Protokoll AK Digitalisierung

Konferenz: 31. KaWuM in Bayreuth

Datum: 29. Mai 2026

Leitung: Leon (Uni Stuttgart)

Protokoll: Markus (RWTH Aachen)

Beginn: 13:00 Uhr

Ende: 14:00 Uhr

Anwesende Fachschaften: Uni Stuttgart, RWTH Aachen, TU Darmstadt, TH Nürnberg, KIT, TUBA Freiberg

Die Arbeitskreisleitung eröffnet die Sitzung und stellt die Beschlussfähigkeit fest. Die Führung des Protokolls wird übernommen von Markus (RWTH).

• Pythonkurs im ersten Semester für die Datenauswertung
• Excel trotzdem nötig für Datenauswertungen
• Schriftliche Klausuren so sinnvoll? –> Projektarbeit besser

• Grundlagen erlernen
• Datenschutzregeln müssen bewertet und eingehalten werden
• Richtlinien zu Nutzung von AI in Wissenschaftlichen Arbeiten mit Zitaten
• Stellungnahmen von Uni/Studierendenschaft zu AI
• AI-basierte Recherchetools
• Nutzung individuell abstimmen
• AI denkt schneller –> Vor- oder Nachteile bei der Nutzung
  • AI kann unterstützen bei der Arbeit
  • Nachteil: Es muss die Kompetenz bestehen, dass AI-Output auf Korrektheit geprüft werden kann
  • Inwiefern Ergebnis korrekt, muss geprüft werden, ggf. bestehen Halluzinationen
• Recherche oder Gramatikkorrektur sinnvoll
• Korrektheit von Trainingsdaten
• Energieverbrauch und Wirtschaftlichkeit (AI an der Börse) kann ein Risiko sein
• Nutzungsdruck von AI
• AI-Nutzung in Prüfungsleistungen
  • Komptenzvermittlung zu AI-Verwendung
  • Kennzeichung von eigenem Anteil und von AI-Anteil an der Prüfungsleistung

• KI für Ingenieure
• Neue Module in Bachelor einbauen
• Bestehende Chancen werden nicht an allen Universitäten genutzt
• Gesellschaftlich relevanter/gewinnbringender –> Machine Learning stärker fördern und mehr in Curricula integrieren

• KI Toolbox des Bundeslandes
• Open-Source stärker nutzen –> Abhängigkeiten reduzieren

Es wird sich darüber ausgetauscht, welche Themenpunkte in Resolutionen aufgenommen werden sollen und wie diese strukturiert werden sollten. Es sollten zwei verschiedene Resolutionen geben:

• Programier/Machine Learning Kompetenzen in Curricula
• AI (LLM) und deren Vor- und Nachteile für das Studium (oder für die Wissenschaft)

Es wurde sich über den Stand von Kompetenzenvermittlung in den Hochschulen zu Thema Programieren, AI, Machine Learning und Digitale Angebote ausgetauscht. Die gesamelten Punkte werden als Basis für Resolutionen genutzt werden.