🎥KI als Co-Creator – Lern-Tutor und KI-Feedback in der Rechtswissenschaft nutzen und analysieren

Kurzbeschreibung

Dr. Martin Zwickel vom Fachbereich Rechtswissenschaft erprobt den Einsatz von KI in drei verschiedenen Lehrszenarien. Dabei steht die Frage im Mittelpunkt, wie KI Sprachmodelle den Lernprozess im Studium unterstützen können, ohne die fachliche Verantwortung zu ersetzen. Die Studierenden nutzen KI zur Korrektur juristischer Texte, zur Unterstützung beim wissenschaftlichen Schreiben und als Lernpartner in juristischen Fallbeispielen. Ziel ist es, die Effizienz und Qualität der Arbeit zu steigern und zugleich die Reflexion über die Ergebnisse der KI zu fördern.

Ausgangssituation

Juristische Texte folgen klaren formalen und argumentativen Strukturen, die für Studierende eine Herausforderung darstellen. Dr. Zwickel beobachtet, dass KI insbesondere bei stilistischen Korrekturen und der Einhaltung des sogenannten „Gutachtenstils“ wertvolle Unterstützung bietet. Gleichzeitig war ihm wichtig, ein Lernumfeld zu schaffen, in dem Studierende kritisch mit KI-Ergebnissen umgehen und deren Grenzen erkennen. In diesem Rahmen entstand ein Projekt gemeinsam mit der Uni Passau, wo eine Plattform entwickelt wurde, die Prompts und studentische Eingaben kombiniert. Diese Lernumgebung ermöglicht es, die KI als Tutor einzusetzen, ohne dass die Studierenden selbst direkt mit großen Sprachmodellen interagieren müssen. So entsteht ein geschützter Raum, in dem juristisches Denken und KI-Anwendung systematisch verbunden werden.

Ziele

Ziel des Lehrkonzepts ist es, Studierende zu einem reflektierten Umgang mit KI zu befähigen und ihre juristischen Schreib- und Argumentationsfähigkeiten zu verbessern. KI soll dabei weder Inhalte vorgeben noch fachliche Bewertungen übernehmen, sondern den Lernprozess unterstützen. Durch die Nutzung automatisierter Korrekturen gewinnen Lehrende und Studierende Zeit für inhaltliche Vertiefung. Ein weiteres Ziel ist es, Studierenden zu zeigen, wie sie KI sinnvoll für eigene Forschungs- und Schreibprozesse einsetzen können, ohne die wissenschaftlichen Standards zu verletzen. Dr. Zwickel möchte außerdem prüfen, welche Lernziele sich durch KI besonders effektiv fördern lassen – etwa die Fähigkeit zur präzisen Argumentation, zum strukturierten Schreiben und zur Selbstkorrektur.

Konzepte, Umsetzung, Methoden

Es wird geprüft, welche Lernziele sich durch KI besonders effektiv fördern lassen, etwa die Fähigkeit zur präzisen Argumentation, zum strukturierten Schreiben und zur Selbstkorrektur. Beispielsweise übernimmt die KI die stilistische Korrektur kurzer juristischer Gutachten, wobei Tutorinnen und Tutoren die inhaltliche Qualität prüfen. Weiterhin nutzen Studierende KI als Werkzeug beim wissenschaftlichen Schreiben, um Textstrukturen zu verbessern, Argumente zu ordnen oder Einleitungen zu formulieren. Letztendlich arbeiten Studierende mit juristischen Prompts in ausgewählten Rechtsgebieten wie dem Schuldrecht und führen mit der KI fachliche Dialoge. Diese dient dabei als Lern-Tutor, der das Verständnis vertieft und Diskussionen anregt. Der Fokus liegt auf der Kombination von Theorie, Praxis und Reflexion: Nach jeder Anwendung werden die Ergebnisse gemeinsam analysiert, Fehler besprochen und neue Strategien entwickelt. So lernen die Studierenden, zwischen korrekten und fehlerhaften KI-Antworten zu unterscheiden.

Erfahrungen

Dr. Martin Zwickel empfiehlt:

• KI gezielt in überschaubaren Anwendungsszenarien einzusetzen, in denen fachliche Fehler keine gravierenden Folgen haben.
• Die Kombination aus automatisierter Korrektur und menschlicher Nachprüfung beizubehalten, um Qualität und Verlässlichkeit zu sichern.
• Studierende aktiv in die Reflexion über KI-Ergebnisse einzubeziehen, da sie so besser verstehen, wann und wie Sprachmodelle nützlich sind.
• Erfahrungen zeigen, dass Studierende die Geschwindigkeit und Genauigkeit der KI-Korrekturen sehr schätzen und diese konstruktiv in ihre Lernprozesse integrieren.
• Lehrende profitieren von einer Entlastung bei Routinekorrekturen und können ihre Ressourcen stärker auf die inhaltliche Betreuung konzentrieren.
• KI-Einsatz verringert das Risiko, dass Studierende unreflektiert komplette Texte von KI schreiben lassen, da sie ein besseres Verständnis für den korrekten Umgang entwickeln.

Erfolgskriterien

• Der Einsatz von KI verbessert die Schreibqualität und reduziert sprachliche Fehler in juristischen Arbeiten deutlich.
• Studierende profitieren von schnellerem Feedback und einer größeren Möglichkeit zur Selbstkorrektur.
• Lehrende gewinnen mehr Zeit für die inhaltliche Betreuung, da stilistische Korrekturen automatisiert werden können.
• Eine breitere Integration von KI-Kompetenzen in die juristische Ausbildung ist notwendig, um alle Studierenden zu erreichen.
• Die technische Weiterentwicklung von Schnittstellen zwischen Studierenden und KI-Modellen könnte die Effizienz und Transparenz des Lernprozesses weiter steigern.
• Langfristig kann KI dazu beitragen, juristische Lernprozesse interaktiver und individualisierter zu gestalten.

Kategorie: Good Practice, Künstliche Intelligenz (KI)