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EPFL-Umfrage: Über 90 Prozent der Befragten nutzen KI fürs Studium

Die KI-Arbeitsgruppe der Studierendendelegierten wertet 359 Antworten aus. Die Stichprobe ist klein, und was „Nutzung“ bedeutet, bleibt offen.

· Veröffentlicht: 27.10.2026 ·2 Min Lesezeit
EPFL-Umfrage: Über 90 Prozent der Befragten nutzen KI fürs StudiumMit KI erstellt
Inhalt
◆ Fakten auf einen Blick
  • Über 90 Prozent der EPFL-Studierenden nutzen KI für ihr Studium.
  • Genannte Nutzungsarten: Lernzeitplanung, Mitschriften, Aufgabenlösung, Prüfungssimulation und Stressbewältigung.
  • Rund drei Viertel halten KI für wirksam, um Kursinhalte erklären zu lassen.
  • Zwei Drittel halten KI für wirksam bei wöchentlichen Übungsserien.
  • Die Nutzung unterscheidet sich je nach Studienrichtung, etwa Informatik und Mathematik.

Über 90 Prozent der befragten EPFL-Studierenden nutzen KI fürs Studium

Mehr als 90 Prozent der Befragten an der EPFL nutzen generative KI für ihr Studium. Die KI-Arbeitsgruppe der Studierendendelegierten hat die Umfrage durchgeführt. Im vergangenen Winter ging der Fragebogen an rund 12.000 Bachelor- und Master-Studierende. Die französische Fassung der EPFL-Meldung dreht die Aussage um: Weniger als eine von zehn Personen verzichte auf KI.

Als Einsatzzwecke nennt die Meldung Lernzeitplanung und Repetition, Mitschriften, das Lösen von Aufgaben, das Lernen aus eigenen Fehlern, Prüfungssimulationen und Stressbewältigung. Etwa drei Viertel der Nutzenden halten KI für hilfreich, wenn es darum geht, sich Kursinhalte erklären zu lassen. Rund zwei Drittel setzen sie bei den wöchentlichen Übungsserien ein.

Je nach Studienrichtung fällt die Nutzung unterschiedlich aus. Laut Meldung gehen Informatikstudierende fortgeschrittener und begeisterter vor. In der Mathematik begegnet man den statistischen Vorhersagen der Modelle eher zurückhaltend. Bei weiteren Fächern widersprechen sich die Quellen. Die französische EPFL-Fassung nennt neben der Informatik das Chemieingenieurwesen, Blick das Bauingenieurwesen. Ohne den Primärbericht lässt sich nicht klären, welche Angabe stimmt. Gesichert ist nur die Informatik.

Blick schreibt außerdem, die Befragten nutzten Tools wie ChatGPT „häufig“. Der vorliegende Auszug der EPFL-Texte nennt keine Häufigkeit. Eine häufige Nutzung lässt sich daher nicht belegen.

359 Antworten bei rund 12.000 Angeschriebenen: Was die Zahl hergibt

359 Antworten gingen ein. Bezogen auf rund 12.000 Angeschriebene ergibt das eine Rücklaufquote von etwa 3 Prozent. Diese Rechnung stammt von uns, nicht von der EPFL. Der Auszug der Meldung bricht bei der Zahl der Angeschriebenen ab. Die Angaben stammen aus den Wiedergaben von Hyper.ai und Blick.

Hyper.ai bezeichnet die Stichprobe als repräsentativ über Fächer und Studienstufen. Das ist eine übernommene Angabe, die sich nicht unabhängig prüfen lässt. Der Primärbericht mit Fragebogen und der Definition von „Nutzung“ liegt nicht vor. Unklar bleibt damit, ob einmaliges, gelegentliches oder regelmäßiges Nutzen gemeint ist. Die Darstellung stützt sich auf die EPFL-Meldung und ihre Wiedergaben.

Risikobewusstsein und die Hinweise von CAPE und EPFL

Laut Meldung nutzen 40 Prozent der Befragten KI nicht außerhalb des Studiums. Die übrigen 60 Prozent greifen vor allem bei Alltagsfragen darauf zurück. Die Befragten zeigten außerdem Bewusstsein für Risiken: Bias, Missbrauch, Datenschutz, IT-Sicherheit, Polarisierung sowie soziale und ökologische Folgen.

Das Lehrunterstützungszentrum CAPE der EPFL hat in diesem Jahr zwei Handbücher zum verantwortungsvollen KI-Einsatz für Studierende veröffentlicht. Sie warnen davor, kognitive Anstrengung auszulagern. Die EPFL-Seite zu generativer KI in Lehre und Lernen bündelt Richtlinien, einen Teaching Guide, Workshops und Tools. Sie befürwortet einen informierten, verantwortungsvollen und transparenten Einsatz und benennt zugleich Grenzen und Risiken.

A
Andreas Rüdiger
Herausgeber & Redaktionsleitung · KI-Modelle, Technik & Business

Andreas Rüdiger ist Gründer der Agentur INREMA und verantwortet KI Spotlight redaktionell. Sein Schwerpunkt liegt auf KI-Modellen, Recheninfrastruktur, technischen Entwicklungen und der wirtschaftlichen Einordnung. Er sorgt dafür, dass komplexe KI-Themen verständlich und nachvollziehbar aufbereitet werden. Mehr zu ihm auf inrema.de und andiger.de.

Quellen

  1. hyper.ai ↗

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