TUdatalib Upgrade

Am 2. Juni erfolgte ein TUdatalib Upgrade auf eine neue Softwareversion. Dieses Upgrade bringt wichtige Neuerungen mit sich. Eine Übersicht finden Sie in der Dokumentation
On June 2nd, TUdatalib was upgraded to a new software version. This upgrade introduced major changes to the system. Please see our documentation for an overview.

 
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Künstliche Intelligenz im Studium - Eine quantitative Studie zur Nutzung KI-basierter Tools durch Studierende und Lehrende (Jahr: 2025)

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2025-06-17

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Der Datensatz basiert auf einer groß angelegten quantitativen Studie zum Einsatz KI-basierter Tools im Hochschulkontext. Insgesamt wurden 4.910 Studierende und 626 Hochschullehrende an deutschen Hochschulen befragt. Ziel der Untersuchung war es, Nutzungsmuster, Anwendungsbereiche, Bedenken sowie institutionelle Rahmenbedingungen im Umgang mit generativer KI aus Sicht beider Zielgruppen systematisch zu erfassen. Die Studie ist in mehrere Abschnitte gegliedert, die unterschiedliche Aspekte der Nutzung von KI-Tools im Studium und in der Lehre abbilden. In der Studierendenbefragung liegt der Fokus zunächst auf der Frage, ob und in welchem Umfang KI-Tools – wie etwa ChatGPT, DeepL oder DALL·E – bereits im Studium eingesetzt werden. Daran anschließend werden konkrete Anwendungsbereiche erfasst, z. B. zur Klärung von Verständnisfragen, für Recherchen, Übersetzungen, die Erstellung wissenschaftlicher Texte oder datengetriebene Analysen. Studierende, die keine KI-Tools nutzen, werden nach den Gründen für ihre bisherige Nichtnutzung gefragt. Weitere Abschnitte thematisieren Bedenken sowie die generelle Bereitschaft zur Nutzung solcher Tools. Ergänzend wird erfasst, ob es an den jeweiligen Hochschulen bereits Vorgaben oder Leitlinien zur Nutzung generativer KI gibt. Die Umfrage endet mit einem deskriptiven Teil mit Angaben zu Abschlussziel, Studienbereich, Bundesland, Geschlecht, Alter und Technikbereitschaft. Die Lehrendenbefragung folgt einer analogen Struktur. Der erste Hauptteil erfasst, ob und in welchem Umfang Lehrende KI-Tools in ihrer Lehrpraxis einsetzen. Nach der Erfassung genutzter Tools – ebenfalls z. B. ChatGPT, DeepL oder DALL·E – werden detaillierte Angaben zu spezifischen Lehrbereichen erhoben, in denen diese Tools verwendet werden. Bei Angabe konkreter Einsatzbereiche folgen vertiefende Fragen zur Art der Nutzung, während bei Nichtnutzung Gründe dafür abgefragt werden. Auch hier schließen sich Abschnitte zu Bedenken, Bereitschaft zur Nutzung und möglichen hochschulischen Vorgaben an. Die Umfrage endet mit Angaben zu Lehrposition, Fachbereich, Bundesland, Geschlecht, Alter sowie einer Technikbereitschaftsskala. Erste deskriptive Auswertungen zu den Studien sind zu finden unter Studierende: DOI 10.48444/h_docs-pub-533 sowie Lehrende: DOI: 10.48444/h_docs-pub-546

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