Welche Rolle können KI-Anwendungen künftig für OER und eine offene Bildungspraxis an Hochschulen spielen? Dieser Frage widmete sich eine multiperspektivische Erhebung von twillo. Im Zeitraum von Februar bis Oktober 2025 führte das HIS-Institut für Hochschulentwicklung (HIS-HE) – Kooperationspartner im twillo-Verbund – Befragungen unter OER-Lead-User*innen, Vizepräsident*innen für Lehre bzw. Studiendekan*innen sowie twillo-Nutzer*innen mittels Online-Fragebögen und ergänzender qualitativer Interviews durch. Erste Zwischenergebnisse der Studie zu Nutzungsmustern und Herausforderungen wurden bereits in diesem twillo-Blogbeitrag „KI und OER: Einblicke in aktuelle Nutzung und Herausforderungen“ veröffentlicht.
Die vollständigen Untersuchungsergebnisse zeigen, dass KI-Anwendungen im OER-Kontext bislang überwiegend für Textbearbeitungen, Übersetzungen, Bildgenerierung oder die Aufbereitung von Lehrmaterialien genutzt werden. Gleichzeitig schreiben die Befragten KI erhebliche Potenziale für die Erstellung, Anpassung und Weiterentwicklung offener Bildungsmaterialien zu. Über alle befragten Statusgruppen hinweg wird KI überwiegend als Chance für die Weiterentwicklung von OER und der Hochschullehre wahrgenommen (siehe Abbildung). KI wird dabei nicht als Allheilmittel verstanden, sondern als Werkzeug, das Potenziale eröffnet, zugleich aber neue Anforderungen mit sich bringt.
Entlastung bei der Erstellung und Pflege von OER
Ein zentrales Potenzial sehen die Interviewpartner*innen in der Effizienzsteigerung bei der Erstellung und Aktualisierung offener Bildungsmaterialien. KI kann die Entwicklung und Überarbeitung von OER unterstützen, beispielsweise bei der Erstellung von Übungsaufgaben, der Generierung von Metadaten oder dem Auslesen von Kompetenzen aus Kursbeschreibungen. Dadurch können zeitaufwendige Routinetätigkeiten reduziert und Kapazitäten für didaktische Kernaufgaben wie Qualitätskontrolle oder die Betreuung von Studierenden geschaffen werden.
Personalisierung und inklusive Lehre
Als weiteres Potenzial wird die Möglichkeit hervorgehoben, OER an unterschiedliche Zielgruppen und Lernvoraussetzungen anzupassen. Mittels KI können Materialien beispielsweise hinsichtlich ihres Komplexitätsgrads variiert, verschiedene Darstellungsformen erzeugtoder individuelle Lernpfade unterstützt werden. Zudem wird ein besonderes Potenzial für eine inklusivere Hochschullehre gesehen, etwa durch die barrierefreie Gestaltung von Materialien oder die Anpassung an spezifische Lernbedarfe.
Qualität und Auffindbarkeit verbessern
Die Interviews zeigen außerdem, dass KI nicht nur bei der Erstellung neuer Materialien unterstützen kann. Genannt werden auch Einsatzmöglichkeiten zur Qualitätssicherung bestehender OER, beispielsweise bei der Überprüfung von Multiple-Choice-Aufgaben oder der Verbesserung von Lehrveranstaltungsbeschreibungen im Hinblick auf Lernziele.
Darüber hinaus werden KI-Systemen Potenziale für die automatisierte Generierung und Zuordnung von Metadaten zugeschrieben. Dadurch könnte die Auffindbarkeit und Nachnutzbarkeit von OER auf Plattformen verbessert werden.
Strategische Weiterentwicklung offener Bildung
Mehrere Interviewpartner*innen attestieren der Verbindung von KI und OER eine langfristige Entwicklungsperspektive. OER werden dabei auch als Grundlage für die Entwicklung institutioneller KI-Systeme betrachtet, da offen lizenzierte Materialien rechtlich unproblematisch für das Training von Large Language Models, einer zentralen Komponente generativer KI-Modelle, genutzt werden können. Gleichzeitig wird eine stärkere Zusammenarbeit zwischen Hochschulen als Chance gesehen – etwa durch den Austausch von OER sowie erprobter Prompts und Workflows.
Potenziale und Chancen
- Effizienzsteigerung und Entlastung
- Personalisierung und Inklusion
- Qualitätssicherung und Infrastruktur
- Strategische Integration
- Didaktische Unterstützung und Innovation
- Bildungsgerechtigkeit und Kompetenzentwicklung
Fazit
Die qualitativen Ergebnisse zeichnen insgesamt ein konsistentes Bild: KI wird überwiegend als produktive Erweiterung des didaktischen und organisationalen Handlungsrepertoires im OER-Bereich wahrgenommen. Besonders hervorgehoben werden Potenziale zur Effizienzsteigerung, Personalisierung, Qualitätssicherung und zur strategischen Weiterentwicklung offener Bildung. Gleichzeitig machen die Ergebnisse deutlich, dass diese Potenziale nur dann ausgeschöpft werden können, wenn geeignete strukturelle Rahmenbedingungen geschaffen werden und Hochschulen die Möglichkeiten einer KI-gestützten offenen Bildungspraxis systematisch erproben und weiterentwickeln.
Die vollständigen Untersuchungsergebnisse der Studie sowie die daraus resultierenden Schlussfolgerungen sind im Mediencenter von HIS-HE abrufbar.