Digital Learning Campus

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Zusammenfassung

1. Kontext

Der Vortrag der Referent:innen Vincent Timm und Stefan Wölwer (HAWK Hildesheim) thematisiert, wie Hochschulen auf den technologischen und gesellschaftlichen Druck durch generative KI reagieren können. Statt passiv zu bleiben, wird der Druck als Impuls genutzt, um digitale Souveränität und zukunftsfähige Strukturen aktiv zu gestalten. Am Beispiel des Projekts HAWKI – einer datenschutzkonformen KI-Infrastruktur für Hochschulen – zeigen sie, wie technische, organisatorische und pädagogische Aspekte vernetzt werden können, um ein ganzheitliches KI-Ökosystem aufzubauen.

2. Kernaussagen

2.1 Druck als Gestaltungsimpuls

Technologischer und gesellschaftlicher Druck (z. B. durch generative KI) wird nicht als Hindernis, sondern als Chance begriffen, um verkrustete Hochschulstrukturen aufzubrechen.
- Beispiel: Der Launch von ChatGPT 2023 löste eine erste „Druckwelle“ aus, die zur Entwicklung von HAWKI führte.
Analogie zur Glühbirne: Wie Edison nicht nur die Glühbirne, sondern das gesamte Stromnetz gestaltete, brauchen Hochschulen keine Einzeltools, sondern vernetzte Infrastrukturen (technisch, organisatorisch, kulturell).

2.2 HAWKI als soziotechnisches Ökosystem

Entwicklung: HAWKI startete 2023 als einfaches KI-Interface und entwickelte sich zu einem umfassenden Ökosystem mit folgenden Ebenen:
- User Interface: Zugang zu generativer KI mit hochschulspezifischer Bedienlogik (Chats, Gruppenräume, Assistenzsysteme).
- Modell-Anbindung: Integration verschiedener LLMs (Open Source und proprietär), inkl. datenschutzkonformer Betriebsmodelle.
- Lokale IT-Systeme: Anbindung an Hochschullogins, Lernplattformen und institutionelle Prozesse.
- Eigene Datensätze (HAWKI RAG): Nutzung hochschuleigener Wissensbestände (Dokumente, Regelwerke) für Assistenzsysteme.
- Governance: Transparente Rollen-, Rechte- und Datenschutzkonzepte als Teil der Infrastruktur.
Raummetapher: Statt rein technischer Diskussionen (z. B. „Welches Modell?“) wird die soziale und institutionelle Dimension betont:
- Freiräume für Experimente, Schutzräume für datensensible Nutzung, Lernräume für reflektierten KI-Einsatz.

2.3 Multientitäre Teams und menschliche Handlungsmacht

Generative KI als „Entität“: KI wird nicht als Werkzeug, sondern als computerbasierter Akteur verstanden, der in Teams mit Menschen interagiert.
- Ziel: Augmented Creativity – KI erweitert menschliche Kreativität, ohne Verantwortung zu übernehmen.
- Beispiel: KI kann Varianten vorschlagen, aber Auswahl und Begründung bleiben menschliche Aufgabe.
Herausforderung: Klare Rahmenbedingungen (Transparenz, Rollen, didaktische Szenarien) sind nötig, um produktive Interaktion zu ermöglichen.

2.4 Föderale Infrastruktur und Netzwerke

Ressourcenknappheit: Einzelne Hochschulen können keine eigene KI-Infrastruktur aufbauen – Vernetzung und föderale Modelle sind essenziell.
- Beispiele:
  - LernKI (Niedersachsen): Sieben Hochschulen entwickeln gemeinsam Assistenzsysteme für Lehre und Studium.
  - Virtueller Campus Rheinland-Pfalz: Zentrale HAWKI-Instanz für alle Hochschulen des Landes.
  - KISSKI/GWDG: Technische Basis für kleinere Partnerhochschulen.
Governance-Modelle: Diskussion über gemeinsame Rechtsformen (z. B. Genossenschaften) zur Entlastung von Wartung und Service.

2.5 Iteratives Vorgehen und Partizipation

Prototypen statt Gremienarbeit: Funktionierende Prototypen überzeugen schneller als langwierige Diskussionen und ermöglichen schnelle Anpassungen.
- Beispiel: HAWKI wurde 2023 in drei Versionen (1.0, 2.0, 3.0 im Herbst 2024) iterativ entwickelt.
Partizipative Entwicklung:
- Geplanter „App Store“ für Assistenzsysteme: Lehrende und Studierende können bedarfsgesteuert Tools erstellen und teilen.
- Sicherheitsmechanismen: Genehmigungsprozesse für hochgeladene Daten (z. B. gegen Prompt Injection).

3. Fazit

Botschaft: Der Druck durch generative KI ist real, aber er bietet die Chance, Hochschulen zukunftsfähig umzugestalten – wenn er als Gestaltungsimpuls genutzt wird.
Handlungsempfehlungen:
1. Infrastruktur statt Einzeltools: Hochschulen brauchen vernetzte KI-Ökosysteme (technisch, organisatorisch, kulturell).
2. Iteratives Vorgehen: Prototypen beschleunigen Entscheidungen und ermöglichen partizipative Entwicklung.
3. Föderale Zusammenarbeit: Vernetzung gleicht Ressourcenknappheit aus und schafft gemeinsame Governance.
4. Mensch im Mittelpunkt: KI soll menschliche Handlungsmacht stärken – nicht ersetzen.
Ausblick: HAWKI zeigt, dass Bottom-up-Entwicklung, Datenschutz und Netzwerkbildung zusammen funktionieren. Die Community ist eingeladen, sich an der Weiterentwicklung zu beteiligen (Links im Handout).

Kontakt und Ressourcen:

HAWKI-Info: hawki-info.hawk.de
Raummetapher: raum.hawki.info
Community-Discord: discord.gg/zzR54sRWDE

Fragen & Antworten

Welche Lehren ziehen Sie aus dem Umgang mit bestehenden Hochschulstrukturen, die die Entwicklung von HAWKI teilweise gebremst haben?

Die wichtigste Lehre ist, dass ein funktionierender Prototyp effektiver ist als langwierige Gremiensitzungen, um Entscheidungsträger zu überzeugen. Zudem half eine kooperative Haltung des Datenschutzteams und des Präsidiums, Lösungen zu finden statt nur Verbote auszusprechen.

Warum wird nichts aus der EU genutzt?

HAWKI fungiert als Schnittstelle, an die Hochschulen verschiedene LLMs anbinden können. Es werden bereits europäische Modelle genutzt, etwa über die GWDG in Göttingen oder durch komplett autarke, lokal aufgesetzte Modelle an der JLU Gießen.

Diagramm

100%

mindmap
  root)Under Pressure, but by design: Druck von außen als Gestaltungsmittel im Inneren(
    ["Druck als Gestaltungsimpuls"]
      ["Technologischer Druck durch KI"]
      ["Chance für Hochschulstrukturen"]
      ["Analogie zur Glühbirne"]
    ["HAWKI als soziotechnisches Ökosystem"]
      ["User Interface & Modell-Anbindung"]
      ["Lokale IT-Systeme & Datensätze"]
      ["Governance & Raummetapher"]
    ["Multientitäre Teams"]
      ["KI als computerbasierter Akteur"]
      ["Augmented Creativity"]
      ["Menschliche Handlungsmacht"]
    ["Föderale Infrastruktur"]
      ["Vernetzung & Ressourcenknappheit"]
      ["Beispiele: LernKI, Virtueller Campus"]
      ["Governance-Modelle"]
    ["Iteratives Vorgehen"]
      ["Prototypen statt Gremienarbeit"]
      ["Partizipative Entwicklung"]
      ["App Store für Assistenzsysteme"]