Szenarien des Wissenschaftsrats und ihre Auswirkungen auf die IT der Hochschulen

Der Wissenschaftsrat hat im Februar 2026 ein Papier zu "Wissenschaft in Deutschland - Perspektiven bis 2040" veröffentlicht. Die Überlegungen beinhalten auf S.58ff. vier Szenarien, wie sich die Wissenschaft in Deutschland aufstellen könnte. Im folgenden möchte ich einmal bewerten, welche Konsequenzen jedes Szenario auf die Aufstellung und Wichtigkeit der hochschuleigenen Informationstechnologie hätte. Das Papier des WR schweigt sich darüber im Großen und Ganzen aus -- im Sinne von Change Management ist es aber sicherlich nicht verkehrt, sich darüber Gedanken zu machen.

Das Szenario "Die Wissenschaftsrepublik" ist sicherlich das optimistischste und damit auch unwahrscheinlichste Ergebnis. Die Umschichtung von staatlichem Budget in die Wissenschaft, bis hin zu einer Verdopplung der bestehenden Ausgaben, ist im Hinblick auf die demographischen Kosten einer alternden Bevölkerung eher unwahrscheinlich. Sollte das Szenario aber eintreten, würde das Budget im digitalen Bereich vermutlich für große, staatlich finanzierte Cloud- und KI-Infrastrukturen ausgegeben werden müssen, um Ersatzbeschaffungen für in den späten 2020er und den 2023er Jahren gebaute Rechenzentren (AI Giga Factories) zu tätigen. Die Hochschul-Rechenzentren können den lokalen Support für Arbeitsplätze in Forschung, Lehre und Verwaltung organisieren; große Forschung passiert aber nicht mehr on-premise, sondern in staatlich finanzierten Rechenzentren.

Das Szenario "Die instrumentalisierte Wissenschaft" zeichnet ein Bild der Dominanz der Forschung durch die Verfügbarkeit des Zugangs zu Hyperscalern, zusammen mit einer Senkung der staatlichen Förderung insgesamt. In diesem Szenario müssen die Lizenzkosten für eine wettbewerbsfähige Forschung durch Eigenmittel der Hochschule aufgebracht werden: Campuslizenzen für OpenAI, Google, Microsoft sind nicht fakultativ, sondern grundlegende Notwendigkeit. Damit wird die Schere zwischen drittmittelstarken (technischen) Hochschulen und drittmittelschwachen Hochschulen weiter geöffnet. Nur mit der Möglichkeit, Cloud- und KI-Zugänge aus Overheads zu bedienen, kann die Hochschule attraktive Arbeits- und Lehrbedingungen bieten. Die Hochschul-Rechenzentren, ebenso wie die gesamte Verwaltung, müssen mit Personal- und Budgetknappheit leben.

Das dritte Szenario "Die situative Wissenschaftspolitik" zeichnet sich durch opportunistisches, wenig strategisches Vorgehen aus. Investitionen sind kurzfristig orientiert, was eher zu einem Nachlaufen als einem Vorangehen führt. In diesem Szenario bleiben KI- und Cloud-Infrastrukturen Ländersache, was zu einer Zersplitterung von Investitionsbudgets führt. Um bei der Digitalisierung der Hochschulen Fortschritte zu machen, ist es seitens der Hochschulen notwendig, sich zusammen zu schließen und Anstrengungen für Forschung und Verwaltung selbst zu bündeln. Beispiele könnten föderierte Diensteportale und/oder eine Fokussierung auf wenige Rechenzentren sein, die alle Angebote mandantenfähig bedienen.

Das letzte Szenario "Der globale Forschungsraum" ist grundsätzlich wieder optimistischer, allerdings wird die Sphäre der Aktivität aus dem nationalen in den supranationalen Raum verschoben. In diesem Szenario wird die deutsche Forschungspolitik noch stärker durch EU-Aktivitäten bestimmt. Große Digital-Forschungsinfrastrukturen wie AI Gigafactories werden international gesteuert. Der Einfluss der einzelnen Hochschulen auf ihre digitale Ausstattung schwindet und wird ersetzt durch überstaatlich finanzierte Zugänge, die aber keine Differenzierungsmöglichkeiten mehr zulassen. Die Aufgabe der länderfinanzierten Hochschule wird sich eher auf die Ausbildung und Lehre konzentrieren, während relevante Forschung in größeren Forschungsinstituten stattfindet. Das IT-Budget konzentriert sich auf die Unterstützung der Lehre und Verwaltung, eigene, dauerhafte Forschungsausrüstung wie z.B. HPC-Cluster werden durch die Länder mittelfristig nicht mehr finanziert.

Diese vier Szenarien sind alle nicht so weit hergeholt und tragen jeweils ein Körnchen Wahrheit in sich. Allen gemeinsam sind aber fundamentale Fragen nach der Rolle (und damit dem Budget) der lokalen Hochschul-IT, und der Aufgabe und Qualifikation ihres Personals. Im Sinne eines funktionierenden Change Management wäre es sinnvoll, diese Fragen jetzt zu diskutieren und nicht erst bis 2040 zu warten.

Cloud und die Auflösung des Ortes

Wenn wir an Universitäten denken, denken wir häufig an Orte: den Campus mit seinen Rasenflächen, die Bibliothek, die Mensa, die Hörsäle. Um Literaturquellen zu beschaffen, gehen wir in die Bücherei. Um Wissen aufzunehmen, gehen wir in den Hörsaal. Um unsere Mitstudierenden zu treffen, verabreden wir uns im Cafe auf dem Campus. Die Universitäten selbst sind mit Orten verknüpft: sie sind benannt nach ihren Orten, die Universität Oxford, Cambridge, München, Paris. Selbst wenn es mehrere Universitäten in einer Stadt gibt, geben wir den Ortsbezug nicht auf. Es gibt 13 staatliche Universitäten in Paris; sie tragen den Namen der Stadt und sind ansonsten durchnummeriert. Die bekannteste ist Paris I (mit dem Beinamen Sorbonne) Können Sie aus dieser Bezeichnung ablesen, durch welchen Forschungsschwerpunkt sie hat? Aber sie können ganz sicher ablesen, in welchem Teil der Welt sie sich befindet.

Eine der wesentlichen Eigenschaften des Konzepts Cloud Computing ist es, den Ortsbezug der Diensterbringung vollkommen in den Hintergrund zu stellen. In welchem Rechenzentrum der Welt genau der über AWS beschaffte Speicher allokiert ist, ist Ergebnis eines technischen Algorithmus, nicht einer bewussten Entscheidung, weder des Diensterbringers noch des Dienstnutzers. Wo die Rechenleistung genau abgerufen wird (und damit auch die energetische Leistung anfällt) ebenso. In der grundlegenden Idee des Konzeptes führt es dazu, dass mit mathematischer Genauigkeit die Nutzung der Cloud-Ressourcen optimiert werden kann. Dies ist ein großer Fortschritt gegenüber einzelnen, örtlich gebundenen Rechenzentren, deren Aufwand für Technik und Personal sowie ökonomische Fixkosten auch dann anfallen, wenn sie nicht vollständig ausgelastet sind.

Cloud-Ressourcen in der wissenschaftlichen IT von Universitäten einzusetzen, ist daher ökonomisch positiv. Aber es nagt an der Ortsgebundenheit, die wir Universitäten ansonsten zuschreiben. Und wir haben auch im Digitalen einiges getan, um diese Ortsgebundenheit aufrecht zu erhalten. Zuallererst definieren wir häufig ein geschlossenes Campusnetzwerk, welches nach außen durch eine Firewall geschützt ist und in dem User mit eigenes erstellten Identitäten und Kennung der Universität auf interne Dienste zugreifen können. Ohne eine solche eigene Kennung erhalten Sie keinen Zugang zu den Lehrsystemen, können keine Bibliotheksdatenbanken durchsuchen und keine Zeugnisse ausdrucken. Falls Sie sich doch einmal geographisch außerhalb des Campus aufhalten sollten? Dann bekommen Sie einen VPN-Zugang, ein Virtual Private Network. Damit können Sie sich von außen in die Universitätsnetze einwählen und so vorspiegeln, als wären Sie geographisch auf dem Campus. Wenn Sie auf diese Weise auf dem Campus sind, erhalten Sie z.B. Zugriff auf die Literaturdatenbanken der Wissenschaftsverlage. Diese diskriminieren den Zugriff durch Geofencing -- sie lassen nur solche Benutzer zu, deren maschinelle Identitäten (IP-Adressen) dem räumlichen zuordenbaren Universitätsnetzwerk entsprechen.

In der Realität des Umgangs mit wissenschaftlichen Daten und Lehrmaterial hat dieser Ortsbezug bereits an Bedeutung eingebüßt, und wird es auch weiter tun. Der Ort, an dem Forschung betrieben oder Lehre durchgeführt wird, befindet sich in einer wissenschaftlichen oder edukativen Wolke. ArXiv als weltweit größte Quelle von Texten, PLos-One als Zeitschrift oder Youtube als Quelle vieler Lehrfilme lassen sich längst nicht mehr einer Universität, noch nicht einmal einer globalen Region zuordnen. Wissenschaft und Lehre finden dort statt, wo Wissen kombiniert und weitergegeben wird. Dafür braucht es keinen konkreten geographischen Ort. Lehrmaterial ist in der Cloud gespeichert, auf verteilten Servern irgendwo in der Welt, auf denen die benötigte, konkrete Instanz von Moodle oder Canvas läuft. Open Science führt als Konzept dazu, dass ohnehin keine Wände mehr rund um Forschungsdaten aufzubauen sind. Lehrende leben auf anderen Kontinenten als die Universität, für die sie ihre aktuellen Vorlesungen anbieten. Studierende, die zunehmend zerrissen werden zwischen den Anforderungen eines Vollzeitstudiums und den ökonomischen Realitäten ihres Alltags, die mindestens einen Nebenjob erfordern, und den sozialen Realitäten, die in einer alternden Gesellschaft die Bürde der Pflege von Angehörigen bei ihnen abladen, sind dankbar für jede Möglichkeit, die zeitliche und örtliche Festlegung einer Universitätsvorlesung digital zu flexibilisieren.

Das ist alles nicht positiv für die Universität als sozialen Raum, als Ort der Begegnung zwischen Menschen, Studierenden, Lehrenden. Es gibt kein Cafe im Cloud Computing, in dem Sie sich verabreden könnten. Es ist weder passend für intensive Gespräche zwischen Lehrenden und Studierenden, noch für die identitätsstiftende Arbeit in naturwissenschaftlichen Laboren, mit der man mühsam die Ergebnisse seiner Doktorarbeit erwirbt. Aber so zu tun, als hätte der Ort der Universität immer noch die gleiche Bedeutung wie Mitte des letzten Jahrhunderts, ist eine Abwehrhaltung, die gegen Windmühlen kämpft.

Zugang zu Generativer KI für deutsche Universitäten

Eine aktuelle Frage, die mir als CIO gestellt wird, ist ob und wie Forschende, Lehrende, Studierende und die Verwaltung Zugang zu generativen KI-Anwendungen erhalten können. Dabei geht es nicht um die Nutzung von KI innerhalb der Hochschule (wie hier für Studium und Lehre beschrieben), sondern schlicht um eine ungefilterte Möglichkeit, Texte, Daten und Grafiken mit Hilfe von KI zu erstellen oder zu verbessern. Vor allem für Forschende ist es interessant, das Schreiben von wissenschaftlichen Texten, von Programmiercode oder Datenauswertungen zu beschleunigen. Und die versprochenen Produktionsgewinne von KI für Verwaltungen könnten gerade in Hochschulen viel bewirken.

Was kann die Hochschule unternehmen? Eine direkte Möglichkeit wäre, allen Hochschulangehörigen einen persönlichen ChatGPT Plus Tarif für 20 USD pro Monat zur Verfügung zu stellen. Derzeit (Januar 2024) werden von OpenAI aber keine Campuslizenzen für Universitäten angeboten und eine rasche Berechnung ergibt für 1000 Verwaltungsmitarbeitende Kosten von 240.000 EUR p.a. und für 10.000 Studierende 2.4 Mio EUR p.a. Das übersteigt sicherlich das Budget fast jeder Hochschule.

Welche Alternativen gibt es? Das Abrechnungsverfahren von OpenAI funktioniert so, dass "pay per use" nach der Menge an Abfragen (bzw. Token) abgerechnet wird. Eine monatliche Flat-fee als Abonnement lohnt sich also nur, wenn man mehr Abfragen/Token absendet, als im Monatsbeitrag inkludiert ist. Das wird für die meisten Universitätsangehörigen nicht zutreffen. Einige Universitäten haben daher einen einzigen Pro-Account aufgebaut, über den alle Anfragen/Token aus der Hochschule gebündelt versendet werden. Die entstehenden Kosten können entweder zentral über die Hochschule gezahlt oder den Sendenden in Rechnung gestellt werden, sofern möglich. Beispiele sind HAWK, das z.B. in Hildesheim oder Ingolstadt eingesetzt wird, oder die Anbindung über Moodle und Azure wie bei der RWTH Aachen.

Wenn es nicht OpenAI sein muss: falls die Hochschule ohnehin schon Microsoft 365 im Einsatz hat, kann über Copilot for M365 auf Generative KI zugegriffen werden. Bei der häufigsten Campus-Lizenzvariante A3 ist der Zugriff über das Web bereits in den Lizenzkosten beinhaltet. Copilot Pro für die teurere Variante A5 kostet 20 USD pro Monat Aufpreis - erst dann gibt es Copilot für Word, Teams und Powerpoint. Google Bard ist derzeit in Deutschland noch nicht erhältlich. Meta Llama2 verfolgt einen anderen Ansatz; das Modell kann für Forschungszwecke heruntergeladen werden.

Was fällt auf? Alles ausländische Anbieter, d.h. es greifen AI Act, Digital Services Act, und DSGVO. für Urheberrecht und Datenschutz. Bei den einfachsten Lizenzen werden eingeschickte Daten, also z.B. auch Texte über neueste Forschung, vom KI-Server weiterverarbeitet. Ihr Inhalt ist ab dann für alle Nutzer weltweit zugänglich und beeinflusst alle Antworten der KI. Erst ab Enterprise Lizenzen gibt es Schutzverträge, welche eine Weiterverarbeitung regeln. Insofern muss dringend davon abgeraten werden, Forschenden und Mitarbeitenden in der Verwaltung personenbezogene Lizenzen zu beschaffen. Innerhalb eines Jahres weiß der KI-Server ansonsten mehr über die neueste Forschung in der Hochschule als deren Leitung...

Digitale Souveränität - einige Kommentare zu den Empfehlungen des Wissenschaftsrats

Im Herbst 2023 hat eine Arbeitsgruppe des Wissenschaftsrates ein Papier mit Empfehlungen zur Souveränität und Sicherheit der Wissenschaft im digitalen Raum veröffentlicht. Da das Thema Digitale Souveränität schon seit einiger Zeit auf der Agenda der bayerischen Hochschul-CIOs bzw. des Digitalverbundes steht, kommt es genau richtig. Im Frühjahr 2023 haben wir darüber in einer gemeinsamen Sitzung mit den Universitäts-CIO aus Baden-Württemberg diskutiert und wollen ein gemeinsames Positionspapier veröffentlichen.

Bis dahin hier ein paar subjektive Eindrücke aus dem WR-Papier:

Es ist etwas schwierig, in dem Papier eine genaue Definition von "digitaler Souveränität" zu finden, auf die sich die Ausführungen stützen.

Die Empfehlungen sind eigentlich bekannt, die ersten beiden davon sind sehr konkret und zielen auf die einzelne Hochschule: (1) installiere eine:n CIO auf Leitungsebene der Hochschule, um die Steuerung zentral in die Hand zu nehmen und (2) unterstütze Cybersicherheit mit eine:r Cybersicherheitsbeauftragten, Konzepten und Notfallplänen. 

Die (3) Empfehlung zum Aufbau hochschulübergreifender Infrastrukturen erfordert Absprachen im Bundesland. Das ist z.B. in NRW, Bayern schon gelungen. Man muss dabei beachten, dass die Empfehlung über das technische Wissenschaftsnetz, z.B. BelWue, weit hinausgeht; es geht um Kompetenzzentren z.B. für IT-Recht, IT-Sicherheit oder IT-Beschaffung, oder für Forschungsdatenmanagement. Dies erfordert ein hohes Maß an Absprachen, Kommunikation und Vertrauen zwischen den Hochschulen. Noch anspruchsvoller, wenn es hochschultyp-übergreifend geschehen soll. 

Die (4) Empfehlung zur Gestaltung digitaler Angebote unter Pluralität und Offenheit finde ich etwas schwieriger. Einige Beteiligte lesen bei Offenheit immer gleich "Open Source". Ziel dieser Empfehlung ist es aber, Abhängigkeiten zu reduzieren. Wann immer ich ein digitales Produkt lange benutze, werde ich Abhängigkeiten in meiner Hochschule produzieren, was einen Umstieg, egal wohin, schwierig macht und damit meine Steuerungs- und Entscheidungsmöglichkeiten als CIO einschränkt. Das hat weniger mit der Lizenzform zu tun als mit fehlenden Schnittstellen und Standardisierungen. Wenn ich die in der dritten Empfehlung postulierten Infrastrukturen nutzen möchte (z.B. NFDI oder EOSC), dann muss es Schnittstellen geben und diese müssen kontinuierlich gewartet werden. Manchmal ist es mir hier lieber, ich kann einem konkreten Softwareanbieter mit einer Wartungsanfrage auf die Füße treten.

Am Ende von (4) findet sich noch ein separater Absatz, dass "Knowhow und Innovationspotenzial der Wissenschaft für die Entwicklung digitaler Angebote gezielt genutzt und gefördert werden" sollte. Das ist eigentlich ein Aufruf zur Eigenentwicklung. Wie ich im Beitrag über Schatten-IT schon geschrieben habe, sehe ich da Licht und Schatten -- Licht, wenn sich neue IT-Lösungen z.B. als Startup aus einer Universität heraus verbreiten und sehr erfolgreich werden, wie bei UNIwise oder Uninow. Schatten, wenn eine hoffnungsvolle IT-Lösung mangels Wartung langsam verhungert, wie bei UnivIS. Hier gibt es sehr viel Potenzial -- leider auch, um Budget zu versenken.

Bei der letzten Empfehlung, (5) die Gestaltung des digitalen Raumes als Daueraufgabe von Wissenschaftseinrichtungen, sind wir wieder beisammen. Zu viele IT-Projekte beginnen mit befristetem Personal, aber ein späterer dauerhafter IT-Support erfordert Dauerstellen. Stattdessen wird meist ein Projektportfoliomanagement über Jahre mit Stellen-Tetris abgepuffert. Das muss sich definitiv ändern. Wenn man (3) und (5) kombiniert, wird aber schnell klar, dass es eine Budgetkonkurrenz geben wird -- gibt man das Geld an die Hochschulen oder an die Infrastrukturen? "Beides notwendig!", sagt die IT-Sicherheit. "Infrastruktur kann übernehmen", sagen IT-Recht und IT-Beschaffung. "Die zentrale Stelle benötigt lokale Strukturen, um sie zu unterstützen" sagt das Forschungsdatenmanagement. Wo das Ministerium Budget hingeben sollte, sollte eine strategische, offene und konstruktive Diskussion in der Infrastrukturgruppe von (3) ergeben.

Welche Aufgaben hat ein Hochschul-CIO bezüglich der Einführung und Nutzung generativer KI?

Im Juni 2023 hatten wir auf dem Hochschul-CIO-Kongress in Göttingen eine intensive Diskussion, welche Aufgaben ein CIO einer Hochschule bezüglich der Einführung und Nutzung generativer KI (z.B. ChatGPT) haben sollte. Die Diskussion entspann sich zwischen zwei extremen Positionen, die ich plakativ so dargestellt habe:

✅Die aktive Position ist: Ja, der CIO muss sich unbedingt einbringen und in den Fahrersitz. Es ist eine digitale Technologie, welche die Hochschulen grundsätzlich verändert.

❌Die Gegenposition dazu lautet: Nein, es ist nur eine cloudbasierte Technologie für digitales Lehren und Lernen. Es ist Thema der Hochschuldidaktik bzw. Prorektor:innen für Lehre. Die meisten Whitepaper, journalistischen Artikel und Webseiten von Hochschulen konzentrieren sich auf diese Position. Der/die CIO wird hier nicht gebraucht, denn die Technologieressourcen der Universität werden nicht beansprucht. Oder?

Die Kollegen von EDUCAUSE in den USA haben sich diese Frage auch gestellt und eine interessante Umfrage (Quickpoll) veröffentlicht. Eine große Mehrheit von 83% aller 440 antwortenden Educause-Mitglieder stimmten der Aussage zu, dass Generative KI die Hochschulen in den nächsten drei bis fünf Jahren positiv oder negativ verändern wird. Allerdings unterschieden sich die Antworten je nach Position der Befragten: während 90% der Leitungsebene für "instructional technology" oder von "teaching und learning centers" die Verantwortung dafür bei sich sahen, sagten im Gegenteil 58% der Leitung von IT-Einheiten, dass sie sich für KI nicht verantwortlich fühlten. Was die oben gezeigte Gegenposition unterstützen würde: ChatGPT ist nur (?) eine Frage der Hochschullehre.

Allerdings wurden in der Educause-Umfrage bei der Frage nach konkreten Beispielen auch Anwendungsfelder außerhalb von Lehren und Lernen genannt, unterteilt in die vier Felder: Dreaming, Drudgery, Design, and Development (siehe Grafik).

Und damit ist der/die CIO wieder im Spiel, denn es geht auch in der Administration und der Forschungsverwaltung um eine KI-basierte Assistenztechnologie. Im Workshop in Göttingen konnten wir schon einmal folgende Felder herausarbeiten, in denen sich der/die CIO in der eigenen Hochschule unbedingt einbringen muss.

1. Beratung: Zu allererst geht es um eine strategische Beratung, ein Aufzeigen von Technologieszenarien gegenüber Hochschulleitung und Fakultäten. Hier könnten Szenarien erzeugt werden, wie eine KI-unterstützte Lehre bzw. KI-unterstützte Forschung in 1,3 oder 5 Jahren aussieht. und was das für die Ausrichtung der Universität bedeutet. Wir denken, dass die konkreten Bilder eher von den Fachdisziplinen ausgemalt werden, aber es ist Aufgabe der CIOs, das Thema KI und Vergleichsfälle an diese für eine weitere Diskussion heranzutragen.

2. Erprobung: CIOs sollten sich Verbündete suchen, um Einsatzmöglichkeiten von KI in Verwaltungsanwendungen (z.B. im Dokumentenmanagement), in der Nutzerschnittstelle (Chatbots), im Forschungsinformationssystem (z.B. Clusteranalysen) oder zur Bild- und Textgenerierung für Presse und Marketing auszutesten. Ein konkretes Vorgehen könnte das Higher Education Reference Model (HERM) nutzen, um für jede Business Capability aufzuzeigen, wann KI dort zu erwarten ist und dann proaktiv nach Cases zu suchen. Allerdings sollte man hier mit Bedacht vorgehen: auch ein mit KI unterstützter, aber ansonsten schlechter Prozess wird durch KI nicht automatisch besser.

3. Erwartungsmanagement: Die Erwartungen der Anwender an KI sind derzeit noch nicht stabil -- mangels praktischer Erfahrungen im Umgang mit der Technologie reichen die Ideen von einer reinen Extrapolation des Bestehenden, über Weltuntergangsszenarien, zur Ablehnung oder Abwertung der Technologie. Um wirklich beurteilen zu können, welche Anwendungsfälle und welchen Nutzen KI haben wird, ist es notwendig, Personal zur Beratung in der Hochschule auszubilden, sowohl bei wissenschaftlichem Nachwuchs (wegen der Änderungen in der Forschung), als auch in der Verwaltung.

4. Beschaffung: es ist derzeit noch vollkommen im Fluß, wie der technische Zugang (Schnittstellen, Plugins, Cloud vs. On-Premise) zu Generativer KI aussehen wird. Noch wesentlich wichtiger ist aber der wirtschaftliche Zugang: was ist am günstigsten, wenn man einem ganzen Campus Zugang gewähren möchte: flat-rate Campuslizenzen pro Person? token-basierte Lizenzen pro Zugriff? Für welche Benutzergruppen? Sollte man mit verschiedenen KI-Anbietern parallel Verträge machen oder geht man doch über Zwischenhändler bzw. Aggregatoren? CIOs sollten sich einen Überblick über Anbieter schaffen, auch durch Vernetzung mit anderen (Digitalverbund, HFD, etc.).

Da ist doch einiges zusammengekommen. Ich würde mich freuen, über Ihre Erfahrungen an der eigenen Hochschule zu hören!

Dreimal Vitamin C für die Hochschulen: ein notwendiger Schock und ein Impuls für die Zukunft

Die Bedeutung der letzten fünf Jahre für die Digitalisierung der deutschen Universitäten kann nicht überschätzt werden. In diesen fünf Jahren ist fundamental mehr passiert als in den 30 Jahren vorher, und der Grund dafür liegt in den drei "C": Cloud, Covid und ChatGPT. Zusammen stellen diese Worte 3 Vitaminschocks dar und werden die Art, wie Universitäten ihre Digitalisierung angehen, massiv verändern.

Das erste "C" ist die Cloud. Wie ich an anderer Stelle schon geschrieben habe, ist die Verfügbarkeit von Amazon Web Services, Microsoft 365 oder Google for Education eine grundsätzliche Möglichkeit, das eigene Rechenzentrum loszuwerden. Dies allerdings unter Inkaufnahme einer babylonischen Gefangenschaft zum Cloud-Anbieter, der unter Ausnutzung des Lock-In-Effektes eine Preispolitik fahren kann, welche Universitäten bei steigendem Digitalisierungsgrad an den Rand der eigenen Finanzierungsmöglichkeiten bringt. Dafür gibt es in der besten aller Welten immer die neueste Software, weltweite Erreichbarkeit der Plattform und ein 24/7-besetztes Helpdesk.

Das zweite "C" war 2020 der Schock durch die Covid19-Epidemie. In rasender Geschwindigkeit flexibilisierten die Universitäten die Präsenzlehre, führten Flipped-Classroom-Konzepte ein und ermöglichten Fernklausuren. Die Lehrenden nahmen tausende von Lehrvideos auf, welche so gut angenommen wurden, dass die Studierenden auch nach Ende der Pandemie auf hybride Lehre und die einmal kennengelernten Möglichkeiten nicht verzichten wollen. Zurück zu großen und vollen Hörsälen mit Alleinunterhalter:innen an der Kreidetafel? Nicht mit unseren Studierenden! Ähnlich auch der Einfluss auf die Arbeitsmodi von Verwaltung und Wissenschaftler:innen. Home Office für das Verwaltungspersonal: 2019 eine absolute Seltenheit, seit 2021 durchaus üblich. Arbeitsbesprechungen, sogar wissenschaftliche Konferenzen finden über Zoom statt, man trifft sich vor der Kamera.

Das dritte "C" ist 2023 die weltweite Verfügbarkeit von generativer Künstlicher Intelligenz (Beispiel ChatGPT), sei es für  die Erstellung von Texten, Bildern, oder Software. Neben dem faktischen Todesstoß für die Prüfungsform Hausarbeit ermöglicht Generative KI aber auch einen Produktivitätssprung, sei es durch erleichtertes Verfassen wissenschaftlicher Texte, vereinfachtes Zusammenfassen von Quellen, bessere Übersetzungen oder bessere Grafiken. Als Richard Socher beim DLD23 auf die derzeitigen Fehler von GAI (Halluzinationen) bei der korrekten Verlinkung von Quellen angesprochen wurde, meinte er lapidar: "Geben Sie uns noch ein paar Wochen" (Nachtrag: LLaMa, GPT4).

Die wesentliche Gemeinsamkeit aller drei Vitamin-C-Schocks ist für mich, dass diese am klassischen Universitäts-Rechenzentrum vorbei passiert sind. Die alten Server werden nicht mehr gebraucht. Was wir aber sehr wohl brauchen, sind eine universitätsweite Digitalisierungsstrategie, kundiges Personal für den lokalen Support und eine Schulungskampagne für die Nutzung der neuen Dienste. Ob die deutschen Universitäten dafür personell und finanziell richtig aufgestellt sind?

ChatGPT und die Folgen für universitäre Prüfungen

Künstliche Intelligenz (KI) ist das aktuelle Schlagwort der Digitalisierung, und die generative KI zur Erstellung von Texten (z.B. ChatGPT), Bildern (z.B. DALL-E) erzeugt die einprägsamsten Ergebnisse für ein breites Publikum. Wie immer bei Software-Innovationen hat die schon länger bestehende Entwicklung der Middleware (OpenAI) mit ihren Data Science-Algorithmen nicht die gleiche mediale Resonanz erfahren, weil sie halt schlechter zu verstehen und zu bebildern ist. Bei generativer KI ist das einfacher, und damit startet die Hypekurve -- von übersteigerten Erwartungen bis hin zu enttäuschten Illusionen.

Für das Bildungswesen stellen die Fähigkeiten der generativen KI, insbesondere bei der Texterstellung, sowohl Risiko als auch Chance dar.  Die Spanne der Unterstützung durch KI ist dabei breit gefächert. Wohl niemand hätte etwas gegen Unterstützung bei der Erstellung einer Gliederung, eines Abstracts, Hilfe bei der Übersetzung in die englische Sprache oder bei der grammatikalischen Fehlerfreiheit eines Textes einzuwenden. Probleme haben wir damit, dass bei der Anfertigung einer Prüfungsleistung (insbesonders als Text: Klausur, Hausarbeit) die Leistung der KI so umfassend ist, dass sie die Eigenleistung des menschlichen Prüflings in den Hintergrund stellt. Wir möchten ja gerne die Einzelleistung des Probanden messen und bewerten!

Solange wir die Leistung des Menschen in einer Kategorie messen, die auch von der Maschine erledigt werden kann, sind wir aber auch selber schuld. Es hat schon seinen Grund, dass wir nach dem Aufkommen des Taschenrechners in den Matheprüfungen der Schule kein Kopfrechnen mehr abfragen. Sowohl in der Vermittlung des Wissens als auch in der Leistungsmessung müssen wir realistisch feststellen, dass sich die Umweltbedingungen geändert haben und eine neue Technologie auf Dauer zur Verfügung steht.

Um es möglichst realistisch und praxisnah zu machen, bereiten wir Studierende in einer Prüfung auf eine reale Situation einer Aufgabenlösung unter Zeitdruck vor: 

• 1980er: "Meier, kommen Sie bitte fix mal zum Chef und erklären Sie, warum die Buchung so durchgeführt wurde. Sie haben das doch gelernt.". Die logische Prüfungsform dafür ist eine "Closed Book"-Klausur, bei der man ohne Hilfsmittel und nur mit Papier und Bleistift etwas auswendig Gelerntes wiedergeben muss. Warum? Eben weil die Praxis später genau solche Fragen stellt, wie wir sie in der Klausur abfragen.

• 2000er: "Meier, in zwei Stunden ist die Präsentation beim Vorstand und wir brauchen schnell eine Zusammenstellung mit dem Vorschlag und der Begründung. Schmeissen Sie mal das Internet an und suchen Sie ein paar Quellen." Das ist natürlich eine "Open Book"-Klausur, bei der alle Hilfsmittel zur Verfügung stehen, aber die Lösung aus einer Vielzahl relevanter und irrelevanter Informationen aggregiert, prägnant zusammengefasst und präsentiert werden muss. (Wenn über diese Zusammenstellung hinaus und mit etwas mehr Zeit alle verfügbaren Informationen gesichtet werden und auf dieser Basis eine eigene Idee entwickelt werden soll, sind wir bei der Prüfungsleistung der schriftlichen Hausarbeit oder Abschlussarbeit. Die ist ohnehin schon "open book".)

Wir können vermutlich davon ausgehen, dass ab 2023 nicht mehr nur "das Internet angeschmissen" wird, sondern Herr oder Frau Meier in der betriebswirtschaftlichen Realität der Zukunft eine generative, texterstellende KI wie ChatGPT zur Problemlösung einsetzen wird. Folgerichtig werden wir auch unsere universitären Prüfungen entsprechend anpassen müssen. Nur verbieten führt uns auf jeden Fall nicht in die Zukunft.

Open Educational Resources und VG Wort - Wenn zwei sich streiten, freut sich die Uni

Manchmal sind es die kleinen Innovationen, die unbeabsichtigt große Dinge bewirken. Der symbolische Flügelschlag eines Schmetterlings, der viele Äonen später ganze Kontinente verändert. Die Einführung der SMS als Steuerungskanal für Mobiltelefone, der Jahrzehnte später für veränderte Daumenphysiognomie bei Heranwachsenden sorgt.

Nicht jede kleine Innovation ist in ihrer Zeit aber sinnvoll, und manchmal wirkt es auch kontraproduktiv. Nehmen wir einmal das Urheberrecht für gedruckte Materialien, die in der universitären Lehre eingesetzt werden. Nach vielen Jahren der pauschalen Abrechnung von Wissenschaftsministerien mit der Verwertungsgemeinschaft Wort meint diese, jetzt wäre die Zeit gekommen, eine pay-per-use-Innovation einzuführen. In Zukunft soll jede Professorin und jeder Professor beim Hochladen der Unterrichtsmaterialien in das unieigene Moodle-System eine klitzekleine Eingabemaske ausfüllen, damit die VG Wort die korrekten 0.08 EUR für die achtseitige Publikation für 15 Seminarteilnehmer erhält. Ja, wir reden hier über Geldbeträge, die einer wirtschaftlichen Betracht des gesamten Aufwands für den einzelnen Vorgang nicht standhalten. Und wir reden über eine Innovation, die nur für Printmedien gilt, aber nicht für Filme und Töne, da die GEMA weiterhin pauschal abrechnet.

Werden die Professorinnen und Professoren meiner Universität also freudig diese Sonderlocke  der VG Wort mitdrehen und jedes Mal die Eingabemaske ausfüllen? Hm. Wird die VG Wort damit mehr oder weniger Einnahmen als bei der früheren Pauschalabrechnung erzielen? Doppel-Hm. Im Fußball wäre das ein Eigentor. Aber ab dem 1.1.2017 soll es gelten. Und was tun wir jetzt?

Einfach. Was für Universitäten zu tun ist, liegt auf der Hand. In Zukunft werden wir nur noch Unterrichtsmaterialien einsetzen, welche frei von Lizenzgebühren zugänglich sind, für die also keinerlei Gebühren an die VG Wort abgeführt werden. Diese Materialien gibt es zuhauf und sie werden immer mehr. Das MIT stellt Open Course Ware seit 2001 online. Das Bundesministerium für Wissenschaft fordert und fördert die Open-Access-Publikation von Forschungsergebnissen, welche die Grundlage für universitäre Lehre sind. Und im Bereich Open Educational Resources tut sich in Deutschland mittlerweile eine ganze Menge, auch wenn es im internationalen Vergleich etwas gedauert hat.

Kleine Innovation, große Wirkung: welche Effekte sind zu erwarten. Die VG Wort nimmt derzeit jährlich ca. 1,2 Mio. EUR aus Intranetnutzungen an Hochschulen ein. Dieses Geld kann eingespart werden. Die VG Wort bekommt ca. 1 Mio. EUR weniger pro Jahr (bei Einnahmen insgesamt von 140 Mio. EUR verschmerzbar); die Wissenschaftsministerien der Länder können (zusammen!) 1 Mio. EUR mehr in die Unis stecken (also noch nicht mal eine Stelle eines wissenschaftlichen Mitarbeiters pro Bundesland).

Die Leidtragenden sind die Lehrbuchverlage und die Studierenden. Für Wissenschaftler ist es in Zeiten von "publish or perish" ohnehin kontraproduktiv, Aufwand in die Erstellung (nicht-englischsprachiger) Lehrbücher zu stecken. Der Bärendienst, den die VG Wort den Verlagen dadurch erweist, implizit OER in Deutschland zu pushen, wird die Verlagslandschaft in dem Bereich nachhaltig verändern.

Digitalisierung von Unis bei ARD Alpha Campus Magazin: Virtual Reality, Datensicherheit und Kiron

BR Alpha hat 3 Beiträge über die Digitalisierung von Universitäten erstellt, die auf der Webseite des Campus Magazins bzw. direkt unter diesen drei Links zu finden sind:

1. Virtual Reality an der Uni
http://br.de/s/2Fw09b7

2. Datensicherheit an der Uni
http://br.de/s/2Fx1SKy

3. Online-Uni Kiron
http://br.de/s/2Fvcyfn

Den letzten Beitrag finde ich natürlich besonders spannend, weil er direkt auf meine früheren Blogbeiträge referenziert. Mein "Mem" von Kiron als iTunes der Lehre hat auch seinen Weg in den Beitrag gefunden...

E-Science: Informatik ist Muss als Grundlage für alle Wissenschaften

Albert Einstein nutzte eine Kreidetafel. Heutige Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler brauchen Informatik.

In den Erd- und Umweltwissenschaften liefern Satelliten und Sensornetzwerke kontinuierlich massive Datenströme. Von den Sentinel-Satelliten des Europäischen Copernicus-Programms werden beim Deutschen Fernerkundungsdatenzentrum (DFD) bis zu zehn Terabyte pro Tag archiviert und verarbeitet. Am Deutschen Klimarechenzentrum (DKRZ) wird durch Klimasimulationen ein jährliches Datenwachstum von etwa 75 Petabyte erzeugt.

Lebenswissenschaften wie Molekularbiologie, Biomedizin oder Lebensmitteltechnologie können durch die Untersuchung molekularer Prozesse auf der Basis von Genom-Daten ein neues Verständnis von Lebensvorgängen erreichen. Dies kann zu maßgeschneiderten Therapien in der Medizin führen oder die Züchtung robuster und ertragreicher Nutzpflanzen ermöglichen. Die dafür notwendige Datenmenge ist allein im European Bioinformatics Institute (EBI) von 15 auf 25 Petabyte im Jahr 2015 angestiegen.

Um die Datenmengen aktueller Forschung verarbeiten zu können, stellt z.B. die European Grid Infrastructure (EGI) 530,000 logische CPUs, 200 Petabyte Festplattenspeicher und 300 Petabyte Bandlaufwerke zur Verfügung. Diese Ressourcen werden gemeinschaftlich von 350 Rechenzentren in 56 Ländern der Welt betrieben. EGI ist nur möglich durch leistungsfähige Datenbanken, schnelle Rechnernetze und hohe Parallelität.

Die Ergebnisse der Informatik verändern in allen Wissenschaftsbereichen technologische Rahmenbedingungen und die Art und Weise wie Forschung durchgeführt wird. Sie verändern damit auch Kostenstrukturen und schaffen verbesserte Grundlagen für Forschung und Innovation. Studien zeigen, dass der Mehrwert einer effizienten IT-Infrastruktur um das Zwanzigfache höher sein kann als deren operationelle Kosten.

Journalisten und Universitäten als Lotsen in Medien-Massen

In der aktuellen ZEIT vom 15. Februar 2016 ist ein Interview mit dem Verleger Georg von Holtzbrink zu lesen, der gefragt wurde, ob Digital der Tod der gedruckten Zeitung wäre und darauf folgendes antwortet:

"Die Reichweiten bei uns steigen, wenn ich die echt verkauften Print- und Digitalabonnements zusammenrechne. [...] Den Lesern geht es in dieser globalisierten und unruhigen Welt immer mehr um Orientierung. Die erhält man nicht, wenn man sich nur aus der Masse der verfügbaren Informationen bedient. Man braucht auch Zeitungen und Medien, die Unwichtiges von Wichtigem trennen, die sauber recherchieren und treffend kommentieren. Das halte ich für viel, viel wichtiger als je zuvor. Viele Menschen sind heute durch das Trommelfeuer der Negativ-Nachrichten so verunsichert, dass ihnen jede Zuversicht fehlt oder dass sie gar Demagogen folgen. Qualitätsmedien kommt die große Aufgabe zu, der Bevölkerung bei der Einordnung der Probleme und Wirren zu helfen. Ein Thema, das mir sehr am Herzen liegt."

Und jetzt ersetzen wir einmal: Leser durch Studierende und (Qualitäts)medien durch Universitäten bzw. Professoren. Dann liest sich das ganze so:

Frage: Sind digitale Lehrangebote der Tod der klassischen, physischen Universität?

Den Studierenden geht es in dieser globalisierten und unruhigen Welt immer mehr um Orientierung. Die erhält man nicht, wenn man sich nur aus der Masse der verfügbaren MOOCs und Wikipedia bedient. Man braucht auch Professorinnen und Professoren, die Unwichtiges von Wichtigem trennen, die sauber analysieren und treffend kommentieren. Das halte ich für viel, viel wichtiger als je zuvor. Viele Menschen sind heute durch das Trommelfeuer der Negativ-Nachrichten so verunsichert, dass ihnen jede Zuversicht fehlt oder dass sie gar Demagogen folgen. Universitäten kommt die große Aufgabe zu, Studierenden bei der Einordnung der Probleme und Wirren zu helfen.

Professur = (von lateinisch profiteri in der Bedeutung „sich öffentlich als Lehrer zu erkennen geben“) = Meinung wagen.

Digitalisierung an einer Campus-Universität

Die Digitalisierung schafft nicht per se einen Mehrwert, sondern erst unser intelligenter Umgang damit. Das gilt auch für den Einsatz digitaler Technologien in Forschung und Lehre, Laboren und Hörsälen. Erst kürzlich hat das Hochschulforum Digitalisierung, eine gemeinsame Plattform von Stifterverband, Hochschulrektorenkonferenz und dem Centrum für Hochschulentwicklung (CHE) 20 Thesen zur Digitalisierung der Hochschulbildung veröffentlicht. Einige, aber nicht alle dieser Thesen treffen auch auf die Universität Bayreuth zu und fordern uns zum Handeln auf.

Die wichtigste Feststellung findet sich gleich zu Beginn: „Die digitale Hochschule gibt es nicht. Die Digitalisierung stößt einen weiteren, umfassenden Differenzierungsprozess im Hochschulsystem an.“ Es ist ein Märchen, dass in Zukunft alle Lehrinhalte nur noch online angeboten werden. Gerade unsere Universität lebt von realen, echten Begegnungen zwischen Studierenden, Lehrenden und Forschenden unterschiedlicher Disziplinen. Unser Bayreuther Campus, die Mensa, das Glashaus, der Ökonomiekongress sind beispielhafte physische Orte dieser Begegnungen, welche den Flair und das Wir-Gefühl unserer Universität ausmachen. Dies wird auch in Zukunft ein wesentliches Argument für neue Studierende und junge Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler sein, nach Bayreuth zu kommen.

Warum die Universitäten die Digitalisierung nicht der Wirtschaft überlassen können

Das Schlagwort von der „digitalen Revolution“ ist zum Inbegriff für alle diejenigen Veränderungen geworden, welche die allgegenwärtige Verfügbarkeit von Informationstechnologie und Internet in unser persönliches Leben, unsere Gesellschaft und unsere Wirtschaftstätigkeit bringt. Sind Universitäten ein besonders geeigneter Ort, um sich vertieft mit dem Thema Digitalisierung auseinanderzusetzen? Unbedingt. Der Autor und Satiriker Douglas Adams, bekannt durch das Buch „Per Anhalter durch die Galaxis“, hat unsere menschlichen Reaktionen auf neue Technologien einmal so zusammengefasst:

• Alles, was in der Welt ist wenn wir geboren werden, ist normal, alltäglich und gehört zum natürlichen Lauf der Welt.
• Alles was erfunden wird wenn wir zwischen 15 und 35 sind, ist neu, aufregend, revolutionär, und man kann vermutlich eine Karriere darauf aufbauen.
• Alles was nach unserem 35. Geburtstag erfunden wird, steht gegen die natürliche Ordnung der Dinge. 

Wenn wir auf unseren Campus sehen, welche Menschen treffen wir bei uns an? Die meisten von ihnen sind vermutlich zwischen 15 und 35 Jahre alt. Sie alle sind interessiert an Neuem, Aufregendem und Revolutionärem – denn sonst wären sie nicht hier an der Universität. Und eine Karriere suchen sie auch, ob in der Wissenschaft oder außerhalb der Universität. Die Universität kann ein Rüstzeug mitgeben, eine Struktur lehren, den Umgang mit den Technologien einüben lassen. Wenn die Digitalisierung nicht auf unserem Campus zuerst etwas Neues schafft – wo denn dann?