Kontext
Die Session beleuchtet den Aufbau des AI Literacy Hub an der Leuphana Universität Lüneburg als Modell für partizipative und vernetzte KI-Kompetenzbildung an Hochschulen. Angesichts der disruptiven Wirkung von KI auf Lehre, Lernen und Prüfen stellt sich die Frage, wie Räume geschaffen werden können, die statusgruppenübergreifende Zusammenarbeit und Innovation ermöglichen. Der Hub dient als physische und digitale Infrastruktur, um Austausch, Experimentieren und Transfer zu fördern – nicht als Serviceangebot, sondern als transformative Infrastruktur für die Hochschulentwicklung.
Kernaussagen
1. Ziel und Funktion des AI Literacy Hub
- Dreifache Rolle:
- Austausch- und Begegnungsraum: Vernetzung von Lehrenden, Studierenden, Verwaltung und externen Partner:innen über Fächer- und Statusgruppengrenzen hinweg.
- Experimentierraum: Erprobung von KI-Tools und Entwicklung neuer Lehr-, Lern- und Prüfungsformate.
- Transferraum: Sichtbarmachung von Ergebnissen und Rückkopplung in die Hochschule sowie in den hochschulübergreifenden Diskurs.
- Zielgruppe: Alle Akteur:innen der Hochschule, organisiert in vier Werkstätten (Projekt-, Didaktik-, Lern-/Experimentier- und Transferwerkstatt).
- Förderung: Teil des Projekts Leuphana AI Campus, gefördert durch die Stiftung Innovation in der Hochschullehre (StIL).
2. Entwicklungslogik: Drei Prinzipien
- Von innen nach außen:
- Phase 1 (intern): Vernetzung der Projektbeteiligten (30+ Personen) und des Hub-Teams (8 Mitarbeitende).
- Phase 2 (campusweit): Sichtbarmachung und institutionelle Verankerung.
- Phase 3 (hochschulübergreifend): Transfer und Vernetzung mit anderen Hochschulen.
- Beteiligung von Beginn an:
- Partizipation wird nicht nachträglich angeboten, sondern als integraler Bestandteil der Entwicklung verstanden.
- Geplante Strukturen: Studierendenrat (in Planung) und Kooperationen mit studentischen Initiativen (z. B. AStA).
- Iteratives Vorgehen:
- Arbeit mit "unfertigen Prototypen": Formate werden kontinuierlich getestet, evaluiert und angepasst (z. B. Lesekreise, Workshops).
- Agiles Mindset als Voraussetzung, um auf die Dynamik der KI-Entwicklung zu reagieren.
3. Herausforderungen und Lösungsansätze
- Heterogene Perspektiven produktiv nutzen:
- Problem: Unterschiedliche fachliche Hintergründe und Erwartungen im Hub-Team und Projekt.
- Lösung: Teamcharter als Beteiligungsinstrument – ein gemeinsam erarbeitetes Dokument (10 Seiten), das Ziele, Rollen und Kollaborationsformen festhält.
- Kernelemente: Gemeinsames Verständnis des Hubs, Ziele, Verantwortlichkeiten, Entscheidungsprozesse.
- Erarbeitung: Durch synchrone Sitzungen, Whiteboards und Post-its (visuelle Methoden).
- Räume mit Leben füllen:
- Problem: Physische/digitale Räume allein garantieren keine Nutzung.
- Lösung: Niedrigschwellige Formate (z. B. Forschungskolloquium, Lesekreis) und gezielte Ansprache der Zielgruppen.
- Langfristiges Ziel: Hub als selbstverständlichen Teil der Hochschulpraxis etablieren.
- Geschwindigkeit der KI-Entwicklung:
- Problem: Lange Planungszeiten vs. schnelle KI-Dynamik.
- Lösung: Iteratives Vorgehen mit schnellen Feedbackschleifen (z. B. Evaluation am Semesterende).
4. Praktische Umsetzung in Phase 1 (intern)
- Aktivitäten im Sommersemester 2024:
- Hub-Team: Kennenlernen, Etablierung eines gemeinsamen Arbeitsmodus (u. a. durch Teamcharter).
- Projektteam (Leuphana AI Campus): Austauschformate (z. B. Workshops) und Entwicklung eines Diskussionspapiers zur Projektzielklärung.
- Beteiligungsinstrumente:
- Teamcharter: "Innerer Kompass" für das Hub-Team (kein Verwaltungsdokument, sondern lebendige Orientierungshilfe).
- Diskussionspapier + Workshop: Gemeinsame Erarbeitung eines Fahrplans für die nächste Projektphase.
- Evaluation: Geplant für Ende des Semesters, um Formate und Strukturen anzupassen.
5. Key Takeaways für partizipative Hub-Entwicklung
- Partizipation als Kern verankern:
- Nicht als "Add-on", sondern von Beginn an systematisch einplanen (z. B. durch Studierendenrat oder Ko-Kreation mit Zielgruppen).
- Statusgruppenübergreifende Zusammenarbeit aktiv gestalten:
- Räumliche Nähe oder gemeinsame Projekte reichen nicht aus – spezifische Instrumente (z. B. Workshops, Diskussionspapiere) sind nötig.
- Hub-Aufbau als Lernprozess begreifen:
- Strukturen und Arbeitsweisen müssen kontinuierlich evaluiert und angepasst werden.
- Agilität und Bereitschaft zur Veränderung sind essenziell.
Fazit
Der AI Literacy Hub der Leuphana Universität Lüneburg zeigt, wie KI-Kompetenzbildung partizipativ, iterativ und vernetzt gestaltet werden kann. Die Entwicklung folgt einer klaren Logik:
- Interne Vernetzung als Grundlage,
- Beteiligung aller Statusgruppen von Anfang an,
- Agile Anpassung an dynamische Rahmenbedingungen.
Handlungsempfehlungen für andere Hochschulen:
- Infrastrukturen (physisch/digital) als Aushandlungsräume konzipieren – nicht als Serviceangebote.
- Beteiligungsinstrumente wie Teamcharter oder Diskussionspapiere nutzen, um heterogene Perspektiven produktiv zu machen.
- Niedrigschwellige Formate entwickeln, um Akteur:innen langfristig einzubinden.
- Evaluation und Iteration als festen Bestandteil der Hub-Entwicklung etablieren.
Der Hub ist ein lernendes System – sein Erfolg hängt davon ab, ob es gelingt, ihn als selbstverständlichen Ort der Kollaboration in der Hochschulpraxis zu verankern.
