OER und KI

Open Educational Resources im Zeitalter der Künstlichen Intelligenz

Im heutigen digitalen Zeitalter besitzen Open Educational Resources (OER) das Potential, den Zugang zu Wissen zu erleichtern, eine inklusive, chancengerechte und hochwertige Bildung für alle Menschen zu gewährleisten und lebenslanges Lernen zu fördern. Auch der Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) eröffnet Möglichkeitsräume, um digitale Technologien in den Bereichen Bildung und Forschung auf völlig neue Art und Weise einzusetzen und weiterzuentwickeln, Innovationen zu fördern und den Zugang zu Wissen zu erleichtern, gerechter und inklusiver zu machen. Gleichzeitig droht eine weitreichende Monetarisierung von KI-Systemen die digitale Kluft zu vergrößern.

OER für KI

In den kommenden Jahren werden sich sowohl KI als auch das Konzept der OER dynamisch weiterentwickeln und zunehmend miteinander verflochten sein. Qualität und Transparenz dieser Entwicklungen sind dabei entscheidend, um Vertrauen in KI-Systeme zu fördern. Die Prozesse, wie eine Künstliche Intelligenz Inhalte erstellt oder analysiert und auf welcher Grundlage die KI Entscheidungen trifft, müssen einsehbar und nachvollziehbar sein, um Bedenken und Zweifel an der Technologie abzubauen. OER können hier einen großen Beitrag leisten.

1. Rechtssichere Grundlage durch eindeutige Nutzungsrechte

OER sind eindeutig lizenziert, was es ermöglicht, große Mengen qualitativ verlässlicher Inhalte legal für die Entwicklung und das Training von KI-Systemen zu nutzen. Durch die mit OER-Materialien verknüpften standardisierten Metadaten (wie Autor*in, Lizenz, Version,…) kann ein KI-System im Training wiederholt ähnliche Strukturen für Quellenangaben und Attributionen besser erkennen, respektieren und übernehmen. Dadurch wird der Korpus der Trainingsdaten rechtssicher und das Risiko minimiert, dass ein KI-Modell unbeabsichtigt urheberrechtlich geschützte Inhalte reproduziert.

2. Transparenz und Reproduzierbarkeit des Trainings

OER enthalten häufig standardisierte, strukturierte Metadaten (wie Autor*in, Titel, Lizenz, Schlagworte zum Inhalt,…) die bei einer Nutzung für das Training von KI-Modellen die Interpretierbarkeit des Trainingsmaterials für das System erhöhen. Sie können der KI dabei helfen, Muster von Attribution, Quellenangaben und Kontextualisierung zu lernen – ein wichtiger Faktor, wenn eine KI qualitativ hochwertige und gut begründete Antworten liefern soll.

Da die so genutzten OER öffentlich zugänglich und weltweit nachnutzbar sind, lässt sich transparent nachvollziehen, welche Quellen bzw. welche Daten in das Training eingeflossen sind. Diese Nachvollziehbarkeit schafft eine belastbare Grundlage, um Verantwortlichkeiten für bestimmte Inhalte oder KI-Modellverhalten zuzuordnen. KI-Entwickelnde bzw. -Forschende können so fundiert angeben, auf welchen Ressourcen ein Modell beruht und wie diese ausgewählt wurden.

Durch eine solche Offenheit der Trainingsdaten können auch andere Forschende bzw. KI-Entwickelnde dieselben Datensätze identifizieren und (wieder-)verwenden. Dies fördert reproduzierbare Experimente in der KI-Entwicklung und ermöglicht die Prüfung, aber auch systematische Verbesserungen eines KI-Modells. Weil OER frei verfügbar sind, können auch kleinere Forschungsteams oder Bildungsinstitutionen KI-Modelle anhand dieser Daten entwickeln und verbessern. Das erhöht die Vielfalt an Perspektiven im Trainingsprozess und kann langfristig zu qualitativ höheren KI-Modellen beitragen.

3. Qualitätssteigerung des Outputs

OER stammen häufig aus unterschiedlichen Fachrichtungen, Institutionen und Ländern. Werden solche verschiedenartigen Materialien zum Training von KI-Modellen eingesetzt, kann dies helfen, den Trainingsdatenkorpus diverser und weniger verzerrt zu gestalten, denn: Anhand von Daten aus verschiedenen OER-Quellen kann die KI Perspektiven unterschiedlicher Fachkulturen, geografischer Regionen, Geschlechter oder gesellschaftlicher Kontexte kennenlernen. Dadurch wird nicht nur das Risiko verringert, dass das Modell einseitige, verzerrte und Bias-behaftete Informationen reproduziert, sondern im Gegenteil ermöglicht, dass die Ergebnisse im Output möglichst ausgewogen und inklusiv sind.

Viele OER werden nach den Qualitätsstandards guter wissenschaftlicher Praxis, institutionell oder nach einer Begutachtung im Rahmen eines Peer-Reviews herausgegeben. Die Nutzung solcher hochqualitativer Materialien für das Training einer KI senkt das Risiko, dass fehlerhafte oder unseriöse Inhalte ins Training gelangen und später Einfluss auf den Output der KI haben.

Wenn OER korrekt zitierte, sauber dokumentierte und methodisch nachvollziehbare Inhalte enthalten, und diese in den Trainingsdatensatz eines KI-Modells aufgenommen werden, kann die KI auch solche Muster erkennen und internalisieren. Dadurch steigt die Wahrscheinlichkeit, dass sie selbst nachvollziehbare, strukturierte, korrekte und vielleicht sogar wissenschaftlich angemessene Outputs generiert. Allerdings ist hier wichtig zu betonen, dass KI solche Prinzipien nicht „versteht“ wie ein Mensch, sondern statistische Muster übernimmt. Sie lernt nur die letztendliche Form, aber keine inhaltliche Urteilsfähigkeit darüber, wann und warum etwas zitiert werden muss. Das Training kann in dieser Hinsicht also günstige Tendenzen erzeugen, aber keine echte Kompetenz.

Zusätzlich rücken OER nicht nur als Daten- und Materialquellen für das Training von KI-Systemen in den Fokus, sondern auch die Grundprinzipien der OER-Bewegung und der Wert von Offenheit insgesamt, die maßgeblichen Einfluss auf die zukünftige Entwicklung von KI entfalten können. Um eine offene und transparente Nutzung von KI in der Bildung sicherzustellen, sollten KI-Algorithmen (die dann auch zur OER-Produktion genutzt werden könnten) Open-Source-Standards entsprechen. Dies fördert die Nachvollziehbarkeit und ermöglicht es, dass die Tools von der Allgemeinheit genutzt, überprüft und weiterentwickelt werden können.

KI für OER

Die Fähigkeiten von KI-Systemen werden in den nächsten Jahren weiter wachsen und verfeinert werden. Solch fähigere KI-Systeme könnten dann für den Bereich der OER besonders bedeutsam werden. So könnte KI in der Zukunft dabei unterstützen, eigene OER zu erstellen, indem sie automatisierte Hilfe bei der Qualitätssicherung bietet. Dies könnte durch den Einsatz von KI-Algorithmen zur Analyse von Grammatik, Rechtschreibung und fachlicher Korrektheit der Inhalte erfolgen, oder KI könnte auch auf veraltete Informationen hinweisen, die aktualisiert oder überarbeitet werden müssen. Die Nutzung von KI-Systemen könnte zudem bei der Verbreitung und Auffindbarkeit von selbst erstellten OER helfen, indem sie automatisiert passende Metadaten generiert und mit dem Material verbindet bzw. in OER-Repositorien zum entsprechenden Material ablegt.

KI-Systeme könnten in Zukunft ebenfalls von Nutzen sein, um OER zugänglicher zu machen, indem sie automatisch Barrieren für bestimmte Zielgruppen identifizieren. Zum Beispiel könnten für Videos oder Audios automatisch Untertitel bzw. Transkripte erstellt, Bildbeschreibungen generiert oder Lernmaterialien in Leichte Sprache übersetzt werden, um sie für Menschen mit unterschiedlichen Bedürfnissen zugänglich zu machen. Künstliche Intelligenz könnte in Zukunft gezielt zur Barrierefreiheit beitragen, indem sie beispielsweise Inhalte vergrößert, automatisch vorliest oder beschreibt, was auf Bildern dargestellt ist.

KI kann in Zukunft vielleicht sogar automatisierte Rückmeldungen zu Lernfortschritten geben und individuell abgestimmte, personalisierte Lerninhalte empfehlen, die auf einem bisherigen Lernstand basieren. Sie könnte ggf. sogar Lehr- und Lernmaterialien völlig automatisch erstellen und dabei gleichzeitig auf die Bedürfnisse der Lernenden abstimmen und zuschneiden.

OER und KI in der heutigen Praxis

Doch auch wenn einige dieser Möglichkeiten zum Einsatz von Künstlicher Intelligenz uns erst in der Zukunft erwarten, werden KI-Systeme bereits heute für die Anfertigung und Veränderung von Lehr- und Lernmaterialien genutzt. Im heutigen Zeitalter der KI treten somit zur Erstellung, Bearbeitung und Verbreitung von Open Educational Resources schon jetzt völlig neue urheberrechtliche und praxisbezogene Fragen auf, die nach Antworten verlangen. Auf den nächsten Seiten sollen Ihnen die wichtigsten Aspekte zum Zusammenspiel von Künstlicher Intelligenz und freien Bildungsmaterialien aufgezeigt und - wo möglich - erste Antworten auf Ihre Fragen gegeben werden:

KI und Urheberrecht

Im Bereich KI und Urheberrecht finden Sie neben allgemeinen Erklärungen zur Künstlichen Intelligenz und zur Funktionsweise von KI-Tools Antworten auf rechtliche Fragestellungen zum Urheberrechtsschutz KI-generierter Erzeugnisse, zur Kennzeichnung von KI-generierten Materialien und zum Umgang mit urheberrechtlich geschützten Werken bei der Nutzung von KI-Tools.

OER erstellen mit KI

Im Bereich OER erstellen mit KI finden Sie neben Erläuterungen zu unterschiedlichen Einsatzmöglichkeiten von KI bei der Erstellung und Nutzung von OER auch praxisnahe Tipps, welche Arten von KI-Tools Ihnen bei der Erstellung von OER behilflich sein können, wie Sie Verzerrung (Bias) im Outcome von KI-Tools durch gezieltes Prompting reduzieren können und wie Sie KI-Output bei einer Veröffentlichung als OER richtig kennzeichnen bzw. lizenzieren.

OER und KI in der Zukunft

Im Bereich OER und KI in der Zukunft wagen wir einen Ausblick, welche Potentiale der Einsatz von KI-Systemen bei der Erstellung, Bearbeitung und Verbreitung von OER birgt. Gleichzeitig soll ein Denkanstoß gegeben werden, welche Herausforderungen mit dem Einsatz neuer KI-Technologien auftreten, und welche Fragen hinsichtlich einer Qualitätssicherung, digitaler Souveränität, Zugänglichkeit und ethischer Aspekte noch auf Antworten warten.

Die Verwendung von OER

KI und Urheberrecht

Tipps zum Weiterlesen:

Fischer, Andreas; Jöchner, Anna; Dauser, Dominique (2024): OER und KI - eine vielversprechende Verbindung! Forschungsinstitut für Betriebliche Bildung (f-bb) für OERinfo - Informationsstelle OER.

Fischer, Georg (2023): KI und OER - Wie gut passen sie zusammen?, iRights.info.

UNESCO (2023): Innerhalb der KI. Ein algorithmisches Abenteuer. Herausgegeben von Deutsche UNESCO-Kommission / IRCAI / UNESCO. CC BY-SA 3.0 IGO.
Dieser Comicroman erforscht für junge Erwachsene die Auswirkungen Künstlicher Intelligenz (KI) auf die Menschheit. Leserinnen und Leser folgen vier Charakteren in die algorithmische Galaxie "Plethor.A.I." und lernen dabei die Grenzen und ethischen Herausforderungen von KI-Technologien kennen.
Der Comicroman wurde aus dem Englischen übersetzt. Die englische Version sowie Versionen in Französisch, Spanisch und Swahili sind auf der Website der UNESCO abrufbar.

UNESCO (2024): Dubai Declaration on Open Educational Resources (OER). Digital Public Goods and Emerging Technologies for Equitable and Inclusive Acces to Knowlede.

Stand: 12/2025. Einige verlinkte Seiten sind zu einem späteren Zeitpunkt eventuell nicht mehr verfügbar.

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Das Open Educational Resources Lab der Universität Koblenz war ein Teilprojekt des Projekts "DigiKompASS – Digitale Kompetenzen aller sichtbar machen und steigern" (2021-2025). DigiKompASS wurde gefördert durch die Stiftung Innovation in der Hochschullehre.