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Hochschulen sind verpflichtet, die durch körperliche, kognitive oder psychische Einschränkungen ausgelösten Nachteile von Studierenden durch entsprechende Regelungen auszugleichen und Prüfungssituationen inklusiv zu gestalten. Während das Verfahren der Beantragung klar geregelt ist, haben Hochschulen bei der Umsetzung weitreichende Gestaltungsmöglichkeiten. In unserem Vortrag wollen wir herausarbeiten, welche Rolle KI-Systeme (maschinellen Lernens) hier übernehmen können, welche Ansätze praktiziert werden, welche Konzepte erprobt sind und wie diese systematisch im Sinne inklusiver Prüfungsgestaltung mitgedacht werden können. Der Beitrag adressiert Prüfungsausschüsse, Inklusionsbeauftragte sowie Forschende im Bereich KI und Inklusion.
Zugang, Fähigkeiten, Outcome: Quantitative Einblicke in den Zusammenhang von KI-Technologien und sozialer Ungleichheit in der Hochschulbildung
Lea Biere
Universität Paderborn, Deutschland
Während KI-Technologien das Potenzial bieten, den Studienalltag zu erleichtern und den akademischen Erfolg zu fördern, bestehen zugleich Unsicherheiten und Bedenken hinsichtlich ihrer Auswirkungen. Studierende Sorgen sich vor Kompetenzverlusten und es tauchen Fragen nach einer möglichen Intensivierung von Bildungsungleichheit durch KI-Technologien auf.
Unter Hinzunahme der bourdieuschen Habitustheorie (Bourdieu, 2010, 2012; Brüsemeister, 2013) lässt sich die These formulieren, dass Studierende aus niedrigeren sozio-ökonomischen Hintergründen tendenziell einen eingeschränkteren Zugang zu KI-Technologien haben, geringere Kompetenzen im Umgang mit diesen und eine größere Technologieangst aufweisen als Studierende aus privilegierteren sozio-ökonomischen Kontexten. Auch der tatsächliche Nutzen von KI-Technologien für den Studienerfolg (Outcome) kann sich, je nach sozialer Herkunft, unterschiedlich ausprägen.
Das aktuelle Forschungsvorhaben basiert auf Daten aus der Studierenden- und Absolvent*innenbefragung der Universität XXX. Bei diesen sind Studierende und Absolvent*innen der Universität XXX, im Zeitraum Mai bis Juli 2024 u.a. zu ihrem sozio-ökonomischen Hintergrund, ihrer Studienerfahrung, sowie zu ihrem Umgang, ihren Kompetenzen und Einstellungen gegenüber KI-Technologien befragt worden.
