Die rasante Verbreitung generativer Künstlicher Intelligenz stellt Hochschulen vor die Herausforderung, Curricula kontinuierlich weiterzuentwickeln, ohne dabei auf langfristige Akkreditierungszyklen warten zu können. Klassische, lineare Modelle der Studiengangsentwicklung erweisen sich hierfür als zu träge. Hier wird diese Herausforderung adressiert und ein Schritt-für-Schritt-Modell zur agilen Curriculumentwicklung für KI-Kompetenzen vorgestellt, das auf einer integrierten Verbindung von Future Skills, fachlichen Lernzielen und curricularen Rahmenbedingungen basiert.
Ausgangspunkt ist das empirisch fundierte KI-Kompetenzmodell AIComp, das zentrale Kompetenzanforderungen für eine KI-geprägte Lebens- und Arbeitswelt beschreibt. Das entwickelte Vorgehensmodell übersetzt diese abstrakten Kompetenzanforderungen systematisch in studiengangsspezifische Lernziele, Lehr-/Lernformate und curriculare Verortungen. Charakteristisch ist ein iteratives, partizipatives und experimentelles Vorgehen, das kleinschrittige Pilotierungen innerhalb bestehender Strukturen erlaubt.
Der Beitrag verbindet theoretische Konzepte aus der Kompetenz- und Agilitätsforschung mit erprobten Praxisformaten aus Hochschulen in Baden-Württemberg. Er zeigt, wie KI-Kompetenzen nicht als Add-on, sondern als integraler Bestandteil zukunftsfähiger Curricula verankert werden können.
Die rasante Entwicklung generativer KI stellt Hochschulen vor eine Herausforderung: Curricula müssen flexibel bleiben, klassische Modelle sind zu träge.Dieses Video zeigt, wie Hochschulen KI-Kompetenzen und Future Skills auf Basis des empirischen AIComp-Modells direkt in Studiengänge integrieren – iterativ, praxisnah und zukunftsfähig.
Erfahrt, wie agile Curriculumentwicklung Hochschulen fit für die KI-geprägte Arbeitswelt macht!
Leiter der Forschungsgruppe und Professur für Bildungsmanagement und Lebenslanges Lernen
Leiter der Forschungsgruppe und Professur für Bildungsmanagement und Lebenslanges Lernen