Digitale Spaltung im Studium auch durch KI?.

Spätestens mit ChatGPT haben Large Language Models und darauf basierende KI-Tools Einzug in die Hochschulen gehalten. KI ist eines der derzeit zentralen Zukunftsthemen in Hochschulen, das eine disruptive Wirkung entfalten kann. Bisher ist allerdings noch wenig über die Effekte bekannt, es zeigt sich aber, dass Studierende KI-Tools zur Ideenfindung, zum Schreiben, Korrigieren und Forschen bereits nutzen. Wie bei der Einführung anderer Informations- und Kommunikationstechnologien (ICT) ist zu erwarten, dass es auch bei der Nutzung, Akzeptanz, dem Wissen über und der Kompetenz im Umgang mit KI-Tools Unterschiede gibt, die stark mit sozialen und kulturellen Faktoren zusammenhängen. Um diese Unterschiede zu untersuchen, wird das Konzept der digitalen Spaltung verwendet (van Deursen & van Dijk, 2019; Zillien & Marr, 2013). Dem Konzept der digitalen Spaltung liegen drei Annahmen zugrunde. Erstens, dass der Zugang zum Internet und anderen ICT ungleich verteilt sind und in hohem Maße von sozialen Faktoren abhängen. Zweitens, dass die Nutzung und die damit verbundenen Kenntnisse und Fähigkeiten im Umgang mit ICT ungleich verteilt sind und drittens, dass dies zu Unterschieden bei der gesellschaftlichen Teilhabe führt, die soziale Auswirkungen haben (van Deursen & van Dijk, 2019; Zillien & Marr, 2013). Auf der Grundlage dieser Annahmen untersuchen wir die Ebenen der Digitalen Spaltung in Bezug auf KI-Tools von Studierenden: Erstens den Zugang zu KI-Tools unter Rückgriff auf Bourdieus Kapitalsorten (Bourdieu, 1984). Zweitens, die Nutzung von KI-Tools basierend auf der Kompetenzselbsteinschätzung und die Akzeptanz von KI-Tools. Drittens, die im Zusammenhang von Digitalisierung und Teilhabe antizipierten, gesamtgesellschaftlichen Veränderungen, mit denen hochschulische Lehre in der Zukunft konfrontiert ist. Um die digitale Spaltung bei Studierenden im Hinblick auf KI-Tools zu analysieren, wurde ein Fragebogen entwickelt. Dabei kamen zum einen etablierte Skalen zum Einsatz (z.B. sozialer Hintergrund, KI-Kompetenzen), zum anderen wurden eigene, spezifisch auf KI-Tools bezogene Skalen entwickelt und getestet (z.B. Nutzungsverhalten). Daten liegen aus einer Preteststudie mit Studierenden und einer Absolventenbefragung vor. Die vorliegenden Ergebnisse haben damit eine mittlere Reichweite. Deshalb werden sie mit einer umfassenden internationalen Literaturstudie zum aktuellen Stand von Digitaler Spaltung und KI im Hochschulkontext gerahmt, um die empirischen Ergebnisse diskutieren und einordnen zu können. Bourdieu, P. (1984). Distinction: A social critique of the judgment of taste. Harvard University Press. Marr, M., & Zillien, N. (2019). Digitale Spaltung. In W. Schweiger & K. Beck (Hrsg.), Handbuch Online-Kommunikation (S. 283–306). Springer Fachmedien. https://doi.org/10.1007/978-3-658-18016-4_12 van Deursen, A. J., & van Dijk, J. A. (2019). The first-level digital divide shifts from inequalities in physical access to inequalities in material access. New Media & Society, 21(2), 354–375. https://doi.org/10.1177/1461444818797082 Zillien, N., & Marr, M. (2013). The Digital Divide in Europe. In M. Ragnedda & G. W. Muschert (Hrsg.), The Digital Divide: The Internet and Social Inequality in International Perspective (S. 75–86). Routledge.