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Wer nutzt KI?
Studierende im Umgang mit LLMs
Mara Giuliani
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Psychologie
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Masterstudium Psychologie
Betreuer*in
Christiane Spiel
DOI
10.25365/thesis.80702
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-15187.17149.793452-8
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT werden mittlerweile von einer breiten Bevölkerung genutzt. Doch wie gestaltet sich ihre Verwendung im Hochschulkontext? Die vorliegende Studie untersucht das Nutzungsverhalten von Studierenden an Wiener Universitäten. Als theoretische Grundlage dienten etablierte Modelle der Technologieakzeptanz wie das Technology Acceptance Model (TAM) und die Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT), aus denen Hypothesen für die Nutzung von LLMs abgeleitet wurden. Die Online-Erhebung wurde im Oktober 2025 durchgeführt und erreichte eine Stichprobengröße von 1.442 Studierenden. Zur Überprüfung der Hypothesen kamen multiple Regressionsanalysen zum Einsatz. Die Ergebnisse zeigen, dass über 90% der Teilnehmenden LLMs für ihr Studium nutzen, während unter 10% der Studierenden angeben, LLMs überhaupt nicht zu nutzen. Einstellung und wahrgenommene Nützlichkeit stehen in positivem Zusammenhang mit der Nutzung, während wahrgenommene Risiken und akademische Selbstwirksamkeit negativ mit der Nutzung assoziiert sind. Auch einzelne Persönlichkeitsdimensionen, darunter Offenheit für neue Erfahrungen, Extraversion und Neurotizismus, zeigten einen relevanten Zusammenhang mit der Nutzung von LLMs. Den größten Beitrag zur Varianzerklärung der LLM-Nutzung leistete die Einstellung, gefolgt von der akademischen Selbstwirksamkeit. Die explorativen Analysen ergaben zudem fachspezifische Unterschiede: Studierende der Geistes-, Musik- und Kunstwissenschaften nutzen LLMs signifikant seltener als Studierende anderer Fachrichtungen, wobei die höchste Nutzungsfrequenz in den Ingenieurwissenschaften beobachtet wurde. Für zukünftige Forschung bieten sich insbesondere Untersuchungen zu den Folgen des LLM-Einsatzes im Studium an, etwa hinsichtlich der Lernmotivation oder der Zufriedenheit mit den erzielten Leistungen bei eigenständiger Aufgabenbearbeitung im Vergleich zu LLM-gestützter Aufgabenbearbeitung.
Abstract
(Englisch)
Large Language Models (LLMs) such as ChatGPT are now used by a broad segment of the population. However, little is known about their use in the higher education context. The present study investigates the usage behavior of students enrolled at universities in Vienna. Established models of technology acceptance, including the Technology Acceptance Model (TAM) and the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT), served as the theoretical framework from which hypotheses regarding LLM use were derived. An online survey was conducted in October 2025 and yielded a sample of 1,442 students. Multiple regression analyses were employed to test the hypotheses. The results indicate that more than 90% of participants use LLMs for their studies, while fewer than 10% report not using LLMs at all. Attitudes toward LLMs and perceived usefulness were positively associated with usage, whereas perceived risks and academic self-efficacy showed negative associations with usage. In addition, several personality dimensions, including openness to experience, extraversion, and neuroticism, were significantly related to LLM use. Attitude contributed most strongly to the explanation of variance in LLM usage, followed by academic self-efficacy. Exploratory analyses further revealed discipline-specific differences: students in the humanities, music, and arts used LLMs significantly less frequently than students in other fields, while the highest usage frequency was observed among engineering students. Future research should focus in particular on the consequences of LLM use in higher education, such as effects on learning motivation or satisfaction with academic performance when completing tasks independently compared to LLM-assisted task completion.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Deutsch)
LLMs Studierende TAM TPB UTAUT Persönlichkeit wahrgenommene Risiken akademische Selbstwirksamkeit
Schlagwörter
(Englisch)
LLMs students TAM TPB UTAUT personality perceived risks academic self-efficacy
Autor*innen
Mara Giuliani
Haupttitel (Deutsch)
Wer nutzt KI?
Hauptuntertitel (Deutsch)
Studierende im Umgang mit LLMs
Paralleltitel (Englisch)
Who uses AI?
Paralleluntertitel (Englisch)
university students and their use of LLMs
Publikationsjahr
2026
Umfangsangabe
67 Seiten : Illustrationen
Sprache
Deutsch
Beurteiler*in
Christiane Spiel
Klassifikation
77 Psychologie > 77.00 Psychologie. Allgemeines
AC Nummer
AC17819602
Utheses ID
79999
Studienkennzahl
UA | 066 | 840 | |