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Technical University of Munich

Messung und Förderung von AI Literacy in der Hochschulbildung: Entwicklung und Internationale Validierung eines AI Literacy Tests

  • Förderung: BMBF
  • Laufzeit: Dez. 2021 - Nov. 2025
  • Mitarbeiter/-innen: Marie Hornberger

Künstliche Intelligenz (KI) beeinflusst, wie wir arbeiten, lernen, kommunizieren und alltägliche Entscheidungen treffen. Mit dem Fortschreiten dieser Transformation kommt Hochschulen eine zentrale Rolle zu: Sie müssen Studierende aller Fachrichtungen darauf vorbereiten, diesen Wandel zu verstehen und aktiv mitzugestalten. AI Literacy (KI-Kompetenz) – die Fähigkeit, KI-Systeme kritisch zu bewerten, kompetent zu nutzen und mit ihnen zu interagieren – wird zunehmend als eine zentrale Zukunftskompetenz für Studierende aller Disziplinen anerkannt. Trotz wachsender Bemühungen, KI in der Hochschulbildung zu integrieren, mangelt es jedoch an objektiven und validierten Instrumenten zur Erfassung von AI Literacy. Zudem ist wenig über den tatsächlichen Stand der AI Literacy von Studierenden aus unterschiedlichen Studienfächern und Ländern bekannt. Dieses Promotionsprojekt adressiert diese Forschungslücken mit zwei zentralen Zielen: Erstens wird ein leistungsbasiertes Testinstrument zur Erfassung von AI Literacy bei Studierenden entwickelt und validiert. Zweitens werden länderübergreifende Befunde zum aktuellen Stand der AI Literacy beschrieben, um Forschung, evidenzbasierte Curriculumentwicklung und Bildungspolitik zu unterstützen.

Um einen objektiven AI Literacy Test zu erstellen, wurde ein Multiple-Choice-Test entwickelt, der auf dem Kompetenzmodell von Long und Magerko (2020) basiert (Hornberger et al., 2023). Der Test wurde mithilfe der Item-Response-Theorie mit einer großen Stichprobe Studierender in Deutschland validiert. Die Ergebnisse zeigen eine hohe Reliabilität und Validität. Der Test konnte erfolgreich zwischen Studierenden mit unterschiedlichem fachlichem Hintergrund und verschiedenen Vorerfahrungen differenzieren. Die Resultate deuten darauf hin, dass Studierende zwar über ein grundlegendes Verständnis von KI verfügen, es jedoch deutliche Unterschiede im Kompetenzniveau in Abhängigkeit von Studienrichtung und Vorerfahrungen gibt.

Diese Arbeit wurde durch die internationale Validierung der englischen Testversion und einer länderübergreifenden Studie in Deutschland, dem Vereinigten Königreich und den USA weitergeführt (Bewersdorff et al., 2025; Hornberger et al., 2025). Neben AI Literacy wurden auch assoziierte affektive und behaviorale Variablen untersucht (KI-Selbstwirksamkeit, Interesse an KI, Einstellungen gegenüber KI, Nutzung von KI, Vorerfahrungen). Eine aktualisierte Version des AI Literacy Tests erwies sich als fair in der Messung über Länder- und Geschlechtergrenzen hinweg. Die Ergebnisse zeigten signifikante Unterschiede in der AI Literacy und in damit assoziierten Variablen zwischen den Ländern. Außerdem wurde eine Kurzversion des AI Literacy Tests (AILIT-S) entwickelt, um eine effizientere Messung zu ermöglichen (Hornberger et al., 2025b).

 

Publikationen:

Bewersdorff, A., Hornberger, M., Nerdel, C., & Schiff, D. S. (2025). AI advocates and cautious critics: How AI attitudes, AI interest, use of AI, and AI literacy build university students' AI self-efficacy. Computers and Education: Artificial Intelligence, 8, 100340. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2024.100340 

Hornberger, M., Bewersdorff, A., & Nerdel, C. (2023). What do university students know about Artificial Intelligence? Development and validation of an AI literacy test. Computers and Education: Artificial Intelligence, 5, 100165. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2023.100165 

Hornberger, M., Bewersdorff, A., Schiff, D. S., & Nerdel, C. (2025a). A multinational assessment of AI literacy among university students in Germany, the UK, and the US. Computers in Human Behavior: Artificial Humans, 4, 100132. https://doi.org/10.1016/j.chbah.2025.100132 

Hornberger, M., Bewersdorff, A., Schiff, D. S., & Nerdel, C. (2025b). Development and validation of a short AI literacy test (AILIT-S) for university students. Computers in Human Behavior: Artificial Humans, 5, 100176. https://doi.org/10.1016/j.chbah.2025.100176 

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