Konfigurationswirkungen von persönlicher Innovationsfreude, Selbstwirksamkeit und wahrgenommenem Risiko auf die KI-Adoption bei Medienstudierenden

Warum das für die Medien von morgen wichtig ist

Künstliche Intelligenz ist nicht mehr nur eine futuristische Schlagzeile für Redaktionen und Filmstudios – sie wird zu einem zentralen Werkzeug, dessen Einsatz heutige Medienstudierende entscheiden müssen. Diese Studie untersucht genau, was diese Entscheidungen antreibt oder blockiert. Anhand der Befragung von Hunderten von Universitätsstudierenden in China zeigen die Autoren, wie Neugier, Vertrauen in die eigenen Fähigkeiten und Befürchtungen zusammenwirken und beeinflussen, ob junge Journalistinnen und Journalisten, Produzentinnen und Produzenten sowie Content Creator KI tatsächlich in ihrer täglichen Arbeit annehmen.

Neugierige Köpfe im KI-gestützten Klassenzimmer

Die Medienbranche entwickelt sich rasant in Richtung Mensch–Maschine-Kollaboration: Algorithmen schlagen Geschichten vor, generieren Bilder und entwerfen sogar Nachrichtenbeiträge. Medienfakultäten haben es jedoch schwer, mitzuhalten; oft werden KI-Themen stückweise eingeführt und mehr Wert auf Werkzeuge als auf die Motivation der Studierenden gelegt. Die Studie argumentiert, dass Lehrende, um zukünftige Medienfachleute vorzubereiten, nicht nur wissen müssen, was KI leisten kann, sondern wie Studierende sich gegenüber ihrer Nutzung fühlen. Die Forschenden erweitern ein klassisches Technologie-Modell, das Technology Acceptance Model, um drei menschliche Faktoren, die für KI besonders relevant sind: persönliche Innovationsfreude (wie bereit Studierende sind, Neues auszuprobieren), KI-spezifische Selbstwirksamkeit (wie fähig sie sich im Umgang mit KI fühlen) und wahrgenommenes Risiko (wie gefährlich oder besorgniserregend sie KI einschätzen).

Was den ersten Eindruck der Studierenden von KI prägt

In einer Umfrage unter 588 Medienstudierenden zeigen die Autoren, dass sowohl Neugier als auch Vertrauen stark beeinflussen, wie nützlich und wie einfach KI erscheint. Studierende, die sich als innovationsfreudig sehen, glauben eher, dass KI-Werkzeuge ihnen helfen und dass sie ohne großen Aufwand zu nutzen sind. Ebenso berichten Studierende, die sich kompetent im Umgang mit KI fühlen, höhere Erwartungen, dass diese Werkzeuge ihre Arbeit verbessern und in der Praxis handhabbar sind. Diese Überzeugungen — über Nützlichkeit und Benutzerfreundlichkeit — erweisen sich als die Hauptwege, über die innere Eigenschaften wie Innovationsfreude und Selbstvertrauen in die tatsächliche Bereitschaft übersetzt werden, KI in Studium und kreativen Projekten einzusetzen.

Wenn Nutzen auf Angst und Zweifel trifft

Wahrgenommene Nützlichkeit und Benutzerfreundlichkeit sind nicht die ganze Geschichte. Die Studie zeigt, dass das wahrgenommene Risiko — Sorgen um Privatsphäre, Verzerrungen, Fehler oder Kontrollverlust — die Anziehungskraft beider Voreinstellungen abschwächen kann. Selbst wenn Studierende KI als hilfreich und einfach ansehen, können starke Bedenken ihre Absicht, sich auf sie zu verlassen, dämpfen. Mit Hilfe fortgeschrittener statistischer Modellierung und einer vergleichenden Methode, die Kombinationen von Bedingungen statt einzelner Ursachen betrachtet, zeigen die Autoren, dass kein einzelner Faktor allein ausreichend ist. Stattdessen entstehen Entscheidungen der Studierenden aus sich überschneidenden Konfigurationen von Motivation, Kompetenz und Risikowahrnehmung und spiegeln die komplexe Realität wider, wie Menschen neue Technologien abwägen, die ihre berufliche Zukunft beeinflussen.

Drei verschiedene Wege, „Ja“ zur KI zu sagen

Die Studie identifiziert drei Hauptmuster, die zu einer hohen Nutzungsabsicht von KI-Werkzeugen führen. Im "selbstgetriebenen" Pfad sind Studierende mit hoher persönlicher Innovationsfreude und starker KI-Selbstwirksamkeit bereitwillige Anwender, auch wenn die Werkzeuge nicht besonders einfach oder risikofrei sind; ihr innerer Antrieb treibt sie voran. Im "effektorientierten" Pfad kompensiert der Glaube an die eigene Fähigkeit, mit KI umzugehen, Sorgen und fördert die Adoption, selbst wenn die wahrgenommene Nützlichkeit gemischt ist. Schließlich können im "risikoresistenten" Pfad Studierende mit sehr hoher KI-Selbstwirksamkeit erhebliche Bedenken gegenüber den Gefahren von KI aushalten: Sie entscheiden sich trotzdem für die Nutzung, weil sie sich zutrauen, Probleme zu bewältigen. In allen drei Mustern wirken innere Eigenschaften und Wahrnehmungen zusammen, statt isoliert, um Verhalten zu formen.

Was das für die Medienausbildung bedeutet

Für eine allgemeine Leserschaft ist die wichtigste Erkenntnis, dass Medienstudierende dazu zu bringen, KI verantwortungsvoll zu nutzen, nicht nur bedeutet, die neueste Software zu installieren oder neue Kurse vorzuschreiben. Es geht darum, Neugier zu fördern, praktische Selbstsicherheit aufzubauen und Ängste offen anzusprechen. Die Autorinnen und Autoren schließen, dass eine nachhaltige KI-Adoption in der Medienausbildung menschenzentrierte Gestaltung erfordert: Lehrpläne, die das Gefühl von Handlungsfähigkeit stärken, klare Vorteile in realen Medienaufgaben demonstrieren und lehren, Risiken zu verstehen und zu managen. Wenn Pädagoginnen und Pädagogen dies gut umsetzen, werden die Journalisten und Geschichtenerzähler von morgen nicht einfach zur Nutzung von KI gedrängt — sie werden sich bewusst dafür entscheiden, mit Enthusiasmus und kritischem Urteilsvermögen.

Zitation: Lan, Y., Liu, S., Chen, H. et al. Configurational effects of personal innovativeness, self-efficacy, and perceived risk on AI adoption in media students. Sci Rep 16, 5681 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-36538-7

Schlüsselwörter: KI-Adoption, Medienstudierende, Technologieakzeptanz, digitale Journalismusausbildung, wahrgenommenes Risiko