Künstliche Intelligenz (KI) hat bereits Einzug in viele Lebensbereiche gehalten, sei es in Form von Sprachassistenten oder personalisierten Musikempfehlungen. Ein aktuelles Beispiel für die Integration von KI in die Bildung ist das Computer Lab Mustererkennung an der Technischen Universität Braunschweig. Hier erhalten Schüler*innen praktische Erfahrungen in der Mustererkennung, einem Bereich, der für die Entwicklung intelligenter Systeme von zentraler Bedeutung ist. Diese Veranstaltung wurde 2023 als Masterveranstaltung eingeführt und wurde mehrfach für den TU-Lehrpreis nominiert. Im Sommersemester 2025 durfte das Labor erstmals leistungsstarke Schüler*innen ab der 10. Jahrgangsstufe besuchen, was ein bedeutender Schritt in der Talentförderung ist.
Die Auswahl der Teilnehmer*innen erfolgte in enger Zusammenarbeit mit der Stiftung NiedersachsenMetall. Um teilnehmen zu können, mussten die Schüler*innen herausragende Noten in Mathematik und Informatik sowie gute Englischkenntnisse nachweisen. Am Ende wurden 13 talentierte Schüler*innen ausgewählt, von denen elf an dem Programm teilnahmen. Zehn von ihnen erhielten Microcredits, die ihnen im späteren Studium angerechnet werden können. Besonders bemerkenswert ist, dass sieben Teilnehmer*innen, darunter eine Schülerin, Zugang zu fünf ECTS-Kreditpunkten im Masterstudium Informations-Systemtechnik der TU Braunschweig erhielten, ohne das Abitur vorzuweisen.
Einblicke in das Computer Lab
Das Computer Lab Mustererkennung besteht aus sieben Lehreinheiten, wobei die Studierenden sechs Einheiten erfolgreich abschließen müssen, um das Modul zu bestehen. Für jede bestandene Einheit werden zwischen 0,25 und 1,0 ECTS-Punkte vergeben. Ein ECTS-Punkt entspricht etwa 25 bis 30 Arbeitsstunden, und ein volles Studienjahr umfasst normalerweise 60 ECTS. Der wissenschaftliche Leiter, Professor Tim Fingscheidt, hob die bemerkenswerten Leistungen der teilnehmenden Schüler*innen hervor und äußerte sich optimistisch über die zukünftige Weiterführung des Projekts.
Im Kontext des Computer Labs Mustererkennung wird auch eine neue Vorlesung „AI Engineering“ für das Wintersemester 2025/2026 geplant. Diese Vorlesung vermittelt praxisnahe Aspekte zu Large Language Models (LLMs) und nutzt dabei das bewährte Format des Computer Labs. Das Labor wurde im Rahmen des Verbundprojekts KI4ALL entwickelt, das von dem Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert wird.
KI4ALL und seine Ziele
Das Projekt KI4ALL umfasst Kooperationen zwischen der Technischen Universität Braunschweig, der TU Clausthal und der Ostfalia Hochschule für angewandte Wissenschaften. Ziel ist die Schaffung eines KI-Hubs zur Vernetzung und den Austausch im Bereich künstlicher Intelligenz. Die Lehre wird durch die digitale Erstellung von Inhalten zu aktuellen Anwendungs- und Forschungsbereichen der Künstlichen Intelligenz unterstützt, die als Open Educational Resources (OER) veröffentlicht werden. Dies richtete sich nicht nur an Studierende, sondern an alle Interessierten, die ihre KI-Kompetenzen erweitern möchten.
Die Initiative ist Teil einer umfassenderen Strategie des BMBF zur Förderung von KI in der Hochschulbildung, die seit Ende 2021 umgesetzt wird. Im Rahmen der Bund-Länder-Initiative „Künstliche Intelligenz in der Hochschulbildung“ werden Projekte gefördert, die die Entwicklung von Studiengängen, intelligenten Assistenzsystemen und KI-basierten Lern- und Prüfungssystemen zum Ziel haben. Das BMBF betont die Bedeutung von KI als Schlüsseltechnologie für die Zukunft.
Zusätzlich zu den genannten Bildungsprojekten unterstützt das BMBF zahlreiche Initiativen zur digitalen Transformation, darunter auch den KI-Campus, der eine Lernplattform für Online-Kurse und andere Lehrformate anbietet. Die Diskussion um den Einsatz von KI, speziell der Anbieter wie ChatGPT, in der Hochschulbildung nimmt ebenfalls an Fahrt auf. Die Qualität und die Auswirkungen solcher Technologien auf Lehr- und Lernprozesse werden kontrovers diskutiert, was darauf hinweist, wie wichtig die Integration von KI in moderne Bildungskonzepte ist. Das impliziert auch, dass die Forschung im Bereich KI ständig vorangetrieben werden muss, um den Anforderungen der digitalen Gesellschaft gerecht zu werden.
