Page 11 - ORCA Magazin I 2026

KI in der Lehre 11

Felix Flüß (2.v.r.) und Mert Büyüktüfekci (rechts) können auf die Unterstützung weiterer Studierender zählen.
© ORCA.nrw/Jörg Lassahn

die Entwicklung von Konstruktionszeichnungen, Ma- eigenständig und kritisch zu gestalten. Offenheit und
terialstudien und sogar für die Recherchearbeit. Im Transparenz sind wichtig: Alle Prompts werden doku-
Zentrum des Projekts steht die Frage: Wie kann KI die mentiert, die Ergebnisse sind nachvollziehbar. Daten-
Studierenden dabei unterstützen, ihre eigenen archi- schutz und ethische Fragen wurden offen diskutiert,
tektonischen Vorstellungen präziser und schneller zu und die Studierenden konnten auch mit Open-Source-
visualisieren – und dabei die analoge Erfahrung des Tools arbeiten.
Stadtraums mit digitalen Möglichkeiten verbinden?
Die Resonanz war enorm: Für das Wahlpflichtfach mel-
Im Projekt wird dabei eindrucksvoll gezeigt, wie KI die deten sich dreimal so viele Studierende wie Plätze vor-
Architekturlehre demokratisieren kann: Hochwertige handen waren. Die Neugier und Experimentierfreude
Visualisierungen, die früher teuren Architekturbüros sind groß – und die Ergebnisse beeindrucken nicht nur
vorbehalten waren, entstehen nun am eigenen Lap- die Lehrenden. Im Sommersemester als Wahlpflicht-
top. Die Studierenden lernen nicht nur gute Zeichnun- kurs gestartet soll das ki.StadtLabor zukünftig Teil der
gen zu erstellen, sondern vor allem gute Entwürfe zu Pflichtmodule sein. Das ki.StadtLabor zeigt, wie KI die
erkennen und kritisch zu reflektieren. Die KI wird als Kompetenzen in der Architekturlehre verschiebt: weg
„Enabler“ verstanden – sie schärft die Vorstellungs- vom reinen Zeichnen, hin zur kritischen Auswahl, Re-
kraft und fördert neue Ideen, ersetzt aber nicht die flexion und zum kreativen Umgang mit digitalen Werk-
Kreativität. Die Reflexion bleibt zentral: Jeder Studie- zeugen. Die Studierenden werden zu aktiven Gestal-
rende dokumentiert die Entwurfsentscheidungen und ter*innen, die KI als Partner nutzen, um ihre eigenen
den KI-Einsatz. Die Maschine übernimmt nicht die Ar- Ideen zu verwirklichen – und dabei die Stadt von mor-
beit, sondern befähigt die Studierenden, ihre Konzepte gen mit neuen Mitteln zu denken.

Fazit

Die Beispiele aus Münster und Dortmund zeigen: Künstliche Intelligenz kann die Hochschullehre bereichern,
wenn sie gezielt, verantwortungsvoll und im engen Austausch mit den Studierenden eingesetzt wird. Ob als
Lernassistent, Chatbot oder kreativer Entwurfspartner – KI-Systeme eröffnen neue Wege für individuelles Ler-
nen, fördern die Selbstständigkeit der Studierenden und entlasten Lehrende. Entscheidend bleibt, die Potenziale
und Grenzen der Technologie kritisch zu reflektieren und die Weiterentwicklung gemeinsam zu gestalten.

Projektvorstellung.