KI im Studium – Praxisorientierte Tools für Gasthörende und Seniorenstudierende
Für urheberrechtlich nicht geschützte Aufnahmen von Vorlesungen oder Präsentationen kann die Transkription mit KI-Tools und deren Aufbereitung sehr nützlich sein. Wie es geht, erklären wir hier.
Transparenz
Text und Bild(er) mit KI-Unterstützung erarbeitet.
Vorlesungen festhalten: Transkription als Arbeitsmittel
Wer eine Vorlesung hört, trifft ständig Entscheidungen: Was ist wichtig? Was kommt gleich noch einmal? Was war das gerade genau? Mitschriften entstehen dabei unter Zeitdruck – und sie sind selten vollständig. Wichtige Argumente fehlen, Fachbegriffe sind falsch notiert, Zusammenhänge werden erst im Nachhinein klar.
KI-gestützte Transkriptionswerkzeuge lösen dieses Problem nicht durch bessere Aufmerksamkeit, sondern durch einen anderen Ansatz: Die Vorlesung wird aufgezeichnet, automatisch in Text umgewandelt und anschließend strukturiert zusammengefasst. Das Ergebnis ist kein Ersatz für die eigene Reflexion – aber eine verlässliche Grundlage, auf der sie aufbauen kann.
Bevor die Aufnahme beginnt: Die Rechtsfrage
Eine Aufnahme im Hörsaal oder in einem Zoom-Seminar ist kein technisches, sondern zuerst ein rechtliches Thema. Lehrende haben das Recht am eigenen Wort – eine Aufnahme ohne Einwilligung ist in Deutschland nicht zulässig, auch wenn sie nur für den persönlichen Gebrauch gedacht ist.
In der Praxis bedeutet das: Vor der ersten Aufnahme wird die Lehrperson gefragt. Die meisten Lehrenden im Hochschulkontext stimmen zu, wenn der Zweck – persönliche Nachbereitung, kein Weiterverbreiten – klar kommuniziert wird. Eine kurze formlose Anfrage per Mail vor dem Seminar ist dabei besser als eine spontane Bitte im Hörsaal.
Bei Zoom-Veranstaltungen, die von der Hochschule selbst aufgezeichnet werden, entfällt diese Frage – die Einwilligung ist im Regelfall bereits Teil der Teilnahmebedingungen. Eigene Parallelaufnahmen bedürfen jedoch weiterhin der gesonderten Zustimmung.
Transkriptionswerkzeuge (neben Zoom)
Voice AI: Das Transkriptionswerkzeug der AcademicCloud
Die AcademicCloud bietet mit Voice AI ein Transkriptions- und Übersetzungswerkzeug, das speziell für den Hochschulkontext entwickelt wurde. Es läuft auf Servern der GWDG (Gesellschaft für wissenschaftliche Datenverarbeitung Göttingen), ist DSGVO-konform und für Hochschulangehörige ohne zusätzliche Lizenzkosten nutzbar.
Voice AI nimmt Audiodateien entgegen – Vorlesungsaufnahmen, Seminaraufzeichnungen, eigene Sprachnotizen – und liefert:
- ein vollständiges Transkript als Textdatei
- Untertitel im SRT- oder VTT-Format mit Zeitmarken
- auf Wunsch eine automatische Übersetzung in eine andere Sprache
Der Workflow ist unkompliziert: Aufnahme auf dem Smartphone oder Laptop erstellen, Datei in die AcademicCloud hochladen, Transkript abrufen. Für Gasthörende, die englischsprachige Gastvorlesungen besuchen, ist die Übersetzungsfunktion ein praktischer Zusatznutzen.
Der Zugang erfolgt über das SSO-Login der jeweiligen Hochschule. Wer die AcademicCloud noch nicht eingerichtet hat, findet den Einstieg im Artikel [Die AcademicCloud: Datenschutzkonforme KI und Forschungstools für Hochschulangehörige].
tl;dv: Für Zoom- und Teams-Sitzungen
Für digitale Lehrveranstaltungen – Zoom-Seminare, Online-Kolloquien, digitale Sprechstunden – bietet tl;dv einen ergänzenden Ansatz. Das Werkzeug integriert sich direkt in Zoom und Microsoft Teams, zeichnet die Sitzung auf, transkribiert sie in Echtzeit und erstellt anschließend eine themengeordnete Zusammenfassung mit Zeitstempeln.
Der Vorteil gegenüber Voice AI: tl;dv arbeitet direkt in der Videokonferenz, ohne dass eine separate Aufnahmedatei erstellt werden muss. Die Zusammenfassung unterscheidet automatisch zwischen verschiedenen Redebeiträgen und markiert Schlüsselmomente.
Ein Datenschutzhinweis ist hier angebracht: tl;dv verarbeitet Daten auf US-amerikanischen Servern. Wer ausschließlich DSGVO-konforme Werkzeuge nutzen möchte, bleibt bei Voice AI über die AcademicCloud. Für Veranstaltungen ohne sensible Inhalte ist tl;dv eine funktional starke Alternative.
Vom Transkript zur strukturierten Zusammenfassung
Ein rohes Transkript ist noch kein Arbeitsmittel. Es enthält Füllwörter, Wiederholungen, abgebrochene Sätze – das ist der natürliche Charakter gesprochener Sprache. Der zweite Schritt ist deshalb die Strukturierung: Das Transkript wird in AcademicCloud Chat AI oder Claude eingegeben und in eine gebrauchsfertige Zusammenfassung umgewandelt, Urheberrechte beachten.
Prompt: Vorlesungstranskript strukturieren
Hier ist das Transkript einer Vorlesung zum Thema [Thema einfügen]: [Transkript einfügen]
Erstelle daraus eine strukturierte Zusammenfassung mit folgenden Elementen:
- Kernthesen der Vorlesung (3–5 Punkte)
- Wichtigste Fachbegriffe mit kurzer Definition
- Argumentationsstruktur: Wie hängen die Hauptpunkte zusammen?
- Offene Fragen: Welche Aspekte wurden angesprochen, aber nicht abschließend behandelt?
Halte dich strikt an den Inhalt des Transkripts. Ergänze keine eigenen Informationen.
Prompt: Nachbereitungsfragen entwickeln
Hier ist die Zusammenfassung einer Vorlesung: [Zusammenfassung einfügen]
Entwickle fünf Fragen, die ich zur Vertiefung des Stoffes recherchieren oder im nächsten Seminar stellen könnte. Die Fragen sollen über den Vorlesungsinhalt hinausweisen – nicht abfragen, was gesagt wurde, sondern weiterdenken, was offen geblieben ist.
Hinweise
Qualitätsgrenzen der automatischen Transkription
Automatische Transkription funktioniert gut bei klarer Aussprache, ruhiger Akustik und standardsprachlichem Deutsch oder Englisch. Sie hat erkennbare Schwächen bei:
- starken Dialekten oder nicht-muttersprachlichem Englisch
- technischen Fachbegriffen aus spezialisierten Disziplinen
- schlechter Audioqualität oder Hintergrundgeräuschen
- schnell gesprochenen Passagen mit vielen Eigennamen
Das bedeutet in der Praxis: Das Transkript sollte vor der Weiterverarbeitung einmal überflogen werden. Fachbegriffe, Eigennamen und Zahlenangaben sind besonders fehleranfällig und müssen gegebenenfalls manuell korrigiert werden. Ein ungeprüftes Transkript als Arbeitsgrundlage zu verwenden birgt das Risiko, Fehler in die eigene Nachbereitung zu übernehmen.
Die Aufnahme als Ergänzung – nicht als Ersatz
Eine letzte Überlegung, die über das Technische hinausgeht: Wer weiß, dass eine Aufnahme läuft, hört anders zu – manchmal weniger aufmerksam, weil das Sicherheitsnetz der Transkription beruhigt. Dieser Effekt ist dokumentiert und lohnt die Reflexion.
Transkriptionstools sind am nützlichsten als Ergänzung zur eigenen Mitschrift, nicht als Ersatz dafür. Die eigene handschriftliche oder digitale Notiz – selektiv, wertend, mit eigenen Kommentaren – bleibt ein Denkwerkzeug, das kein Transkript ersetzen kann. Das Transkript sichert die Vollständigkeit. Die eigene Mitschrift sichert die Verarbeitung.
Literaturempfehlungen:
Universität Göttingen (2024): Voice AI. Georg-August-Universität Göttingen. https://www.uni-goettingen.de/de/693601.html
Empirische Studien und Forschungsberichte
CHE Centrum für Hochschulentwicklung (2025): DatenCHECK 6/2025: Künstliche Intelligenz im Studium – die Sicht von Studierenden im Wintersemester 2024/25. https://hochschuldaten.che.de/kuenstliche-intelligenz-im-studium-die-sicht-von-studierenden-im-wintersemester-2024-25/
DZHW – Deutsches Zentrum für Hochschul- und Wissenschaftsforschung (2025): DZHW Brief 02/2025: Künstliche Intelligenz im Studienalltag. https://kops.uni-konstanz.de/server/api/core/bitstreams/8d6d5461-fb3d-4a09-abde-4f47e4f3832e/content