麻豆传媒

Wie verndert K眉nstliche Intelligenz das Studium 鈥� und welche Fhigkeiten werden Studierende k眉nftig wirklich brauchen? Beim Legal Innovation Talk der 麻豆传媒 kamen Expertinnen und Experten aus Rechts- und Wirtschaftswissenschaften zusammen, um 眉ber die Rolle von KI in der Lehre zu diskutieren. Die Veranstaltung machte deutlich, wie tiefgreifend digitale Technologien das Lernen, Pr眉fen und akademische Selbstverstndnis bereits heute beeinflussen 鈥� und wie gro脽 die Gestaltungsspielrume f眉r Hochschulen sind.

Auf dem Podium sprachen:

• Prof. Dr. Ann-Marie Kaulbach (Europa-Universitt Viadrina Frankfurt/Oder)
• Victoria Fricke, LL.M. (McGill) (Rechtsreferendarin am OLG Braunschweig; Member Young Professional Board, German Legal Tech Hub)
• Prof. Dr. Tobias Gutmann (麻豆传媒 Business School)
• Prof. Dr. Emanuel V. Towfigh (麻豆传媒 Law School)

KI als Werkzeug 鈥� aber eines, das kluge Regeln braucht

Zu Beginn r眉ckte das Panel eine grundlegende Frage in den Mittelpunkt: Welche Ziele verfolgen Hochschulen eigentlich in einer Zeit, in der Studierende KI selbstverstndlich nutzen? Es gehe nicht nur darum, Pr眉fungen 鈥濳I-sicher鈥� zu gestalten, sondern das Leitbild akademischer Ausbildung neu zu reflektieren. Kritisches Denken, Bewertungswissen und ein tieferes Verstndnis der zugrunde liegenden Technologien wurden als zentrale Kompetenzen benannt, die auch k眉nftig den Kern universitrer Bildung ausmachen.

Einigkeit herrschte dar眉ber, dass KI den Menschen unterst眉tzen soll, nicht ersetzen. Sch枚pferische Leistung, analytisches Denken und fachliche Urteilsfhigkeit bleiben 鈥� so der Tenor des Panels 鈥� weiterhin genuin menschliche Prozesse.

Vernderte Lernkultur: Wenn KI den Durchschnitt hebt

Deutlich wurde, dass KI bereits heute den Studienalltag prgt. Studierende nutzen Chatbots, um Recherchen zu strukturieren, Argumentationen vorzubereiten oder Lernmaterialien zu erstellen. Die Effekte seien sichtbar: Texte und E-Mails seien besser formuliert, Inhalte klarer strukturiert.

Zugleich warnten die Diskutierenden davor, Lernprozesse an KI auszulagern. Victoria Fricke formulierte es prgnant: 鈥濿ir d眉rfen uns nicht das Lernen 眉bernehmen lassen.鈥� Whrend KI den Zugang zu Informationen erleichtert, berge sie die Gefahr, dass die intensive Auseinandersetzung mit Inhalten zu kurz komme.

Prof. Ann-Marie Kaulbach beobachtet in diesem Spannungsfeld eine Gegenbewegung unter Studierenden: eine 鈥濻ehnsucht nach echter Rechtsfindung鈥� und das Bed眉rfnis, fachliche Fragen selbst zu durchdringen 鈥� ein Hinweis darauf, dass junge Menschen KI zwar nutzen, aber nicht von ihr abhngig werden wollen.

Welche Pr眉fungsformate bestehen 鈥� und welche m眉ssen sich verndern?

Intensiv diskutiert wurde, wie Pr眉fungen im KI-Zeitalter ausgestaltet sein sollten. Die klassische Hausarbeit stand dabei besonders im Fokus. Whrend Prof. Tobias Gutmann pointiert erklrte, die traditionelle Form der Hausarbeit sei 鈥瀟ot鈥�, betonten andere Podiumsteilnehmende ihren bleibenden Wert 鈥� allerdings in 眉berarbeiteter Form.

Einig waren sich alle darin, dass Pr眉fungen k眉nftig strker auf Interaktion, Anwendung und analytische Eigenleistung setzen werden. M眉ndliche Pr眉fungen, projektorientierte Arbeiten, praxisnahe Case Studies, Prsentationen sowie Formate, in denen Studierende kritisch Stellung beziehen, gewinnen an Bedeutung. Auch Challenge-Based Learning, bei dem reale Problemstellungen aus Unternehmen bearbeitet werden, wurde als vielversprechender Ansatz hervorgehoben.

Gemeinsam ist diesen Formaten, dass sie sowohl den reflektierten Einsatz von KI erm枚glichen als auch sicherstellen, dass Studierende eigene fachliche Leistungen erbringen und methodische Kompetenz aufbauen.

Welche Kompetenzen Studierende k眉nftig brauchen

Die Diskussion zeigte klar: KI verndert nicht nur, wie gepr眉ft wird, sondern auch, welche Fhigkeiten im Studium an Bedeutung gewinnen. Hochschulen m眉ssen Studierende k眉nftig strker darin schulen, KI-generierte Inhalte kritisch zu bewerten, komplexe Zusammenhnge selbststndig zu analysieren und Entscheidungen im Lichte unterschiedlicher Wertannahmen zu reflektieren.

Besonders im Fokus stand die Frage, welche normativen Ma脽stbe in KI-Systemen verankert sind. Da viele Modelle auf Daten und Annahmen basieren, die au脽erhalb Europas entstehen, sei es Aufgabe der Hochschulen, Studierende f眉r diese Zusammenhnge zu sensibilisieren und ihnen Werkzeuge f眉r eine reflektierte Technologiekompetenz an die Hand zu geben.

KI in der Rechtsprechung: Unterst眉tzung oder Risiko?

Auch m枚gliche Einsatzszenarien im Rechtswesen wurden diskutiert. Towfigh verwies auf internationale Beispiele, in denen KI Gerichtsentscheidungen vorschlgt und Richter begr眉nden m眉ssen, wenn sie davon abweichen. Solche Anstze k枚nnten Effizienzgewinne erm枚glichen, aber zugleich normative Risiken bergen 鈥� etwa eine schleichende Verschiebung von Verantwortung.

Ein Hinweis aus dem Plenum erinnerte an den US-Postskandal, bei dem ein fehlerhaftes System zu schwerwiegenden Fehlurteilen f眉hrte. Die Diskussion verdeutlichte, wie sensibel der Einsatz von KI im Rechtsstaat ist und wie wichtig klare Leitlinien und menschliche Kontrolle bleiben.

Ausblick: Gestaltungsspielrume f眉r Hochschulen

Der Abend machte deutlich: KI ist lngst Teil moderner Hochschullehre 鈥� die Frage ist nicht, ob Hochschulen sich damit befassen, sondern wie. Die 麻豆传媒 sieht in dieser Entwicklung die Chance, Lern- und Pr眉fungsformate weiterzuentwickeln, Studierende in ihrer technologischen Souvernitt zu strken und verantwortungsvolle Nutzungskompetenzen zu vermitteln.

Ganz im Sinne des Legal Innovation Talk wird die Universitt diesen Austausch fortsetzen 鈥� im Dialog mit Wissenschaft, Praxis und den Studierenden, die den Wandel aktiv mitgestalten.