-Anbieter oder nicht skalierbare Pilotprojekte zu binden.

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Das Gespräch verlagerte sich auf die praktische Einsatzplanung. Wir erläuterten, wie die Einführung von KI einer Matrix aus Wirkung und Machbarkeit folgen sollte, und ermutigten die Hochschulen, mit Prozessen mit hohem Volumen und geringer Komplexität zu beginnen, wie z. B. Zulassungsanfragen oder die Automatisierung von Zeugnissen. Die Hochschulen sollten nach Live-Referenzen fragen und die Anbieter danach bewerten, ob sie eine Echtzeit-Iteration ermöglichen. Ziel ist nicht nur die Einführung, sondern der Aufbau eines anpassungsfähigen, messbaren KI-Ökosystems auf dem Campus.

Worauf Sie achten sollten:

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• Tiefe Integrationen mit SIS, LMS, CRM
• Schutzmaßnahmen wie editierbare System-Prompts, Genehmigungs-Workflows und Human-in-the-Loop-Checkpoints
• Datenkontrolle: Souveränität, Exportierbarkeit und Analytik
• Flexible Kostenmodelle: Berücksichtigen Sie die Gesamtbetriebskosten, nicht nur die Nutzungspreise
• Nachgewiesener ROI: Hat der Anbieter auf einem realen Campus Ergebnisse erzielt?

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Change Management & Institutionelle Kultur

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KI-Integration ist nicht nur technisch, sondern auch zutiefst kulturell. Der dritte Teil der Sitzung befasste sich mit Change Management und KI-Kompetenz.

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Der Fokus verlagerte sich auf Menschen, nicht auf Plattformen. Wir haben dargelegt, dass die Akzeptanz durch Studierende und Mitarbeiter ein entscheidender Faktor für KI-Initiativen ist. Da 92 % der Studierenden in Großbritannien und 61 % der Mitarbeiter bereits Gen-KI-Tools nutzen (oft informell), wurde in dem Gespräch die Notwendigkeit erörtert, von einer passiven zu einer informierten Nutzung überzugehen. Zu den kulturellen Hindernissen gehörten „KI-Schuldgefühle“ bei den Studierenden, ethische Unsicherheit und die Sorge der Mitarbeiter um Fairness, Voreingenommenheit und Datenschutz. Aber wie wir betonten, sind dies keine Hindernisse, sondern Ausgangspunkte für die Auseinandersetzung.

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Wir ermutigen die Hochschulen, Studierende und Dozenten frühzeitig einzubeziehen, und betonten den Wert der Transparenz: Erklären Sie, warum und wie KI eingesetzt wird, nicht nur, welches Tool eingeführt wird. Der „Nova“-Assistent der University of Gloucestershire wurde als Beispiel für eine auf Studierende ausgerichtete KI angeführt, die im Rahmen der akademischen Beratung eingesetzt wird, rund um die Uhr zugänglich ist und mit Klarheit über Einschränkungen und Unterstützungsstrukturen eingeführt wurde.

KI in Hochschulbildung Adoption Trends:

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• 92 % der britischen Universitätsstudenten nutzen jetzt Gen-KI-Tools
• 61 % der Dozenten haben Gen-KI ausprobiert
• 93% des Personals erwarten eine Ausweitung der Nutzung innerhalb von 2 Jahren

Quellen: Ellucian AI in Higher Education Professionals Survey (2024), Digital Education Council’s Global AI Faculty Survey (2025), HEPI Student Generative AI Survey 2025

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Wesentliche kulturelle Hindernisse für die Einführung von KI im Hochschulbereich:

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• Bedenken der Studierenden: akademische Integrität, "KI-Schuldgefühle"
• Bedenken der Mitarbeitenden: Voreingenommenheit in KI-Systemen, Datenschutz

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Umsetzbare Praktiken:

• KI-Initiativen in gemeinsamer Entwicklung mit Studierenden und Dozenten
• Durchführung von Fokusgruppen, Testlaboren und Soft-Aktivitäten (wie Namenswettbewerben oder Umfragen)
• Förderung von Vertrauen durch transparente Richtlinien, inklusiven Zugang und häufige Kommunikation

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Ressourcen zur Unterstützung der institutionellen KI-Governance

Wir haben eine kuratierte Sammlung von Blueprints und Policy Frameworks zusammengestellt, um Institutionen beim Aufbau ihrer eigenen KI-Governance-Strategien zu unterstützen:

• Jisc AI Maturity Toolkit für den tertiären Bildungsbereich
• Generative AI Student Guidance for FE (National Centre for AI)
• University of Edinburgh Gen-AI Guidance
• DCU AI Position Statement
• University of Birmingham Education Excellence Hub

Greifen Sie über unseren Ressourcen-Link an einem Ort auf alle diese zu: Blueprint-PDF herunterladen

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Eine Einladung

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Über LearnWise

LearnWise AI ermöglicht es Universitäten, die Studierendenbetreuung mit einem stets verfügbaren, KI-gestützten Assistenten zu verbessern, der sich nahtlos in über 400 EdTech-Tools integrieren lässt. LearnWise wurde entwickelt, um Institutionen in jeder Phase ihrer KI-Einführung zu unterstützen. LearnWise optimiert die Einbindung der Studierenden, senkt die Betriebskosten und bietet sofortige, kontextbezogene Unterstützung über verschiedene Plattformen hinweg. LearnWise genießt das Vertrauen führender Institutionen weltweit und hat die Services für über 1 Million Studierende rationalisiert, die Supportanfragen halbiert und die Lernerfahrung verändert.

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