10 Thesen zu KI in der Lehre

Michael Schuster: Als Ort für den aktuellen KI-Dialog haben wir das Futurium in Berlin gewählt, um über KI in Studium und Lehre zu sprechen. An der ETH Zürich gibt es in der Architektur gleich zwei interessante Lehrstühle: „Computergestütztes Design” mit Prof. Bernd Bickel und „Architektur und digitale Fabrikation” mit den Professoren Fabio Gramazio und Matthias­ Kohler. Im AI Lab der TU Delft wird generatives Design und KI in der Bautechnik gelehrt. Nationale Vorreiter sind die TU München mit KI-Anwendungen in BIM, die RWTH Aachen mit digitaler Planung, KI und Datenanalyse, die Universität Stuttgart mit Architektur und Urbanistik und die MSA Münster mit Prof. Ulrich Blum, der KI-Experimente mit Studierenden entwickelt und dafür die AI-Erfahrung als Co-Head des Analytics & Insights Teams aus dem Büro Zaha Hadid Architects mitbringt. Und last but not least Dein Masterstudiengang Architektur Media Management AMM an der Hochschule Bochum, der seit 2023 die größte KI-Konferenz für Architektur und Kommunikation veranstaltet. Welche Bedeutung hat KI in der Lehre drei Jahre nach der Einführung von ChatGPT?

Jan R. Krause: Es gibt ein beeindruckendes Spektrum von KI-Pionieren in der Hochschullandschaft. Gleichwohl ist der Einsatz von KI im Architekturstudium unterschiedlich entwickelt und bewertet.

Michael Schuster: Du hast KI-Vorträge und Workshops bei der Dekane-Konferenz der Fachhochschulen und beim BDIA Hochschultag der Innenarchitekturfakultäten gehalten. Welche Positionen und Tendenzen hast Du beobachtet?

Jan R. Krause: Ich erlebe unterschiedliche Reifegrade und differenziere zwischen KI in der Lehre und KI im Studium: Die Studierenden nutzen KI jeden Tag. In der Lehre findet KI noch nicht jeden Tag statt.

Michael Schuster: Höre ich da eine leise Kritik an den Dozenten?

Jan R. Krause: Das ist keine Kritik. Das ist eine Zustandsbeschreibung. Seit drei Jahren ist KI für viele Schüler und Studierende fester Bestandteil ihres Alltags geworden. Das ist kein schleichender, sondern ein enorm beschleunigter Prozess. Die Frage lautet nicht „Müssen wir unsere Lehre ändern?”, sondern „Wie müssen wir unsere Lehre ändern?”

Michael Schuster: Und wie wird sich die Lehre ändern?

Jan R. Krause: Auch vor der KI hat sich die Welt um uns verändert. Gesellschaftlicher und technologischer Wandel stellen uns vor immer neue Herausforderungen und bieten uns immer neue Lösungen. Dementsprechend ändern wir Themen, Fragestellungen und Methoden von Jahr zu Jahr, um die Studierenden zukunftsfit zu machen. Insofern lässt sich KI im Architekturstudium gut implementieren, weil wir im Curriculum eine gewisse Flexibilität vorgesehen haben, um rasch auf veränderte Rahmenbedingungen eingehen zu können.

Michael Schuster: Unterscheidet sich das Architekturstudium in dieser Hinsicht von anderen Studiengängen?

Jan R. Krause: Mit unserer Methode des Problem oder Project Based Learning, kurz PBL, verfolgen wir im Architekturstudium seit Jahren ein Konzept, das manch andere Studiengänge jetzt erst für sich entdecken. Gemeint ist eine praxisorientierte Lehrmethode, bei der Studierende durch die selbstständige Bearbeitung realer Probleme Wissen erwerben und Problemlösungsfähigkeiten entwickeln. Ziel ist es, mit dieser Methode in weitgehend selbstgesteuerten Projekten Kreativität und kritisches Denken zu fördern.

Michael Schuster: Wie ändert sich mit KI die Rolle der Lehrenden?

Jan R. Krause: In einem Lehr- und Lernkonzept mit KI sind Professoren nicht nur Wissensvermittler. Sie werden zu Kuratoren und Moderatoren. Das ist für die meisten Dozenten in der Architektur eine vertraute Rolle. In vielen anderen Disziplinen ist das ein komplett neues Rollenverständnis.

Michael Schuster: Welche Rolle werden KI-Anwendungen für die Lehre oder das Studium spielen?

Jan R. Krause: KI verändert Studium und Lehre grundsätzlich, weil wir einen methodischen Paradigmenwechsel erleben: Wir kommen vom Suchen direkt zum Finden. Bisher haben wir gelernt und trainiert, zunächst sorgfältig zu analysieren, Schwarzplan, Grünplan, Verkehrsplan, demografische Entwicklung, klimatische Rahmenbedingungen zu untersuchen, um daraus Schlussfolgerungen abzuleiten, ein Konzept zu entwickeln und Kriterien für den Entwurf zu formulieren. Das ändert sich durch KI radikal, weil die Analyse durch die KI abgekürzt wird. Wir suchen nicht mehr. Wir kommen von der Frage direkt zum Ergebnis. Oder wie Google-Chef Sundar Pichai so schön sagt: „Mit KI übernimmt Google das Googlen für Sie“.

Michael Schuster: Geht damit nicht eine Kernkompetenz von Architekten verloren?

Jan R. Krause: Die Analyse und Beurteilung von Situationen werden zentrale Schlüsselqualifikationen von Architekten bleiben. Aber wir müssen die Lehre auf diese veränderte Reihenfolge ausrichten. Wir müssen Studierende dafür sensibilisieren und befähigen, die KI-Ergebnisse zu verifizieren und zu bewerten. Wir müssen die Studierenden trainieren, die richtigen Fragen zu stellen. Wir müssen ein Wissensfundament kuratieren, das sie in die Lage versetzt, Qualitäten zu erkennen. Wir müssen sie ermutigen, Nutzer, Nachbarn, Netzwerke zu beteiligen. Denn Architektur entsteht immer im Dialog. Und wir müssen Sozialkompetenz und Transferkompetenz entwickeln.

Michael Schuster: Du hast zehn Thesen aufgestellt zu Künstlicher Intelligenz im Studium. Deine erste These lautet: KI im Studium braucht Expertenwissen. Liefert das nicht die KI?

Jan R. Krause: Nur Wissen und Verstehen führen zu belastbaren Entscheidungen und zu einer eigenen Haltung. Nur über das Wissen und das Verständnis können wir Vorschläge, die uns die KI anbietet, verifizieren und optimieren. Wer kein Expertenwissen mehr hat, muss sich nicht wundern, wenn andere ihn für überflüssig halten.

Michael Schuster: Wir erleben auch, dass die KI sich irrt. Was glaubst Du, hat mir die KI geantwortet, als ich gefragt habe, wer die Architekten vom Futurium in Berlin sind, wo wir heute unser Gespräch führen?

Jan R. Krause: Richter Musikowski natürlich.

Michael Schuster: Das hätte ich auch erwartet. Aber die KI hat geantwortet: „Das Futurium in Berlin wurde primär von den Architekturbüros Kaden und Lenz Architecture und Mühlbauer­ Architekten geplant.“ Das zeigt, wie wichtig es ist, die Ergebnisse einordnen zu können und zu überprüfen. In Deiner zweiten These sagst Du, KI im Studium braucht Methodenkompetenz. Was ist damit gemeint?

Jan R. Krause: Methodenkompetenz heißt: Fragen zu stellen, Aussagen zu hinterfragen und Ziele zu formulieren. Die Methodik des Fragenstellens ist für Architektinnen und Architekten elementar wichtig. Insbesondere in frühen Leistungsphasen sind wir wie Detektive oder investigative Journalisten unterwegs, um Rahmenbedingungen und Ziele für den Entwurfs- und Planungsprozess zu klären. Das Gleiche gilt auch für den Einsatz von KIs. Nur wenn wir präzise prompten und klare Zielvorstellungen haben, lassen sich die generierten Ergebnisse einordnen und bewerten.

Michael Schuster: Eine Studie der Hochschule in Darmstadt belegt, dass im Jahr 2025 bereits mehr als 90 Prozent der Studierenden KI-basierte Tools fürs Studium nutzen. Über 80 Prozent verwenden ChatGPT, gefolgt von DeepL mit 45 Prozent. Abgefragt wurde auch, wozu die Studierenden KIs nutzen. Als Hauptgrund wurde genannt: „für fachliche Erläuterungen“. Gleichzeitig wurde in einer Studie des US-Unternehmens NewsGuard ermittelt, dass im Schnitt 35 Prozent der Antworten von KIs wiederholt falsche Informationen enthalten. Dazu passt Deine dritte These: KI im Studium braucht Verantwortung. Wie sollen wir denn KIs im Studium nutzen, wenn wir ihnen nicht vertrauen können?

Jan R. Krause: Das Tückische ist, dass die KIs ihre Antworten so überzeugend vortragen und ihre Bilder so brillant präsentieren, dass wir schnell geneigt sind, ihnen zu glauben. Gleichzeitig verweist jede KI im Kleingedruckten darauf, dass sie Fehler machen kann. Die Verantwortung liegt beim Menschen. An den Universitäten bilden wir Fach- und Führungskräfte aus. Unser Ziel ist, sie zu verantwortungsbewussten Entscheidungsträgern zu entwickeln. Wir wollen sie ausstatten mit Selbstvertrauen, Selbstbewusstsein und Selbstwirksamkeit. Das gilt auch für die Kollaboration von Mensch und Maschine. Dies führt zu meiner vierten These „KI im Studium braucht kritische Reflexion“. Denn wissenschaftliches Arbeiten heißt: Quellen zu prüfen und den Dingen auf den Grund zu gehen.

Michael Schuster: Wie lässt sich vermeiden, dass mit KIs in Prüfungen betrogen wird?

Jan R. Krause: Wir brauchen andere Prüfungsformen und andere Prüfungsformate. Nur erlerntes Wissen abzufragen oder Aufsätze schreiben zu lassen, gehört der Vergangenheit an. Wir müssen stärker in den Dialog treten. Fragen stellen, die zum Weiterdenken anregen, Konzepte entwickeln lassen und Präsentationsprüfungen mit mündlichen Kolloquien verbinden. Das ist aufwändig, aber unvermeidlich. Nur im Gespräch können wir herausfinden, wie gut die Studierenden ein Thema durchdrungen haben. Nebenbei bereitet dieses Format angehende Architekten viel besser auf den Beruf vor. Denn es wird ihre alltägliche Herausforderung sein, sich der öffentlichen Diskussion zu stellen.

Michael Schuster: Wie muss der Einsatz von KI im Studium angezeigt werden? Gibt es eine Kennzeichnungspflicht?

Jan R. Krause: Das wird von Hochschule zu Hochschule unterschiedlich gehandhabt, teilweise auch von Fakultät zu Fakultät. Im Architekturstudium an der Hochschule Bochum haben wir eine Kennzeichnungspflicht eingeführt. Wir folgen damit der „Empfehlung zur Sicherung der guten wissenschaftlichen ­Praxis beim Umgang mit Künstlicher Intelligenz“ der Leibniz-Gemeinschaft. Eine Offenlegung sollte die Nennung der mit Hilfe von KI erstellten oder bearbeiteten Bilder oder Inhalte umfassen mit Angabe der genutzten Software sowie eine Dokumentation der verwendeten Prompts mit Datierung. Bei umfangreicherem KI-Einsatz zum Beispiel zur Verbesserung der Lesbarkeit sowie bei der Nutzung von KI in der Phase der Ideen- und Hypothesenentwicklung wird eine entsprechende Beschreibung der Methode erwartet.

Michael Schuster: Warum handhaben das nicht alle Universitäten so?

Jan R. Krause: An einigen Hochschulen ist die Kennzeichnung freiwillig. Dahinter steht die Auffassung, dass KI die Arbeitsweise auf allen Ebenen so stark durchdrungen hat, dass selbst der Bearbeiter teilweise nicht mehr erkennt, ob gerade ein KI-Co-Pilot am Wirken ist. Außerdem lässt sich in der Regel nicht mit Sicherheit nachweisen, dass zur Erstellung eine KI eingesetzt wurde. Sollte also eine Kennzeichnungspflicht für etwas verlangt werden, was sich ohnehin nicht überprüfen lässt? Ich ermutige die Studierenden, KIs als Hilfsmittel einzusetzen. Ich finde es aber wichtig, nachvollziehen zu können, wie sie zu ihren Ergebnissen gekommen sind. Ich bin überzeugt, dass es gerade in dieser Phase des Aneignungsprozesses von KI wichtig ist zu reflektieren, wie und wozu sie benutzt wurde. Diese Verpflichtung hilft den Studierenden erheblich, sich methodisch zu verbessern.

Michael Schuster: Kommen wir von der Wissenschaft zur Praxis. Eine weitere These von Dir lautet: KI im Studium braucht Praxiserfahrung. Wie kann man denn im Studium Praxiserfahrung erlangen?

Jan R. Krause: An der Uni trainieren wir Menschen im freien Denken. Wir trainieren Menschen darin, Zukunft vorzuempfinden, Fragen zu stellen und Szenarien zu entwickeln. Vieles, was wir als Architektinnen und Architekten in der Berufspraxis brauchen, können wir jedoch nur in der Praxis lernen. Deswegen finde ich das Format des Reallabors im Studium so wertvoll. Es bietet uns die Möglichkeit, in Kollaboration mit Partnern aus der Praxis die Grenzen des Machbaren durch neues Denken zu erweitern. Gerade für den Einsatz von KI eröffnen sich dadurch aufregende Möglichkeitsräume.

Michael Schuster: Mit Deiner sechsten These forderst Du: KI im Studium braucht Prozessmanagement. Steht das nicht im Widerspruch zu freier kreativer Entfaltung?

Jan R. Krause: Ob der kreative Prozess strukturiert ist oder offen für Experiment und Zufall: Es ist und bleibt ein Prozess, der definiert, beschrieben und gemanagt werden muss, um innerhalb eines limitierten Zeitraums und oft in Teamarbeit zu einem Ergebnis zu kommen. Die Erfahrung zeigt: Gute Prozesse können mit KI besser werden. Aber schlechte Prozesse bleiben schlechte Prozesse auch mit KI. Vielfach sind KIs Insellösungen mit spezialisierten Funktionalitäten. Angesichts der Komplexität architektonischer Planungsprozesse müssen wir diese KI-Assistenten wie bei der Steuerung interdisziplinärer Teams in gut strukturierten Workflows verbinden. 

Michael Schuster: Mit Deiner siebten These empfiehlst Du „KI im Studium braucht Positionierung“. Wie können sich Architekturfakultäten über KI unterschiedlich positionieren?

Jan R. Krause: Ich habe fünf verschiedene Modelle identifiziert, über die sich Architekturstudiengänge im KI-Einsatz differenzieren. Die TU München setzt auf KI als Strategie. Sie hat strategische Schwerpunkte für Forschung, Lehre und Verwaltung definiert: von KI-gestützten Lernumgebungen bis zu Ethik und Transparenz. Andere Hochschulen setzen auf Expertise. Die Hochschule Mainz zum Beispiel hat eine neue „Professur für Gestaltung mit Künstlicher Intelligenz“ geschaffen und den KI-Experten Felix Dölker berufen. Das dritte Modell platziert KI im Bachelor ganz programmatisch „im Kontext der Raumumgebung“. So positioniert sich zum Beispiel die AMD Akademie Mode & Design und startet im Sommersemester 2026 den ers­ten deutschsprachigen „Master für generatives Design und KI“. Der vierte ist der häufigste Fall: die Ausrichtung von Entwurfsmodulen auf KI. Das fünfte Modell zur Positionierung ist der interdisziplinäre Ansatz, bei dem verschiedene Fachbereiche in Ringvorlesungen, Symposien oder Workshops einen bereichernden Perspektivwechsel eröffnen.

Michael Schuster: Wie erlangen denn die Professoren Kompetenzen auf einem Gebiet, das auch für sie neu ist? 

Jan R. Krause: Ob Nachhaltigkeit, BIM oder KI – wir verstehen uns nicht nur als Lehrende, sondern auch als Lernende und bilden uns ständig weiter. Und wir tauschen uns aus mit Professorinnen und Professoren anderer Hochschulen und Fakultäten. Für so umwälzende Technologien wie KI brauchen wir aber auch Support. Das ist meine achte These. Wir brauchen IT-Support, finanziellen Support, Ressourcen, Rechtssicherheit und Daten­sicherheit. Für uns in Nordrhein-Westfalen ist die Landesinitiative­ KI:edu.nrw zu einer wichtigen Plattform geworden. KI:edu.nrw stellt ein Weiterbildungsangebot zum Aufbau von KI-Kompetenzen für Studium und Lehre zur Verfügung und unterstützt uns dabei, die Anforderungen der seit Februar 2025 gültigen KI-Verordnung zu erfüllen. Mit KI:connect wird allen öffentlich-rechtlichen Hochschulen in NRW ein zentraler und sicherer Zugang zu leistungsstarken KI-Sprachmodellen geboten. An der Hochschule Bochum wurde zudem vom Digi-Teach-Institut ein verpflichtender AI-Literacy-Selbstlernkurs entwickelt mit praktischen Anleitungen und wichtigen Hinweisen zur didaktischen Einbindung, zum Datenschutz und zur guten wissenschaftlichen Praxis.

Michael Schuster: Deine vorletzte These lautet: KI im Studium braucht Orientierung. Sind damit ethische Fragen gemeint?

Jan R. Krause: Ja, denn ethisch problematisch wird KI dort, wo Entwurfsentscheidungen, Bewertungen oder Empfehlungen unkritisch übernommen werden. Lehrziel ist daher die Ausbildung einer reflektierten Autorschaft: KI als Werkzeug, nicht als Urheber. Die KI erzeugt Vorschläge, die Verantwortung bleibt beim Menschen. Ein weiteres Feld betrifft Bias, Normierung und Diskriminierung. KI reproduziert bestehende Daten und damit auch soziale, kulturelle und räumliche Voreingenommenheit. Entscheidend sind Angemessenheit, Kontextsensibilität, Diversität und Nachhaltigkeit. KI verspricht Geschwindigkeit – aber nicht automatisch Qualität. In der Lehre sollte klar werden: Effizienz ist kein Wert an sich. Und schließlich: KI ist nicht immateriell. Sie verursacht hohen Energie- und Rechenaufwand. Studierende müssen lernen, auch digitale Werkzeuge unter dem Aspekt der ökologischen Verantwortung zu reflektieren und sinnfällig einzusetzen.

Michael Schuster: Was wird aus Deiner Sicht für Studierende aus dem Bereich Architektur, Innenarchitektur und Bauingenieurwesen künftig die größte Herausforderung und was wird die größte Chance im Umgang mit KI sein?

Jan R. Krause: Unser Leben verändert sich rasant. Dieses Tempo auszuhalten und sich darauf einzulassen, ist die größte Herausforderung. Meine zehnte These lautet: KI im Studium braucht Neugier auf lebenslanges Lernen. Yasmin Mei-Yee Weiss, Professorin für Future Skills an der TH Nürnberg, hat es so formuliert: „Es wird zur Schlüsselfähigkeit, uns so schnell anzupassen, wie wir uns noch nie an etwas angepasst haben.“ Die größte Chance, die aus KI resultiert, ist gesellschaftliche Teilhabe für viele, die bisher aus unterschiedlichsten Gründen an bestimmten Entwicklungen oder Qualitäten nicht partizipieren können. Dabei kann es sich um sprachliche, soziale oder technische Barrieren handeln. Ich bin sicher, wenn wir KI verantwortungsbewusst zu nutzen verstehen, dann ist das eine große Chance für Verständigung und gesellschaftlichen Zusammenhalt.

10 Thesen: KI im Studium braucht ...

1. Expertinnenwissen

2. Methodenkompetenz

3. Verantwortung

4. Reflexion

5. Praxiserfahrung

6. Prozessmanagement

7. Positionierung

8. Support

9. Orientierung

10. lebenslanges Lernen