KI in Lehre und Bildungsorganisation jenseits der Unsicherheit. Bericht von der EDEN 2026

Go here for the English Version

Ich hatte die Möglichkeit, drei Tage lang an der EDEN-Konferenz 2026 in Porto teilzunehmen. Das Motto “Beyond Technology: Human-AI Collaboration for Learning and Teaching“ wirkte zunächst mehr breit als tief. Wie sich aber zeigte, navigieren mediendidaktische und hochschulische Praktiker*innen und Forscher*innen reflektiert und achtsam in einer Bildungslandschaft, die vor allem von Unsicherheit und Handlungsdruck geprägt zu sein scheint.
Was ich mitgenommen habe, ist:

• Wie die Community KI nutzt – ohne unkritisch zu folgen
• Dass Lehrende zunehmend zu Szenario-Architekten in soziotechnischen Lernarchitekturen werden
• Dass die KI-Forschung (noch) wenig zur Lösung der offenen Fragen zu „KI und Bildung” beisteuern kann
• Welche didaktischen Übersetzungen sich in KI-gestützten Lehrformaten zeigen
• Wie Leadership und Governance mit Unsicherheit umgehen
  Mein persönliches Fazit ist, dass Unsicherheit kein Hindernis für eine starke Community ist.

Kritische Affirmation

Das Spannungsfeld, in dem die KI-induzierte Transformation im Bildungsbereich auf der EDEN-Konferenz diskutiert wurde, entfaltete sich zwischen den Begriffen Kontinuität, Disruption, Dringlichkeit und Vorsicht. In den persönlichen Gesprächen war viel Verunsicherung und Ratlosigkeit zu spüren, teilweise wurde das auch offen thematisiert. „Wir wissen nicht, was wir nicht wissen“ war ein zentraler Claim. Die Frage, ob die Bildungsexpert*innen die KI aufgreifen sollen, scheint andererseits mit „unbedingt“ beantwortet zu sein. Die Sinnfrage ist noch eine akademische („philosophische“) Teilfrage, aber nicht mehr handlungsrelevant. Was bleibt, ist Staunen darüber, dass Mediendidaktiker*innen, Educational Designer*innen und bildungstechnologische Visionär*innen, die sich lange als Vorreiter*innen von Bildungsinnovation verstanden haben, sich in der Rolle der Mahner*innen, Bremser*innen und Skeptiker*innen wiederfinden. Sie erscheinen heute als Anhängsel unternehmerischer Entscheidungen, getrieben von Marktkräften und geopolitischen Dynamiken. Ich will ja gerne vermeiden, die überhebliche „ich-hab-es-doch-gesagt“-Attitüde zu übernehmen, jedoch: Das böse Erwachen ist eben auch Folge einer vielleicht allzu verschlafenen Behandlung fundamentaler Fragen nach den materiellen Grundlagen der eigenen Disziplin. Wie ist das Verhältnis von Technologie und Bildung? Welche Rolle spielt die Technikentwicklung für uns? Wer bestimmt diese? Wie nehmen wir dazu Stellung?
Das es hier einen kritisch-analytischen Bedarf gibt, zeigte sich daran, dass der Aufruf, „Follow the Money“ eines Teilnehmenden sowohl spontanen Applaus als auch etliche Bezugnahmen im weiteren Verlauf der Tagung fand. Es scheint mir so, als warte die Community nur darauf, dass die überfälligen kritischen Fragen formuliert werden. Die praktischen und theoretischen Beiträge der Tagung zeigten (in der Mehrzahl…) aber auch, dass praktische Auseinandersetzung und kritische Reflexion kein Widerspruch sind. In fast allen Beiträgen wurden Wege gesucht und beschrieben, didaktische Handlungs- und Gestaltungsfähigkeit mit den Grundsätzen „human-centered“, inklusiver und kritischer KI-Nutzung zu verbinden.
Es ist möglich, KI für Lehre und Unterricht aufzugreifen und zu nutzen, ohne dabei unkritisch und für die Widersprüche blind vorzugehen. Die Konferenz hat mir gezeigt, dass es viele Ansätze gibt, KI kritisch zu bejahen.

Hybride Erweiterung

Eine spannende Entwicklungstendenz, die offenbar mit der KI-Nutzung in Unterricht und Lehre Bedeutung gewinnt, ist die Entwicklung von der „Gestaltung der Lehrveranstaltung“ bzw. des „didaktischen Szenarios“ hin zu //soziotechnischen Lernarchitekturen//. Eine erneute, deutlichere Rollenverschiebung für die Lehrenden, die nun Szenario-Architekten werden sollen. Das ist noch ziemlich unscharf und undeutlich, aber der planvolle Einsatz von „kommunizierenden“ Technologien und „selbstständigen“ Agenten provoziert es, die Lehrendenrolle aufzuspalten und auf die Technik zu verteilen. Szenario-Kreation, Kontextualisierung und Gestaltung von technologischen Settings zum Lernen werden zum Thema.
Das dabei simple Rollenübertragungen („KI als Lernpartner“) schnell an theoretische Grenzen stossen, konnte ich zusammen mit Ulrike Schroer in einem eigenen Beitrag zur Diskussion¹ stellen. Um dort konzeptionell weiter zu kommen, wäre es sinnvoll, das Verhältnis von Bildung und Technologie unter die Lupe genommen zu werden. Hier sehe ich bislang wenig Neues. Ein Ansatzpunkt, der die Beschaffenheit der KI ganz gut fassbar macht, ist der der „autonomen Maschinen“ von Werner Rammert². In jedem Fall stehen allzu einfache Konstrukte von Technik, wie die Metapher vom //Werkzeug// zur Disposition.
Verschränken und durchmischen, verstricken und verflechten sind aus meiner Sicht gute sprachliche Markierungen, in welche Richtung dabei gedacht werden kann. Das betrifft Kompetenzen, Verantwortung, Kognition und andere Kernbegriffe der Pädagogik, Lerntheorie und Didaktik. Die Hybridität der Gegenstände, die zusammen das ausmachen, was wir unsere „Welt“ nennen, scheint mir eine analytische Perspektive, die diese Uneindeutigkeit am besten zum Ausdruck bringt³. Didaktik als Disziplin, die sich mit „Theorie und Praxis des Lehrens und Lernens“ befasst, tut gut daran, ihre konzeptionellen Grenzen und Abgrenzungen weiter kritisch zu befragen. Die Praxis der Forschung und theoriegeleitete Praktiken fließen ineinander, Lehrende müssen lernen, Lernende müssen formulieren, was sie von Lehre und ihrem Lernen erwarten. Die Dichotomien zwischen Didaktik und Technik, Bildung und Technologie zu überwinden, das scheinen mir die Herausforderungen zu sein, die sich in einer „von KI geprägten Zukunft“ für Bildungseinrichtungen und Individuen stellen.

Nutzen der KI-Forschung

Was die EDEN-Konferenz, soweit ich es beurteilen kann, nicht leisten konnte, war eine Aussicht zur Verfügung zu stellen, was die KI-Forschung zur Lösung der offenen Fragen zu „KI und Bildung“ beisteuern kann oder will. Die Einblicke, die ich bekam, zeigten nicht viel mehr als dass sie einmal mehr deutlich machten, dass ein komplexes Gefüge aus Hardware, Daten, Betriebssystemen, Machine-Learning (ML) -Frameworks u.a.m. das erzeugt, was wir als „KI“ erleben. Mir hat dies einmal mehr deutlich gemacht, dass „Bildungstechnologie“ etwas elementar anderes ist als „Technologie, die in der Bildung eingesetzt wird“. Aus der Sicht des KI-Forschers lautete die Botschaft: „Wenn du weißt, was du machen willst, dann kannst du auch KI nutzen.“ Das klingt in meinen Ohren wie der Versuch, die KI auf leicht fassbares „Werkzeug-Modell“ zu reduzieren. Das mag für die Entwicklung hinreichend sein, für die Anwendung ist es das nicht.
Ich würde die KI-Forschung zum Beispiel gerne Folgendes fragen: Ist die Nutzung von KI ein Nullsummenspiel? Lösungen entstehen durch die Verlagerung von Problemen hin zu anderen ungelösten und sich vermehrenden Problemen. Ich bekomme vielleicht eine Fahrplanauskunft, ein Feedback zu meinem Text oder einen Entwurf für ein neues Molekül. Aber dafür werden eine unbekannte (wohl aber große) Zahl von natürlichen und menschlichen Ressourcen abgeschöpft und eingesetzt. Die „Magie“ (der scheinbare Mehrwert) des KI-Outputs beruht wesentlich darauf, dass dieses ganze Ensemble dahinter für mich nicht sichtbar ist. Wie sieht die Problemlösungs-Bilanz aus? Ein kleines delikates Paradox: Gerade der Vortrag zum Stand der KI-Forschung war ein gutes Beispiel für etwas, das wohl ohne merkliche Verluste durch ein LLM ersetzt werden kann, „… and we have a lot of tools…“.

Didaktische Inskriptionen

In vielen Beiträgen, an denen ich teilnehmen konnte, wurde von Interventionen berichtet, wie KI in Lehre und Unterricht eingesetzt und evaluiert wird. Dabei kann festgehalten werden, dass sich auch hier, und erst recht beim Einsatz von KI, der bekannte mediendidaktische Grundsatz zeigt, dass der Einsatz eines Tools, einer Ressource oder eines Mediums nicht so gefasst werden kann, dass einfach ein Element getauscht wird und alles andere konstant bleibt. Erstens betrifft der Einsatz der KI meist alle anderen Elemente, zweitens kommt dieser Einsatz für die Studierenden nachholend, d.h. sie nutzen bereits die KI für alles mögliche, und drittens werden die Szenarien in der Regel „um die KI herum gebaut“ (siehe oben die „Szenario-Architekten“).
Die Szenarien variieren: Einmal wird das LLM gezielt für formatives Feedback genutzt, ob das schon das „Denken der Studierenden sichtbar macht“, war mir allerdings nicht klar. Andere nutzen KI-unterstützte Vorbereitung von Studierenden auf ein Prüfungsformat in Form eines fallbasierten Expert*innengesprächs. Die Erfahrung hierbei: Studierende nutzen es eher zur Analyse des Falls als zum Einüben des Interviews. Mit komplexen Fragestellungen zum Fall konnte das LLM offenbar nicht umgehen. Beforscht wurde u.a. ob der Einsatz der KI Effekte bei Studierenden hat, die mit der Cognitive Load Theorie (CLT) in Einklang gebracht werden können. Aus den Ergebnissen ist eine kritische Einschätzung des Nutzens der KI erwachsen. Das betrifft zumindest was komplexere Lernergebnisse wie den Transfer des Gelernten auf neue Situationen. Daraus wurde auch abgeleitet, dass die CLT unter Einbeziehung von KI erweitert werden müsste. Im Bereich der Weiterbildung von Lehrkräften wurden eher klassische medienpädagogische Interventionen vorgestellt. Sie kreisen um die Fragen: Was sind KI-Tools? Wie kann ich sie nutzen? Wie kann ich sie gestalten? Auch hier war das klare Bekenntnis zentral, dass die Nutzung der KI insbesondere eine „soziale Herausforderung“ sei. Es wäre sicher spannend, zu verfolgen, wie „Sozialität“ in diesen Zusammenhängen konstruiert wird. Werte? Tabus? Machtstrukturen? Institutionen?

Unsicher Führen

Die Themen Leadership und Governance spielen bei EDEN eine große Rolle, was zeigt, dass die Teilnehmenden und die Aktiven teils in Führungspositionen und strategischen Handlungsfeldern eingebunden sind. Instruktiv fand ich eine gemeinsam erarbeitete Aufstellung, in der aus Sicht von Führungskräften festgehalten wurde, was der gewünschte Zustand bei der Behandlung von KI in der Hochschule sein könnte:

• Von der Krise zur Kontrolle der Situation.
• Demokratie stärken und digitale Spaltung verhindern.
• Verantwortliche Nutzung und kritisches Denken fördern.
• Transparenz der Herkunft und faires Teilen von Inhalten.
• Originalität und Unabhängigkeit wahren.
• Alle Interessengruppen beteiligen.
• Richtlinien und Rahmenbedingungen klären.

Orientierung für Führungskräfte und strategische Anregungen wurden in einigen Beiträgen angeboten. Diese bezogen sich in der Regel auf generelle Durchmessungen des Handlungsfelds und die Definition von Steuerungsdimensionen. Dazu gehörten für mich, dass Studienerfolg definiert und strukturell gerahmt werden kann (auch wenn sich das nicht gleich in Kennzahlen niederschlagen muss) oder Reifegradmodelle zur Digitalisierung der Lehre. Auch der Beitrag des HIS ist hier zu nennen, der eine fundierte empirische Grundlage zum Stand der KI-Nutzung in deutschen Hochschulen anbietet. Eine Brücke schlug der Erfahrungsbericht aus den USA, der aufzeigte, wie sich die Diskussion um ein Framework für AI-Literacy besonders gut dazu eignet, eine hochschulweite Befassung mit KI und Diskussion zu initiieren.
Insgesamt sind auch bei den Themen Führung und strategische Überlegungen meiner Wahrnehmung nach der Umgang mit Unsicherheit und einer Krisenerfahrung im Zusammenhang mit KI tonangebend. Eine naheliegende Empfehlung lautet daher, dass auf funktionsübergreifende Teams und Arbeitsstrukturen gesetzt werden sollte, um eine Neuaufstellung zu erreichen, die alle Bereiche der Hochschule betrifft. Aus meiner Sicht wäre es ein spannendes Desiderat, mehr darüber zu erfahren, was in solchen Teams und Arbeitsgruppen eigentlich geschieht. Welcher Input landet dort, wie wird er bearbeitet? Welche Handlungs- und Einflussmöglichkeiten hat die Gruppe, haben einzelne Teilnehmende? Wo herrscht Übereinstimmung, wo zeigen sich Gegensätze? Wir werden Ergebnisse finden, festgehalten und weitergegeben? Vermutlich geben die inneren Dynamiken in solchen Teams deutliche Hinweise darauf, wie sich Hindernisse und Chancen für die KI in der Hochschule gestalten und verteilen.

Fazit: Unsicherheit ist kein Hindernis für eine starke Community

Mein persönliches Fazit der EDEN 2026 ist, dass die Unsicherheit beim Thema KI in der Hochschulbildung nicht daran hindert, einen reflektierten, dem pädagogischen Fortschritt verpflichteten Umgang umzusetzen. Die vielen Fragezeichen, die wir heute noch haben, werden als Herausforderung empfunden, die vielfach mit bewährten Mitteln begegnet wird. Dazu gehören bei EDEN Neugier, Lust zur Gestaltung und Vertrauen in eine starke Community.

Ich möchte nicht versäumen auch auf den sehr informativen Beitrag von Klaus Wannemacher (HIS) zur EDEN-Konferenz hinweisen.

1. Ulrike Schroer, Jörg Hafer; Beyond the Machine: A Proposal for an Actor Network and Practice-Theoretical Perspective on GenAI in Higher Education, https://coms.events/eden2026/data/abstracts/en/abstract_0084_0102_0095.html [↩]
2. Rammert, W. (2003). Technik in Aktion: Verteiltes Handeln in soziotechnischen Konstellationen. Technische Universität Berlin. https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:0168-ssoar-11573 [↩]
3. Latour, B. (1995). Wir sind nie modern gewesen. Akademie Verlag. https://doi.org/10.1515/9783050070155 [↩]