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Hintergrund/Fragestellung: Der Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) prägt zunehmend ärztliche Entscheidungsprozesse. Ärzt*innen benötigen daher Kompetenzen, um KI-Anwendungen medizinisch und ethisch verantwortungsvoll einzusetzen (KI-Literacy, [1]). Gleichzeitig gewinnt ein selbstregulativer Umgang mit KI an Bedeutung [2]. Zentral ist dabei das KI-Selbstmanagement, da es einen aktiven, selbstreflektierten Umgang mit neuen Technologien fördert. Es wird definiert durch

1. die KI-Selbstwirksamkeit (Vertrauen in die eigenen Fähigkeiten, KI-Systeme zu verstehen, anzuwenden, kritisch zu hinterfragen) und
2. die KI-Selbstkompetenz (selbstregulativer Umgang mit KI) [2].

Bisher sind Befunde zu Veränderungen des KI-Selbstmanagements durch gezielte Bildungsinterventionen begrenzt und liegen für die medizinische Ausbildung nicht vor [2]. Ziel der Studie ist es daher, die Ausprägung des KI-Selbstmanagements bei Medizinstudierenden zu untersuchen. Erstens wird geprüft, ob es sich infolge einer Lehrintervention verändert. Zweitens wird analysiert, in welchem Zusammenhang es mit subjektiv und objektiv erfassten Komponenten der KI-Literacy steht.

Methoden: Im Sommersemester 2026 nehmen circa 220 Medizinstudierende des 2. Fachsemesters im Rahmen des Pflichtpraktikums „Das digitalisierte Berufsfeld“ an einer Lehreinheit zu KI und Large Language Models teil (Kleingruppen, Anleitung durch ausgebildete studentische Tutor*innen). Die Einheit fokussiert unter anderem die kritisch-reflektierte Nutzung von KI. Anhand standardisierter Fragebögen (MAILS, AICOS) werden vor und nach dem Praktikum das KI-Selbstmanagement sowie Elemente der subjektiven und objektiven KI-Kompetenz der Studierenden erfasst. Die Analysen umfassen deskriptive Statistiken, Prä-Post-Vergleiche und Regressionsmodelle.

Ergebnisse: Die Datenerhebung erfolgt im Sommersemester 2026. Befunde werden zur Tagung vorliegen.

Diskussion: Erwartet wird, dass eine reflexionsorientierte KI-Lehre auch die selbstregulatorischen Kompetenzen der Studierenden stärkt. Ein höheres Vertrauen in die eigenen Fähigkeiten, KI-Systeme kritisch und verantwortungsvoll zu nutzen, erscheint zentral für den ärztlichen Alltag. Damit ist das KI-Selbstmanagement anschlussfähig an Konzepte der Future Skills [3], welche Selbststeuerung, kritische Reflexion und einen bewussten Umgang mit digitalen Technologien betonen. Perspektivisch sollen Studierende klinischer Semester sowie zusätzliche Lehrsettings einbezogen werden, um die Entwicklung der KI-Selbstmanagements abzubilden.

Take-Home-Messages:

• Das KI-Selbstmanagement erscheint als wichtige Voraussetzung für einen verantwortungsvollen Einsatz von KI im ärztlichen Alltag.
• Die Kombination subjektiver und objektiver Maße der KI-Kompetenz ermöglicht eine differenzierte Einschätzung des Lernstands und liefert Ansatzpunkte für die Weiterentwicklung KI-bezogener Curricula.

Literatur

[1] Laupichler MC, Aster A, Haverkamp N, Raupach T. Development of the "Scale for the assessment of non-experts' AI literacy" - An exploratory factor analysis. Comp Human Behav Rep. 2023;12:100338. DOI: 10.1016/j.chbr.2023.100338
[2] Carolus A, Koch MJ, Straka S, Latoschik ME, Wienrich C. MAILS-Meta AI literacy scale: Development and testing of an AI literacy questionnaire based on well‑founded competency models and psychological change‑ and meta‑competencies. Comp Human Behav Artif Human. 2023;1(2):100014. DOI: 10.1016/j.chbah.2023.100014
[3] Ehlers UD, Eigbrecht L, Horstmann N, Matthes W, Piesk D, Rampelt F. Future Skills für Hochschulen: eine kritische Bestandsaufnahme. In: Stifterverband für die Deutsche Wissenschaft, editor. Future Skills lehren und lernen: Schlaglichter aus Hochschule, Schule und Weiterbildung. Essen: Stifterverband für die Deutsche Wissenschaft; 2024.