LONDON (IT BOLTWISE) – In einem Interview fordert Richard Corcoran, Präsident des New College of Florida, Hochschulen dazu auf, KI nicht als Ersatz für Denken zu behandeln. Er argumentiert, KI könne Bildung verbessern und zugleich gefährliche Abkürzungen ermöglichen. Der Fokus müsse auf kritischem Denken, Kommunikation und Soft Skills liegen. Gleichzeitig sollten Prüfungs- und Abschlussformate so gestaltet sein, dass Studierende ihre Arbeit aktiv verteidigen.
KI-Tools halten in der Hochschulbildung längst nicht mehr nur als Experiment Einzug, sondern verändern den Alltag in Seminaren, beim Schreiben und bei der Vorbereitung auf Prüfungen. Genau hier setzt die Warnung von Richard Corcoran an: Der Präsident des New College of Florida sieht in Künstlicher Intelligenz sowohl einen Hebel zur Verbesserung als auch eine Quelle für „dangerous shortcuts“, also Abkürzungen, die den eigentlichen Lernprozess schwächen können. Seine Kernaussage ist weniger ein Technik- oder Chancenargument, sondern ein Steuerungsproblem: Bildungssysteme müssen entscheiden, wie KI so in Arbeitsabläufe eingebunden wird, dass daraus zusätzliche Erkenntnis entsteht und nicht nur ein schnelleres Ergebnis.
Technisch betrachtet verschiebt KI im Studienalltag vor allem drei Dinge: Sie unterstützt beim Brainstorming, beim Zusammenfassen von Informationen und beim Formulieren von Texten. Damit entstehen für Studierende zwar neue Möglichkeiten, Inhalte schneller aufzubereiten und sprachlich zu verbessern, gleichzeitig aber auch Risiken bei der Transferleistung: Wer seine Argumentationskette nicht mehr selbst aufbaut, trainiert weniger die Fähigkeit, Quellen kritisch zu prüfen und Schlussfolgerungen nachvollziehbar zu begründen. Corcoran stellt deshalb auf „critical thinking skills“ ab, also auf die Fertigkeit, Informationen zu bewerten und Denkprozesse transparent zu machen. Ergänzt wird das durch die Betonung von Soft Skills wie Kommunikation und Kreativität, weil KI gerade bei standardisierbaren Aufgaben stark wirkt und damit die menschlichen Differenzierungsmerkmale in den Vordergrund rücken.
Der nächste Schritt ist organisatorisch und betrifft die Frage, wo Hochschulen überhaupt ansetzen: nicht ausschließlich bei „job training“ für konkrete technische Skills, sondern bei der Fähigkeit, sich in wissensintensiven Umgebungen zurechtzufinden. Laut Corcoran sollten Universitäten KI dabei helfen, ihre eigenen Prozesse effizienter zu machen – beispielsweise in Bereichen wie Rekrutierung, Marketing, Human Resources sowie administrativen Workflows. Das ist eine pragmatische Trennung: In der Verwaltung kann KI Zeit sparen und Fehler reduzieren, im Kernunterricht aber muss das Lernen selbst geschützt werden. Diese Differenzierung ist für Entscheidungsträger besonders relevant, weil sie zeigt, dass KI-Regeln nicht pauschal „zulassen oder verbieten“ sein sollten, sondern sich an der Funktion der Anwendung orientieren: Assistenz im Hintergrund versus Leistungserbringung im Vordergrund.
Gerade im Prüfungsdesign zeigt sich, ob KI wirklich nur ein Werkzeug bleibt. Corcoran verweist dafür auf eine konkrete Ausgestaltung am New College of Florida: Studierende können KI bei der Unterstützung für Recherche oder beim Entwurf von Texten nutzen, müssen ihre Ergebnisse aber in einer eigenen Verteidigungssituation präsentieren. In seinem Beispiel tritt die Verantwortung nach außen sichtbar hervor, weil Studierende ihre Arbeit vor einem Panel von Professorinnen und Professoren begründen müssen. Der methodische Gedanke dahinter ist klar: Ein KI-gestützter Entwurf kann die Erstversion beschleunigen, doch die Prüfungsform zwingt zu aktiver Auseinandersetzung mit Argumenten, Quellen und Zielen. Wer den Inhalt nur „zusammenbauen“ kann, steht in der Verteidigung schneller unter Druck als jemand, der die zugrunde liegende Logik selbst entwickelt hat.
Auch auf die Frage, welche Fähigkeiten Arbeitgeber künftig stärker nachfragen, liefert die Position eine unmittelbare Markteinordnung. Wenn KI immer mehr Einstiegsaufgaben übernimmt, verschiebt sich die Nachfrage tendenziell weg von rein auszuführenden Routinetätigkeiten und hin zu Fähigkeiten, die nicht vollständig automatisierbar sind: Kommunikation, Kreativität und die Fähigkeit, Probleme in einen größeren Kontext zu setzen. Corcoran beschreibt, dass Unternehmen damit verstärkt auf genau diese Facetten achten. Für Hochschulen bedeutet das: Sie müssen Lehrpläne so balancieren, dass Studierende KI nicht nur „bedienen“, sondern KI-Ergebnisse kritisch einordnen, eigene Gedanken entwickeln und die Qualität von Informationen bewerten können. Das passt auch zu seinem Ansatz, Technologie stärker mit liberal arts zu verbinden – nicht als Widerspruch, sondern als didaktisches Konzept.
Aus Sicht der Umsetzung stellt sich für Hochschulleitungen damit die gleiche Frage, die man aus anderen Bereichen der Software- und Prozesssicherheit kennt: Wie verhindert man „Fehlbedienung“, ohne Innovation abzuwürgen? Eine einfache Sperrlogik würde zwar Nutzung reduzieren, aber gleichzeitig Lernchancen verschenken und den Umgang mit KI in der Realität ausblenden. Besser funktioniert meist eine Kombination aus Richtlinien, Transparenz und formatbasierten Kontrollen. Dazu gehören klare Erwartungen, wofür KI genutzt werden darf (z. B. Rechercheunterstützung oder Entwürfe) und wofür nicht (z. B. das Ersetzen des eigenen Begründens und Verteidigens). Ebenso wichtig ist die Frage, wie Lehrende die Lernziele formulieren: Wenn „kritisches Denken“ ein Ziel ist, müssen Aufgaben, Rubrics und Prüfungssettings dieses Ziel messbar abbilden.
Parallel dazu beobachten viele Einrichtungen einen wachsenden Bedarf an institutionellen Leitplanken. In den vergangenen Monaten haben sich KI-Richtlinien an Hochschulen verbreitet, weil Studierende bereits jetzt mit KI-gestützten Tools arbeiten, bevor formale Vorgaben existieren. Corcorans Position liefert dafür eine Begründung, die über reine Policy-Rhetorik hinausgeht: Wer KI als Verstärker für Denkfähigkeit einsetzt, gewinnt Zeit für anspruchsvollere Diskussionen; wer KI als Abkürzung zum Ergebnis nutzt, verliert den Lerntrainingswert. Genau deshalb nennt er als Herausforderung, KI als Werkzeug zu erhalten, das Bildung verbessert statt Lernen zu ersetzen. Für Entscheider heißt das konkret: Sie brauchen eine Governance, die didaktische Ziele und technische Nutzung gemeinsam adressiert – und die Fähigkeit, Richtlinien nachzuschärfen, sobald sich Tools und typische Einsatzmuster weiterentwickeln.
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