Wer an der RWTH Aachen studiert, kennt das: In einem Seminar sitzen Menschen mit völlig unterschiedlichen Vorkenntnissen, Tempi und Lerngewohnheiten. Hochschulen richten sich längst an eine zunehmend heterogene Studierendenschaft und sollen zugleich individuelle Bildungsprozesse fördern. Genau dort setzt das Online-Event „Adaptivität und Adaptierbarkeit im Hochschulkontext – Einführung in den Themenbereich“ an.

Am Montag, 2. November 2026, um 14 Uhr eröffnen Dr. Olga Chernikova von der LMU München und Prof. Dr. Garvin Brod vom IWM das e-teaching.org-Themenspecial „Lernen unterstützen durch Adaptivität und Adaptierbarkeit“. Es geht um personalisierte Lernunterstützung, unterschiedliche Lernpfade, Selbstregulation und die Gestaltung adaptiver Hochschullehre – also um die Frage, wie Lehre beweglicher werden kann, ohne Studierende bloß durch digitale Systeme zu lotsen.

Was adaptive Systeme leisten sollen

Adaptive Lernsysteme passen sich an die Bedürfnisse der Lernenden an. Im Mittelpunkt des Auftakts steht deshalb, unter welchen Bedingungen solche Anpassungen den Lernprozess tatsächlich unterstützen. Chernikova stellt Ergebnisse einer Meta-Analyse mit mehr als 200 empirischen Studien zu Adaptivität und Adaptierbarkeit im Hochschulkontext vor. Die Analyse zeigt, unter welchen Voraussetzungen Personalisierung die Entwicklung komplexer Kompetenzen im Hochschulbereich fördern kann.

Brod plädiert für eine Verbindung adaptiver Lernaktivitäten mit selbstreguliertem Lernen. Diese Kombination soll unmittelbare Lernergebnisse ebenso wie den langfristigen Lernerfolg steigern. Fortschritte in der künstlichen Intelligenz erleichtern eine solche Verbindung – wobei die Technik den Lernenden nicht gleich das Steuer aus der Hand nehmen muss.

Die Teilnahme ist kostenlos, eine Anmeldung ist nicht erforderlich. Der Termin findet über Zoom statt; der Zugangslink wird etwa 15 Minuten vor Beginn auf der Event-Seite von e-teaching.org veröffentlicht. Wer dabei ist, wählt einen Namen, der im Veranstaltungsraum und gegebenenfalls in Diskussionen sichtbar ist. Die Veranstaltung wird aufgezeichnet und später frei zugänglich bereitgestellt. Eine Live-Untertitelung kann aktiviert werden. Unterstützung für eine barrierearme Durchführung gibt es unter feedback@e-teaching.org.

Hier könnte Ihr Advertorial stehen
Ein Advertorial bietet Unternehmen die Möglichkeit, ihre Botschaft direkt im redaktionellen Umfeld zu platzieren

Zwischen strategischem Ziel und Hochschulalltag

Wie groß der Bedarf ist, zeigt der HFD-Monitor 2026 „Personalisiertes Lernen im KI-Zeitalter“, veröffentlicht am 10. September 2026. Er untersucht, wie deutsche Hochschulen strategisch mit personalisiertem Lernen umgehen. Grundlage ist eine Befragung von Vizepräsident:innen und Prorektor:innen für Lehre an deutschen Hochschulen im Mai und Juni 2026. Im Fokus stehen Learning Analytics, adaptives Lernen, digitale Feedbacksysteme und KI-Assistenten.

Digitale Technologien sollen Lernprozesse individueller, flexibler und effizienter gestalten und stärker auf die unterschiedlichen Bedürfnisse von Studierenden eingehen. Generative KI hat der Diskussion über entsprechende Lerntechnologien und Lernformate zusätzlichen Schwung gegeben. Für 83 Prozent der Hochschulen ist es strategisch sehr wichtig, Studierende auf eine KI- und digital geprägte Lebens- und Arbeitswelt vorzubereiten. Die Individualisierung und Personalisierung des Lernens besitzt dagegen nur für 34 Prozent eine sehr hohe strategische Bedeutung.

Ein merkwürdiger Spagat: 92 Prozent der Befragten bewerten adaptives Lernen als eher oder sehr relevant, doch nur 14 Prozent sagen, dass adaptive Lernsysteme an ihrer Hochschule weitestgehend verbreitet sind. Adaptives Lernen steht damit weit oben auf der Zukunftsliste, während die praktische Umsetzung vielerorts noch am Anfang steht. Auch lernbegleitendes Feedback und Selbstlernkurse finden sich auf den strategischen Agenden.

Bei Learning Analytics und KI-Chatbots ist mancherorts bereits mehr passiert. 43 Prozent der Hochschulen stellen Learning Analytics für personalisiertes Feedback im Regel- oder Pilotbetrieb bereit, 53 Prozent setzen KI-gestützte Lernassistenten um. Der Monitor beschreibt generative KI als Faktor, der neue Möglichkeiten für personalisierte Lernprozesse an deutschen Hochschulen eröffnet.

Der HFD-Fokusmonitor macht Trends und Themen des digitalen Wandels in Studium und Lehre evidenzbasiert sichtbar. Anders als beim Monitor Digitalisierung 360° wird für den Fokusmonitor jeweils nur eine Zielgruppe zu einer spezifischen Fragestellung befragt.

Vom Forschungsprojekt zum „Playbook“

Wie sich solche Technologien pädagogisch sinnvoll einsetzen lassen, untersucht auch das Projekt „KI-gestützte Learning Analytics im Hochschulbereich“. Es lief von Juni 2025 bis März 2026, ist als laufend ausgewiesen und bezieht sich auf die Tertiärstufe. Thema sind künstliche Intelligenz, adaptive Lernsysteme und Learning Analytics.

Die zunehmende Digitalisierung der Hochschulbildung und der Einsatz von KI eröffnen neue Möglichkeiten für Learning Analytics. Sie können Lehr- und Lernprozesse optimieren oder ganz neu gestalten. Gleichzeitig müssen Hochschulen klären, wie dieses Potenzial für konkrete Fragen im Lehr-Lern-Kontext genutzt werden kann, ohne pädagogische Aspekte an den Rand zu schieben. Die zentrale Forschungsfrage lautet: Welche konkreten Maßnahmen sollte eine zukunftsorientierte Hochschule ergreifen, um den Bedarf an KI-basierten Learning Analytics proaktiv zu decken?

Das Projekt will Hochschulen zu fundierten Entscheidungen über die Integration KI-gestützter Learning Analytics befähigen und dabei die Vorteile für Lernende berücksichtigen. Geplant sind außerdem eine Klärung der Funktionen und Unterscheidungsmerkmale solcher Systeme, ein Kriterienkatalog für pädagogisch sinnvolle Anwendungen sowie die Identifikation von Lehr- und Lernszenarien, in denen KI-gestützte Learning Analytics einen Mehrwert bieten. Orientierung zu bestehenden Systemen und absehbaren Entwicklungen, Erkenntnisse aus Use Cases und Praxisbeispielen, der Austausch zwischen Partnerinstitutionen sowie die Übertragung und Skalierung der Ergebnisse gehören ebenfalls dazu.

Dafür sind Expertengruppendiskussionen mit technischen und pädagogischen Perspektiven vorgesehen. Jede Gruppe soll an zwei Gesprächsrunden mit jeweils drei bis fünf Expertinnen und Experten teilnehmen: Die erste Sitzung dauert zwei Stunden, die Folgesitzung 1,5 Stunden. Nach Zustimmung werden die Sitzungen aufgezeichnet. Ein semistrukturiertes Fragengerüst bildet die Grundlage; die Transkripte werden mit qualitativer Inhaltsanalyse und MAXQDA ausgewertet. Das Projekt ist als qualitative Forschung angelegt, die Ergebnisse werden in einem Forschungsbericht dokumentiert.

Aus den Erkenntnissen soll ein konkretes Implementierungskonzept entstehen. Vorgesehen sind ein Kriterienkatalog für pädagogisch sinnvolle KI-gestützte Learning Analytics, eine Sammlung von Use Cases und Good-Practice-Beispielen sowie umsetzbare Empfehlungen zur Einführung. Diese Empfehlungen sollen relevante Projektfelder auswählen und priorisieren, damit Hochschulen Pilot- und Skalierungsprojekte gezielt auf besonders wertvolle Bereiche ausrichten können.

Berücksichtigt werden sowohl fördernde Faktoren als auch notwendige Leitplanken. Ein Partnernetzwerk soll Austausch, Umsetzung und institutionenübergreifende Skalierung unterstützen. Als Ergebnis ist ein praxisorientiertes und priorisiertes Handbuch, ein „Playbook“, zur verantwortungsvollen Umsetzung KI-gestützter Learning Analytics vorgesehen.

Geleitet wird das Projekt von Dr. Angelika Neudecker, Think Tank Medien und Informatik, PHBern. Mitgearbeitet haben Dr. Uwe Dirksen, Think Tank Medien und Informatik, PHBern, Dr. Stefan Hackstein, BFH, Matthias Holthaus, Digital Learning Base, PHBern, Dr. Andrew Ellis, Virtuelle Akademie, BFH, Prof. Dr. Judith Hangarter, Institut für Forschung, Entwicklung und Evaluation, PHBern, sowie Sophie Pfister, Think Tank Medien und Informatik, PHBern. Beteiligte Institutionen sind im bereitgestellten Artikeltext nicht weiter aufgeführt.

Weitere Termine des Themenspecials

  • 16.11.2026, 14–15 Uhr: „Individuell und adaptiv fördern mit intelligenten Tutorsystemen – vom Englischunterricht bis zum Programmier-Tutorium“
  • 30.11.2026, 14–15 Uhr: „Werkstattgespräch: Adaptive und adaptierbare KI-Lehre in der Hochschulpraxis“
  • 14.12.2026, 14–15 Uhr: „Differenzierte Lernwege und flexible Curricula – beispielhafte Projekte“
  • 18.01.2027, 14–15 Uhr: Podiumsdiskussion „Adaptive Medien im Studium: Lernunterstützung oder Kompetenzverlust?“

Der Novembertermin ist damit nur der Anfang. Erst wird über Forschung und Bedingungen gesprochen, danach über Tutorsysteme, Praxis, Curricula und schließlich über die ziemlich unbequeme Frage, ob adaptive Medien beim Lernen helfen – oder ob sie Studierenden am Ende doch ein Stück Eigenständigkeit abnehmen.