Die Verwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) durch Studierende und Lehrende ist bereits gelebte Praxis. Hier sind vor allem inhaltsgenerierende KI-Tools wie z. B. Copilot oder ChatGPT hervorzuheben, aber auch KI- Tools zur Unterstützung von Datenauswertungen oder Literaturrecherchen werden ausgereifter und somit zunehmend genutzt. Der verantwortungs- volle Einsatz generativer KI-Tools eröffnet neue Möglichkeiten für die Lehre. Gleichzeitig birgt eine unreflektierte Nutzung generativer KI-Tools das Risiko wissenschaftlichen Fehlverhaltens. Eigenleistungen können dadurch schwieriger nachvollziehbar sein bzw. könnten einfacher vorgetäuscht werden. Laut § 2a Abs. 3 Z 2 HS-QSG ist die „missbräuchliche Nutzung von Anwendungen Künstlicher Intelligenz“ als wissenschaftliches Fehlver- halten einzustufen. Dies kann unter anderem damit begründet werden, dass ausschließlich von KI generierte Inhalte zwar Unikate sind, jedoch keine Eigenleistungen darstellen. Zudem können derartige Inhalte nicht wie wissenschaftliche Quellen zitiert werden, da sie weder reproduzierbar noch nachschlagbar sind. Darüber hinaus können KI-generierte Inhalte fehlerhaft sein, Urheberrechte verletzen oder Plagiate beinhalten. Aus diesen Gründen ist ein verantwortungsvoller und reflektierter Umgang mit KI zentral, um einerseits die Potenziale nutzen zu können und andererseits wissenschaftliches Fehlverhalten zu vermeiden. Dieses Dokument bildet einen Orientierungsrahmen für den Einsatz generativer KI-Tools in Studium und Lehre der Universität für Weiterbildung Krems.

Unabhängig davon, welche KI-Tools in Studium und Lehre eingesetzt werden, sind folgende Grundsätze zu beachten:

• KI-generierte Inhalte sind als solche zu kennzeichnen.

• Die verwendeten KI-Tools sind auszuweisen.

• Auf die Eingabe personen- und unternehmensbezogener Daten in KI-Tools ohne explizite schriftliche Zustimmung der betroffenen Personen bzw. Unternehmen ist zu verzichten.

• Zur Sicherstellung der Nachvollziehbarkeit sind sowohl die Eingaben in KI-Tools als auch die daraus resultierenden Ergebnisse zu dokumentieren.

• Die mit KI-Tools erzeugten Inhalte sind immer sorgfältig auf Richtigkeit zu prüfen und bei Bedarf zu überarbeiten.

Die Verwendung generativer KI-Tools ist an der Universität für Weiter- bildung Krems (UWK) prinzipiell erlaubt. Die Grundsätze zur Nutzung generativer KI-Tools werden den Studierenden spätestens zu Kursbeginn kommuniziert. Dabei ist darauf hinzuweisen, dass eine missbräuchliche Nutzung als wissenschaftliches Fehlverhalten eingestuft wird.

Etwaige Einschränkungen zur KI-Nutzung können von den modulverantwortlichen Personen in Abstimmung mit den Lehrenden für einzelne Kurse festgelegt werden. Die Festlegungen sind mittels der von der Universität zur Verfügung gestellten Vorlage zu beschreiben. Werden im Kurs keine weiteren Festlegungen getroffen, ist die Nutzung von KI-Tools nach Maßgabe der in diesem Orientierungsrahmen beschriebenen Grundsätze erlaubt.

Einen Referenzpunkt für die Entscheidung über den Einsatz von KI stellen die Lernergebnisse der einzelnen Kurse dar. Diese beschreiben, welche Kompetenzen von den Studierenden eigenständig nachzuweisen sind. Aufgrund der angestrebten Lernergebnisse und disziplinenspezifischer Anforderungen kann der Einsatz bestimmter KI-Tools im Rahmen der Leistungsfeststellung in einem Kurs zulässig sein, während er in anderen Kursen eingeschränkt oder ausgeschlossen wird.

Es ist darauf zu achten, dass Aufgabenstellungen und Prüfungen nicht ausschließlich durch den Einsatz von KI-Tools absolviert werden können. Eigenleistungen der Studierenden müssen klar erkennbar, überprüfbar und bewertbar bleiben. Eine gezielte und didaktisch reflektierte Integration von KI in Aufgabenstellungen kann jedoch den Kompetenzerwerb der Studierenden fördern.

Nachfolgend werden Möglichkeiten aufgezeigt, wie die Nachvollziehbarkeit von Eigenleistungen gefördert werden kann.

• Bei prüfungsimmanenten Kursen erstreckt sich der Prüfungsvorgang über die gesamte Dauer des Kurses. Die Note setzt sich zumindest aus zwei Bestandteilen zusammen. Es wird empfohlen, unterschied- liche Formate (z. B. Präsentationen, Diskussionen, Video-/Audioauf- nahmen, schriftliche Arbeiten) aufeinander abgestimmt einzusetzen, um vielfältige Leistungsfeststellungen im Verlauf des Lernprozesses zu ermöglichen. Durch vielfältige Aufgabenstellungen, die – sofern didaktisch sinnvoll – auch mündliche Formate integrieren, kann die Eigenleistung der Studierenden nachvollziehbar gemacht werden.

• Bei nicht-prüfungsimmanenten Kursen ist nur ein Prüfungsvorgang vorgesehen. Die Prüfung ist somit die einzige Beurteilungsgrundlage, weshalb besonders darauf zu achten ist, dass die Aufgabenstel- lungen nicht ausschließlich durch den Einsatz von KI-Tools gelöst werden können. Ist eine schriftliche Arbeit vorgesehen, kann die Eigenleistung beispielsweise dadurch nachvollziehbar gemacht werden, dass die Dokumentation und Reflexion einzelner Arbeits- schritte (z. B. Literaturrecherche, Literaturauswertung) Teil der Abgabe und somit beurteilungsrelevant sind. Darüber hinaus können
  eine enge Betreuung der Studierenden sowie formatives Feedback die Eigenleistung fördern und transparent machen.

• Bei Modulprüfungen kann sich die Leistung aus einem oder mehreren Teilen zusammensetzen. Bei mehrteiligen Prüfungen wird empfohlen, unterschiedliche und aufeinander abgestimmte Formate (z. B. schriftliche Arbeit und Präsentation) einzusetzen. Bei schriftlichen Arbeiten kann die Eigenleistung besser nachvollziehbar gemacht werden, indem die Dokumentation und Reflexion der einzelnen Arbeitsschritte (z. B. Literaturrecherche, Literaturauswertung) Teil der Abgabe und somit beurteilungsrelevant sind. Eine enge Betreuung der Studierenden sowie formatives Feedback während der Erstellung der schriftlichen Modularbeit können die Eigenleistung fördern und transparent machen.

Generative KI-Tools eröffnen auch neue Möglichkeiten zur Unterstützung der Lehrtätigkeit. So kann KI beispielsweise bei der Formulierung von Aufgabenstellungen und Prüfungsfragen sowie bei der Ausarbeitung von Bewertungsrastern zu einer effizienten Arbeitsweise beitragen. Darüber hinaus kann KI bei der Erstellung von Lehr- und Lerninhalten eingesetzt werden, etwa bei der Entwicklung von Präsentationen oder audiovisuellen Lehrmaterialien.

Der Einsatz von KI in der Lehre wird seitens der Universität grundsätzlich unterstützt. Bei der Auswahl geeigneter KI-Tools ist jedoch darauf zu achten, dass von der Universität freigegebene Anwendungen verwendet werden. KI-Tools sind dabei als unterstützende Hilfsmittel zu sehen. Die Verantwortung für qualitativ hochwertige Lehr- und Lerninhalte, Prüfungs- fragen, Aufgabenstellungen, Bewertungsraster sowie für die Bewertung der erbrachten Leistungen liegt weiterhin bei den Lehrenden.

Alle in diesem Orientierungsrahmen angeführten Grundsätze zur Nutzung generativer KI-Tools sind auch bei der Vorbereitung und Durchführung der Lehre zu berücksichtigen. Insbesondere ist sicherzustellen, dass – ohne explizite schriftliche Zustimmung der betreffenden Personen – keine personenbezogenen Daten von Studierenden in KI-Systeme eingegeben werden.

Die Nutzung von KI-Tools in Studium und Lehre ist in zweckmäßiger Form zu dokumentieren. Insbesondere bei Arbeiten mit wissenschaftlichem Charakter ist die Erstellung eines Hilfsmittelverzeichnisses vorgesehen. Das Hilfsmittelverzeichnis ersetzt dabei nicht die üblichen Dokumentations- standards (z. B. Literaturverzeichnis, Zitationsstandards), sondern stellt eine Ergänzung zur Umsetzung guter wissenschaftlicher Praxis dar. Die dort dokumentierenden Angaben zum KI-Einsatz sind in einer von der Universität zur Verfügung gestellten Vorlage festzuhalten.

Studium und Lehre an der UWK

Inhalt:

• Kundmachung des Rektorats als pdf-Datei

Sichtbarkeit:

• standardmäßig für Studierende sichtbar

Anpassungen:

• nicht notwendig

Inhalt:

• Grundsätzliche Informationen zur Nutzung generativer KI-Tools

• Kursspezifische Einschränkungen für Ihre Studierenden, die von Ihnen definiert werden

• Einsatz von KI-Tools zur Vorbereitung und Durchführung der Lehre, die von Ihnen befüllt wird

Sichtbarkeit:

• standardmäßig für Studierende nicht sichtbar, da die Seite angepasst werden muss, bevor sie von Studierenden gesehen werden soll

Anpassungen:

• Rahmeninformationen:

  • Kurstitel

  • Lehrende_r

  • Semester

• Kursspezifische Einschränkungen:

  • geben Sie hier ein, welche Einschränkungen zur Nutzung von KI-Tools gesetzt werden sollen

  • auch spezifische Einschränkungen für die einzelnen Leistungsfeststellungen im Kurs können hier definiert werden

  • z.B.: keine vollständige Erstellung von Texten, keine Beantwortung von Prüfungsfragen, KI-Tools als Quelle für Fakten oder Methoden

• Einsatz von KI-Tools zur Vorbereitung und Durchführung der Lehre:

  • geben Sie im Sinne der Transparenz an, wofür Sie KI-Tools bei der Vorbereitung und Durchführung genutzt haben

  • z.B.: Erstellung von Entwürfen für Prüfungsfragen mit Microsoft Copilot, Erstellung von Entwürfen von Fallbeispielen mit ChatGPT, Erstellung von Bildern in PP-Präsentationen mit Adobe Firefly

Inhalt:

• Word-Dokument, das von Studierenden runtergeladen werden kann

• Hilfsmittelverzeichnis, das für Seminararbeiten, Masterarbeiten, Bachelorarbeiten oder anderen Inhalten mit wissenschaftlichem Charakter verwendet werden soll

• das Verzeichnis soll einen Überblick über jegliche Hilfsmittel geben - technische (wie KI-Tools, Textverarbeitungsprogramme,…) sowie nicht-technische (Lektorat)

• Das Hilfsmittelverzeichnis ersetzt nicht die üblichen Dokumentationsstandards (z. B. Literaturverzeichnis, Zitationsstandards), sondern stellt eine Ergänzung zur Sicherstellung guter
  wissenschaftlicher Praxis dar.

Sichtbarkeit:

• standardmäßig für Studierende sichtbar

Anpassungen:

• nicht notwendig

Inhalt:

• Sammlung von Selbstlernangeboten, die Studierende für die Vertiefung ihres Wissens zu KI nutzen können

• Kurze Einführungsvideos, Online-Kurse von externen Anbietern

Sichtbarkeit:

• standardmäßig für Studierende sichtbar

Anpassungen:

• bei Bedarf können Inhalte ergänzt oder gelöscht werden