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Hintergrund/Fragestellung: KI-Tools gewinnen in der medizinischen Ausbildung zunehmend an Bedeutung, doch Nutzungsverhalten und Einstellungen Studierender sind noch wenig untersucht [1]. Das 1. medizinische Staatsexamen stellt für die Studierenden eine große Herausforderung dar, die mit vielen Unsicherheiten behaftet ist [2], [3]. Ob und wie unter solchen Bedingungen KI – neben etablierten Lernstrategien – zur Lernunterstützung genutzt wird, ist offen. Ziel dieser Studie ist der deskriptive Vergleich der KI-Nutzung und -Wahrnehmung zwischen Medizinstudierenden mit (Gruppe M1) und ohne abgelegte M1-Prüfung (Gruppe ohne-M1).

Methoden: Wir verwendeten eine angepasste Version eines Mixed-Methods-Fragebogens mit Likert-Skalen, Multiple-Choice- und offenen Fragen [1], ergänzt um Items zum M1-Status, zu genutzten KI-Tools und zur täglichen KI-Nutzung. Von 60 Medizinstudierenden zu Beginn des 5. Fachsemesters (nach der Möglichkeit, das M1 in den Semesterferien abzulegen) der Medizinischen Fakultät OWL nahmen 26 an der Befragung im Rahmen eines Rückmeldetermins im November 2025 teil (Rücklauf: 43%; Gruppe M1: n=12; Gruppe ohne-M1: n=14). Aufgrund der geringen Stichprobengröße erfolgte eine rein deskriptive Auswertung.

Ergebnisse: Die M1-Gruppe war jünger (M=21,3, SD=0,9 vs. M=24,3, SD=4,7) und hatte einen höheren Frauenanteil (83% vs. 57%). Beide Gruppen nutzten ähnliche Lernwerkzeuge, jedoch nutzte die Gruppe ohne M1 KI während des Semesters häufiger (4 Personen ≥6-10×/Tag vs. 0). Beide Gruppen steigerten die KI-Nutzung in Prüfungsphasen.

Die M1-Gruppe hielt KI häufiger für effizient, während die ohne-M1-Gruppe KI kritischer gegenüberstand.

Hinsichtlich curricularer Wünsche zeigte die ohne-M1-Gruppe mehr Interesse an KI-bezogenen Informatikkursen (72% vs. 50%), die M1-Gruppe dagegen eher an praktischen KI-Übungen (83% vs. 64%). Die Mehrheit beider Gruppen sah Vorteile der KI-Nutzung im Studium (M1: 67%; ohne M1: 71%) und einen beruflichen Vorteil durch KI-Kompetenz (M1: 83%; ohne M1: 93%), schätzte die eigene KI-Kompetenz jedoch gering ein (M1: 25%; ohne M1: 36%).

Diskussion: Unabhängig von der Gruppenzugehörigkeit zeigten die Studierenden eine geringe Selbsteinschätzung der eigenen KI-Kompetenz bei gleichzeitig wahrgenommenem Nutzen von KI für Studium und Beruf. Die beobachteten Gruppenunterschiede sind bei konfundierenden Alters- und Geschlechtseffekten und geringer Stichprobengröße zurückhaltend zu interpretieren. Dies unterstreicht die Notwendigkeit, praxisnahe KI-Übungsmöglichkeiten curricular zu verankern und Studierende gezielt auf die Zusammenarbeit mit KI im künftigen Arbeitsumfeld vorzubereiten.

Take-Home-Messages: Medizinstudierende erkennen den Nutzen von KI für Studium und Beruf, schätzen aber ihre eigene KI-Kompetenz gering ein. Praxisnahe KI-Übungen und KI-bezogene Informatikangebote sollten curricular verankert werden, um diese Kompetenzlücke zu schließen.

References

[1] Fußhöller A, Lechner F, Schlicker N, Muehlensiepen F, Mayr A, Kuhn S, Hirsch MC, Knitza J. Perceptions, usage, and educational impact of ChatGPT among medical students in Germany: Cross-sectional mixed methods survey. JMIR Form Res. 2025;9(1):e81484. DOI: 10.2196/81484
[2] Kötter T, Wagner J, Brüheim L, Voltmer E. Perceived Medical School stress of undergraduate medical students predicts academic performance: an observational study. BMC Med Educ. 2017;17(1):256. DOI: 10.1186/s12909-017-1091-0
[3] Voltmer E, Köslich-Strumann S, Voltmer JB, Kötter T. Stress and behavior patterns throughout medical education - a six year longitudinal study. BMC Med Educ. 2021;21(1):454. DOI: 10.1186/s12909-021-02862-x