Die wichtigsten Erkenntnisse der Umfrage auf einen Blick.
sind die Top-Themen in den Antworten.
Diese Seite präsentiert die Ergebnisse einer umfangreichen Umfrage zur Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) im Studium, die unter Studierenden der Universität Bayreuth durchgeführt wurde. Die Universität Bayreuth hat aktuell rund 13.000 Studierende, verteilt auf sieben Fakultäten. An dieser Umfrage haben insgesamt 340 Studierende teilgenommen, was einer Stichprobengröße von etwa 2,6% der Gesamtstudierendenschaft entspricht.
Die Daten wurden von März bis Juni 2025 erhoben. Nutzen Sie das Dashboard für einen schnellen Überblick oder die Navigation, um in die Detailergebnisse der einzelnen Themenbereiche einzutauchen.
Die Analyse der Nutzungszwecke nach Fachbereichen offenbart deutliche Unterschiede, die die spezifischen Anforderungen der Disziplinen widerspiegeln.
Erkenntnis: Die Nutzungszwecke spiegeln klar die Fachkulturen wider. Während KI in den MINT-Fächern von 52% zur Programmierung genutzt wird, ist dieser Wert in den Geistes- und Kulturwissenschaften mit 9% niedrig. Dort dominiert die Unterstützung beim Schreiben mit 66%. Auch an der RW-Fakultät ist die Schreibhilfe mit 62% ein zentraler Anwendungsfall.
Wie vertraut und aufgeschlossen sind die Studierenden gegenüber KI-Technologien?
Die Selbsteinschätzung der Studierenden hinsichtlich ihrer KI-Kenntnisse zeigt ein differenziertes Bild. Die Mehrheit verortet sich im mittleren bis guten Bereich.
Erkenntnis: Ein Großteil der befragten Studierenden (insgesamt 67%) schätzt seine Kenntnisse als "Mittel" (36%) oder "Gut" (31%) ein. Nur ein kleiner Teil (3%) gibt an, keine Kenntnisse zu besitzen, während 6% ihre Kenntnisse als "Sehr gut" bewerten.
Die persönliche Haltung der Studierenden gegenüber KI ist überwiegend positiv oder neutral.
Erkenntnis: Die Mehrheit der befragten Studierenden an der Universität Bayreuth (insgesamt 48%) ist KI gegenüber "eher aufgeschlossen" (30%) oder "aufgeschlossen" (18%). Weitere 21% nehmen eine neutrale Haltung ein.
Die Analyse der Wünsche offenbart eine überraschende Dynamik: Während es bei den Rahmenbedingungen einen klaren Konsens gibt, driften die Prioritäten bei der konkreten Umsetzung je nach Nutzergruppe stark auseinander.
Der große Konsens: Klare Regeln. Über alle Gruppen hinweg – von KI-Unerfahrenen (77%) bis zu KI-Erfahrenen (78%) – ist der Wunsch nach klaren, verlässlichen Richtlinien die universelle Top-Forderung. Hier ist sich die Studierendenschaft einig.
Der große Konflikt: Ethik vs. Tools. Bei der weiteren Ausgestaltung zeigen sich zwei Lager: Für **89% der Zurückhaltenden** hat die **Diskussion über Ethik** höchste Priorität, während dies für die Aufgeschlossenen nur halb so wichtig ist (45%). Umgekehrt fordern **71% der Erfahrenen Premium-Tools**, ein Wunsch, der bei Unerfahrenen kaum eine Rolle spielt (39%).
Welche Tools werden für welche Zwecke im Studium konkret eingesetzt?
Bei der Frage nach den konkret genutzten KI-Tools zeigt sich eine klare Dominanz bestimmter Anwendungen, aber auch eine wachsende Vielfalt.
Erkenntnis: ChatGPT ist mit 89% das mit Abstand am häufigsten genutzte KI-Tool. Auch Sprach-KIs wie DeepL/Linguee (56%) sind weit verbreitet. Andere Tools wie Microsoft Copilot Web (26%) und Google Gemini (25%) werden ebenfalls von einem signifikanten Teil genutzt.
KI wird von den Studierenden für eine breite Palette von studienbezogenen Aufgaben eingesetzt.
Erkenntnis: Die häufigsten Anwendungsfelder sind "Informationsbeschaffung oder Einstieg in ein Thema" (76%), "Erklärung komplexer Inhalte" (67%) und "Schreibhilfe/Korrektur/Formulierungshilfe" (63%).
Wie häufig kommt KI bei verschiedenen Studienaktivitäten zum Einsatz?
Die Nutzungsfrequenz von KI-Tools variiert je nach Studienaktivität. Dargestellt sind die prozentualen Anteile der Antworten "nie", "selten", "gelegentlich", "häufig" und "sehr häufig".
Interpretation: KI-Tools werden von einem relevanten Teil der Studierenden "häufig" oder "sehr häufig" eingesetzt für:
Richtlinien, Unsicherheit und die Einbindung durch Lehrende.
Die Kommunikation von Richtlinien zum KI-Einsatz scheint ein kritisches Thema zu sein.
Erkenntnis: Eine große Mehrheit (38%) gibt an, dass es keine expliziten Richtlinien gibt. Weitere 30% sind sich unsicher. Dies verdeutlicht einen erheblichen Bedarf an klarer Kommunikation und Orientierung.
Die Gründe für die Unsicherheit bei der KI-Nutzung sind vielfältig, aber klar benennbar.
Erkenntnis: Hauptgrund für Unsicherheit ist die "Sorge vor Plagiatsvorwürfen" (40%), dicht gefolgt von "Fehlende klare Richtlinien" (35%).
Welche Maßnahmen zur KI-Integration haben für Studierende Priorität?
Die Studierenden haben klare Vorstellungen, welche Maßnahmen seitens der Universität Bayreuth Priorität haben sollten. Dargestellt ist die Verteilung der Wichtigkeitseinschätzungen.
Erkenntnis: "Klare Richtlinien zur KI-Nutzung" (80% wichtig/sehr wichtig) stehen an oberster Stelle. Ebenfalls hohe Priorität haben "Fachspezifische Anleitungen" (67%), "Schulungen für Studierende" (64%) und die "Diskussion zur Ethik" (64%).
Wahrgenommene Auswirkungen auf die Studienqualität und zentrale Schlussfolgerungen.
Die Wahrnehmung, wie KI die Studienqualität beeinflusst, ist mehrheitlich positiv.
Erkenntnis: Eine deutliche Mehrheit (63%) empfindet, dass KI die Qualität ihres Studiums "eher verbessert" (40%) oder "verbessert" (23%) hat. Nur 13% sehen eine Verschlechterung.
Die Umfrage zeigt eine hohe Akzeptanz und bereits verbreitete Nutzung von KI-Tools. Gleichzeitig offenbart sie einen dringenden Bedarf an:
Überblick durch Zusammenfassungen und Zugriff auf die Originalzitate.
"Es ist wie als hätte man ständig seinen eigenen privaten Tutor neben sich den man jede noch so dumme Frage stellen kann. Mit Abstand beste Investition im Studium."
"Ich möchte nicht, dass KI-Nutzung an Universitäten sozusagen zum Standard wird... Anstatt KI als tolles neues Tool anzupreisen, würde ich mir wünschen, dass von Seiten der Uni wesentlich mehr Rücksicht auf ethische Aspekte gelegt wird."
"Meine Masterarbeit, insbesondere Coding Aufgaben. Zur Literatursuche ist KI ungeeignet, aber zum schnellen Debuggen von Code hilfreich. Auch um sich schnell viel Code schreiben zu lassen, um diesen dann manuell anzupassen."
"Ich wollte einen selbstgeschriebenen englischen Text auf Grammatik und Rechtsschreibung korrigieren und war besorgt, dass es danach zu sehr nach KI aussieht, hatte aber nicht mehr viel Zeit für händische Korrektur."
"Erlaubnis KI zu nutzen. Übungsaufgaben die sich nicht einfach durch kopieren der KI-Antwort lösen lassen, aber bei denen KI zum besseren Verständnis...genutzt werden kann."
Die Antworten zeigen, dass KI bereits vielfältig in der Lehre eingesetzt wird, oft als personalisierter Tutor oder als Werkzeug zur Inhaltserstellung.
Studierende nutzen KI primär als personalisierten "Nachhilfelehrer" zur Erklärung komplexer Sachverhalte, aber auch als effizientes Werkzeug für Texterstellung und Programmierung.
Die größte Unsicherheit besteht bei der Abfassung bewerteter Arbeiten. Studierende sind sich oft unklar, wo die Grenze zwischen erlaubter Unterstützung (z.B. Korrekturlesen) und unerlaubtem Plagiat liegt.
Studierende nehmen eine digitale Kluft wahr: Unterschiede in der Fähigkeit, KI-Tools effektiv zu nutzen (z.B. Prompting), und der ungleiche Zugang zu besseren, oft kostenpflichtigen Versionen führen zu gefühlten Ungerechtigkeiten.
KI steigert die Fachkompetenz vor allem dadurch, dass sie komplexe Inhalte geduldig und auf unterschiedliche Weisen erklären kann, was zu einem tieferen Verständnis führt.
Die Idealvorstellung ist klar: KI soll als unterstützendes Werkzeug dienen, das fest in die Lehre integriert ist und dessen Nutzung durch klare Regeln definiert wird. Eine Minderheit bleibt jedoch skeptisch oder lehnt den Einsatz ab.
Die Freitextantworten offenbaren ein Spannungsfeld: Während viele klare Regeln und eine bessere Kompetenzvermittlung fordern, äußern andere tiefgreifende ethische Bedenken und Sorgen vor einem Kompetenzverlust.