Ein Beitrag von Funda Seyfeli-Özhizala, Mathias Stein und Klaus Wannemacher.

Stellen Sie sich vor: Eine Lehrkraft erstellt in einer Stunde ein komplett neu gestaltetes, barrierefreies und mehrsprachiges OER-Modul – mit Hilfe von KI-Anwendungen. Das klingt nach Science-Fiction? Nein, das ist bereits heute möglich. Doch eine neue Studie des OER-Verbunds twillo zeigt: Nur die wenigsten Hochschulen im deutschsprachigen Raum haben explizite Leitlinien für die KI-Nutzung im Bereich Open Education. Und nur eine Minderheit der befragten Lehrenden nutzt KI-Tools, um OER zu erstellen oder anzupassen – obwohl die meisten die Potenziale klar erkennen. Warum bleibt dieses transformative Potenzial so wenig erschlossen?

KI als Werkzeug für eine inklusivere Open Education – aber nur auf dem Papier

Die Ergebnisse der multiperspektivischen Erhebung zeigen: Die meisten befragten Hochschulakteur:innen – von OER-Expert:innen über Studiendekan:innen bis hin zu Vizepräsident:innen für Lehre – schreiben KI ein großes Potenzial zu. Besonders hervorgehoben werden die Möglichkeiten zur Anpassung von OER an unterschiedliche Lernbedürfnisse, zur Übersetzung in mehrere Sprachen und zur barrierefreien Aufbereitung komplexer Inhalte. Laut der Studie schreiben 62 Prozent der befragten Vizepräsident:innen für Lehre oder Studiendekan:innen KI großes Potenzial im OER-Bereich zu, beispielsweise bei der Erstellung und Aktualisierung offener Materialien oder bei dem Ziel, Bildung für benachteiligte Gruppen zugänglicher zu machen.

Potenzial einer kombinierten Nutzung von generativer KI und OER: Einschätzung nach Statusgruppe (eigene Grafik)

Doch die Vision bleibt noch weitgehend unverwirklicht. Die meisten KI-Anwendungen werden bislang nur für Textkorrekturen, Übersetzungen oder Bildgenerierung genutzt – also für eher technische, weniger für didaktisch anspruchsvolle Aufgaben. Fortschrittlichere Anwendungsfelder wie die KI-gestützte Personalisierung, adaptive Lernpfade oder auch nur die automatisierte Metadaten-Generierung sind in der Praxis noch kaum erschlossen. Das zeigt: Die positiven Grundannahmen übersetzen sich noch nicht in das Alltagshandeln von Lehrenden.

Fehlende Rahmenbedingungen: Warum KI in der OER-Praxis auf der Stelle tritt

Ein zentraler Grund für die Zurückhaltung liegt in der fehlenden strategischen Verankerung. Die wenigsten Hochschulen haben spezifische Richtlinien für die KI-Nutzung im OER-Bereich. Die meisten verweisen auf allgemeine KI-Richtlinien, die die besonderen Anforderungen von Open Education nicht berücksichtigen. Dies führt zu Unsicherheit: Wie lässt sich die Qualität KI-generierter OER sicherstellen? Wie ist die KI-Nutzung im OER-Kontext zu dokumentieren? Welche rechtlichen Aspekte sind bei der KI-Nutzung im OER-Bereich zu beachten?

Zusätzlich fehlt es an digital souveränen Infrastrukturen. Viele Hochschulen setzen auf kommerzielle KI-Tools wie ChatGPT oder Midjourney – mit Risiken für Datensicherheit und Urheberrechte. Die Studie zeigt: Im Rahmen von Expertenintverviews zeigte sich, dass viele Befragte rechtliche oder ethische Probleme bei der Nutzung externer KI-Systeme befürchten. Gleichzeitig gibt es kaum Unterstützung durch Hochschulen, um diese Risiken zu minimieren.

Kompetenzlücke: KI-Training fehlt – und das kostet Zeit und Motivation

Die Studie offenbart eine weitere Herausforderung: Ein überwältigender Schulungsbedarf. Obwohl die meisten Lehrenden die Vorteile von KI-Technologien erkennen, fühlt sich nur eine Minderheit ausreichend kompetent im Umgang mit KI-Tools. Viele wissen nicht, wie sie KI-Anwendungen sinnvoll in ihre OER-Entwicklung integrieren können – und fürchten zudem, Inhalte zu plagiieren oder anderweitige rechtliche Verstöße zu begehen.

Dabei gäbe es vielversprechende Möglichkeiten: OER-Plattformen könnten KI-gestützte Services – z. B. Chatbots für technische, didaktische oder organisatorische Beratung – bereitstellen oder eine an Standardvokabular orientierte automatisierte OER-Verschlagwortung einführen, die Lehrenden das Beschreiben offener Lehrmaterialien erleichtern. Doch benötigt die Implementierung solcher Innovationen Zeit. Begleitend bedarf es gezielter, praxisnaher Fortbildungen – nicht nur für IT-Expert:innen, sondern für alle, die OER entwickeln oder einsetzen –, um KI wirklich nutzbar zu machen.

Fazit: Möglichkeiten der KI-Nutzung im OER-Bereich systematisch erproben und auswerten

„Generative KI ist kein Ersatz für menschliche Kreativität und didaktische Kompetenzen – sondern ein Mittler, der die Arbeit mit OER wirksamer, inklusiver und nachhaltiger machen kann.“

Die Studie macht deutlich: Generative KI ist kein Ersatz für menschliche Kreativität und didaktische Kompetenzen, sondern ein Mittler, der die Arbeit mit OER wirksamer, inklusiver und nachhaltiger machen kann. Die Potenziale sind groß – besonders, weil OER-Module sich über viele Lehrveranstaltungen, Studiengänge, Hochschulen und Bundesländer hinweg nutzen lassen. Einmal erstellt, kann ein KI-optimiertes OER-Material mehrere Studierende erreichen – mit weniger Aufwand und im Idealfall höherer Qualität.

Doch diese Zukunft erfordert mehr als nur eine punktuelle, unsystematische Erprobung von KI bei der OER-Produktion. Sie braucht strategische Führung, klare Rahmenbedingungen, gezielte Fortbildungen und eine offene Kultur des Experimentierens. Die Hochschulen im deutschsprachigen Raum stehen an einem entscheidenden Punkt: Entweder sie nutzen generative KI, um Open Education wirklich bedarfsgerecht, offen und flexibel zu gestalten und werten die entsprechende Praxiserfahrungen gezielt aus – oder sie vergeben ergiebige Möglichkeiten zu einer weiteren Ausdifferenzierung des OER-Einsatzes.

Über die Verfasser*innen (Person, Funktion, Institution)

• Funda Seyfeli-Özhizalan ist wissenschaftliche Mitarbeiterin im Geschäftsbereich Hochschulmanagement des HIS-Instituts für Hochschulentwicklung (HIS-HE) in Hannover.
• Mathias Stein ist wissenschaftlicher Mitarbeiter im Geschäftsbereich Hochschulmanagement des HIS-Instituts für Hochschulentwicklung (HIS-HE).
• Klaus Wannemacher ist Seniorberater und Projektleiter im Geschäftsbereich Hochschulmanagement von HIS-HE und twillo-Standortverantwortlicher (HIS-HE).