Chinesische Universitäten treten in eine neue Phase der Anwendung künstlicher Intelligenz ein, in der die Technologie nicht länger ein einzelnes Fach oder ein experimenteller Modul ist, sondern zu einem durchgängigen Element der Lehre, der Forschung, des Campus-Managements und des Bewertungssystems für Studierende wird. Das Schlüsseldokument dieses Kurses ist der Aktionsplan „Künstliche Intelligenz + Bildung“, der im April 2026 veröffentlicht wurde. Sein Hauptziel ist es, bis 2030 ein tief integriertes Bildungssystem im Bereich KI zu schaffen, in dem künstliche Intelligenz keine „Aufbaustruktur“ mehr ist, sondern zu einem grundlegenden Bildungsinhalt für Hochschulen wird.

Von einzelnen Fächern zur systemischen Integration

Im Bereich der Hochschulausbildung sieht der Plan nicht einfach die Hinzufügung von Fächern zum maschinellen Lernen vor, sondern die Umstrukturierung der akademischen Programme selbst: Es werden interdisziplinäre Schwerpunkte gefördert, und bestehende Fächer werden an sich wandelnde Wirtschaftsstrukturen und die Anforderungen des Arbeitsmarktes angepasst. Im Wesentlichen wird KI zu einem ebenso grundlegenden Bestandteil der Ausbildung wie Mathematik oder eine Fremdsprache — von ihr wird erwartet, dass sie gleichzeitig die geisteswissenschaftlichen, technischen und naturwissenschaftlichen Richtungen durchdringt.

Eine nationale Rechenplattform statt „jeder für sich“

Ein wichtiger Aspekt der Strategie, auf den Experten hinweisen, ist der Verzicht auf das Modell, bei dem jede Universität eigene KI-Werkzeuge in Isolation entwickelt. Peking strebt danach, eine gemeinsame Infrastruktur zu schaffen, um Kosten zu senken und doppelte Investitionen zu begrenzen. Konkret schlägt der Plan vor, eine nationale Plattform für intelligente Rechenleistungen im Bildungsbereich zu bilden, die Rechenkapazitäten, Daten, Modelle und Werkzeuge zusammenführt und Hochschulen, Unternehmen und Rechenzentren in einem einzigen Ökosystem verbindet.

Umstrukturierung der Studiengänge und Kürzung geisteswissenschaftlicher Programme

Parallel zur Ausweitung des KI-Schwerpunkts an chinesischen Hochschulen wird die Struktur der Studiengänge überprüft. Berichten zufolge wurden an Universitäten Tausende von Programmen, darunter auch im geisteswissenschaftlichen Bereich, abgeschafft, um Ressourcen zugunsten technologischer und KI-Fächer umzuverteilen. Dies unterstreicht den Umfang einer strukturellen und nicht nur kosmetischen Reform: Der Staat leitet die Bildungsströme faktisch in Richtung von Kompetenzen um, die für die Wettbewerbsfähigkeit der Wirtschaft als entscheidend gelten.

Widersprüchliche Daten

In offenen Quellen ist eine Uneinigkeit bei der Bewertung der Geschwindigkeit und des Charakters der Einführung zu beobachten. Einerseits haben bereits 2025 mehrere Medien festgehalten, dass KI zum obligatorischen Bestandteil des Bildungsprozesses in China geworden ist, d. h. die Integration wird als vollendete Tatsache beschrieben. Andererseits formuliert der Plan von 2026 die Ziele als Aufgaben für die Perspektive bis 2030, was darauf hindeutet, dass die vollständige systemische Integration noch nicht erreicht ist und im Gange ist. Auch die Größenordnung der Abschaffung von Studiengängen wird in verschiedenen Veröffentlichungen mit unterschiedlichem Grad an Präzision dargestellt — von „Tausenden von Programmen“ bis hin zu allgemeineren Formulierungen zur Umstrukturierung geisteswissenschaftlicher Richtungen, daher bedürfen die genauen Zahlen einer zusätzlichen Verifizierung.

Expertenbewertungen und Risiken

Experten betonen, dass der Fokus auf eine gemeinsame Infrastruktur ein rationaler Schritt ist, der Fragmentierung und übermäßige Kosten vermeidet, jedoch hängt der Erfolg von der Geschwindigkeit beim Aufbau der Rechenplattform und der Datenqualität ab. Gleichzeitig wird die Frage der Rolle von KI bei der akademischen Integrität aufgeworfen: Je mehr künstliche Intelligenz sowohl zum Lehrwerkzeug als auch zum Bewertungsobjekt wird, desto mehr stehen Hochschulen vor der Aufgabe, ihre Ansätze zu Abschlussarbeiten und Klausuren zu überdenken, um die eigenständige Arbeit eines Studierenden von generiertem Inhalt zu unterscheiden.