Agentic-Coding-Workshops für Hochschulen, Lehrende und Studierende

Die Ausgangslage in Lehre und Studium

Ob Universität oder Hochschule für angewandte Wissenschaften: Studierende nutzen Claude Code, OpenAI Codex, Cursor oder GitHub Copilot längst – in Programmierpraktika ebenso wie in Abschlussarbeiten. Gleichzeitig verändert sich das Berufsbild. In vielen Softwareteams schreiben Entwicklerinnen und Entwickler nicht mehr jede Zeile selbst, sondern steuern Agenten, prüfen Änderungen und verantworten das Ergebnis. Lehre, die das ausblendet, bereitet auf einen Arbeitsalltag vor, den es so kaum noch gibt.

Bausteine für das Curriculum

Grundlagen bleiben unverzichtbar. Wer Algorithmen, Datenstrukturen und Debugging nicht beherrscht, kann generierten Code nicht beurteilen. Ergänzend sollten Studiengänge folgende Kompetenzen aufnehmen:

• Aufgaben spezifizieren: Anforderungen und Akzeptanzkriterien so formulieren, dass ein Agent sie umsetzen und ein Mensch sie prüfen kann.
• Kontext steuern: Instruktionsdateien wie AGENTS.md oder CLAUDE.md, Projektkonventionen, gezielte Dateiauswahl.
• Verifizieren: Tests zuerst schreiben, Diffs kritisch lesen, plausible, aber falsche Lösungen erkennen.
• Sicherheit: erfundene Paketnamen, Geheimnisse in Prompts, unsichere Standardkonfigurationen.
• Wissenschaftliche Redlichkeit: Werkzeugeinsatz dokumentieren, Quellen und Lizenzen beachten.

Bewährt hat sich eine Staffelung: In Einführungsveranstaltungen wird der Agenteneinsatz begrenzt, in Projektmodulen ausdrücklich erlaubt – mit dem Review-Prozess als Teil der Bewertung.

Prüfungen fair gestalten

Hausaufgaben im Programmieren messen kaum noch individuelle Leistung, wenn ein Agent sie in Minuten löst. Werkzeuge zur Erkennung KI-generierten Codes sind für Prüfungsentscheidungen zu unzuverlässig. Tragfähiger ist es, den Prüfungsgegenstand zu verschieben:

1. Mündliche Anteile: Studierende erläutern ihren Code und ändern ihn live.
2. Prozessnachweise: Commit-Historie, Agenten-Protokolle und eine kurze Reflexion, wo der Agent danebenlag.
3. Review-Aufgaben: generierter Code mit eingebauten Fehlern, die gefunden und behoben werden müssen.
4. Klare Regeln je Modul: welche Werkzeuge erlaubt sind und wie ihr Einsatz zu kennzeichnen ist.

Die Regeln müssen zur jeweiligen Prüfungsordnung passen. Viele Hochschulen passen derzeit ihre Eigenständigkeitserklärungen an, um den Einsatz von KI-Werkzeugen zu regeln. Stimmen Sie Änderungen mit Prüfungsausschuss und Rechtsabteilung ab – diese Seite ersetzt keine rechtliche Prüfung.

Datenschutz und Infrastruktur

Bevor Studierende mit Cloud-Werkzeugen arbeiten, sollten einige Fragen geklärt sein:

• Werden private Konten genutzt, Hochschullizenzen oder ein API-Zugang über das Rechenzentrum?
• Dürfen Forschungsdaten oder personenbezogene Daten in Prompts landen? Nach DSGVO und Landesdatenschutzrecht in der Regel nur mit klarer Grundlage.
• Gibt es eine Alternative für Studierende, die einen bestimmten Anbieter nicht nutzen können oder wollen?
• Auf welche Repositories und Laborsysteme dürfen Agenten zugreifen?

Workshop-Formate für Hochschulen

Die Erfahrung zeigt: Lehrende sollten zuerst geschult werden. Wer selbst einen Tag lang einen Agenten durch ein echtes Projekt gesteuert hat, formuliert realistischere Aufgaben und Regeln. Typische Formate sind ein halbtägiger Workshop für Lehrende mit Entwurf einer Modulrichtlinie, ein eintägiger Praxistag für Studierende mit Programmiergrundlagen sowie eine Projektwoche oder ein Hackathon für gemischte Teams, auch aus nicht-technischen Fachbereichen. Bausteine und Zeitpläne beschreibt unser englischsprachiger Beitrag zur Agenda eines Agentic-Coding-Workshops.

Beispiel: ein Praxistag für Studierende

• Vormittag: Einrichtung, erste Aufgabe mit dem Agenten, gemeinsame Analyse typischer Fehler
• Mittag: eigene Instruktionsdatei für ein kleines Projekt schreiben, Tests vorab definieren
• Nachmittag: Feature im Team umsetzen, gegenseitiges Code-Review, kurze Vorstellung
• Abschluss: Reflexion, was der Agent gut konnte und wo menschliches Urteil nötig war

So unterstützt jocapps

Unsere Trainingsmarke neooutput bietet Praxis-Workshops, Team-Trainings und 1:1-Beratung zu Agentic Coding und KI-Tools – auf Deutsch oder Englisch, vor Ort oder remote. Für Hochschulen heißt das: Workshop für Lehrende, Praxiseinheit in einer bestehenden Lehrveranstaltung oder Projektwoche, jeweils mit funktionierenden Ergebnissen statt Folien. Mehr dazu auf der Seite zu unseren Agentic-Coding-Workshops oder im kostenlosen 30-minütigen Erstgespräch über den Terminplaner.