Digitale und KI-Kompetenz im Pflegestudium: Wie Studierende sich einschätzen

Pflegefachpersonen sollen digitale Werkzeuge und KI im Berufsalltag mitgestalten. Wie gut fühlen sich Pflegestudierende dafür gerüstet? Die BFH hat den Fragebogen der internationalen Studie NURS-DIAL erstmals auf Deutsch eingesetzt: 71 Studierende schätzen sich im Umgang mit KI mehrheitlich als kompetent ein, sind bei Ethik und Datenschutz aber unsicher.

Digitale Kompetenz und KI-Kompetenz

Die digitale Transformation prägt in hohem Masse die Versorgungsprozesse der Profession Pflege. Vielfältige Anwendungsszenarien digitalisieren Alltagsprozesse, wie beispielsweise technische Assistenzsysteme,  Robotiksysteme, telemedizinische Kommunikationsformen (Telecare) oder die elektronische Pflegedokumentation (Bitterlich & Götze, 2022). Eine nachhaltige und zielgerichtete Implementierung dieser digitalen Werkzeuge gelingt besonders dort, wo ein wahrnehmbarer Nutzen für Pflegefachpersonen und Patient:innen entsteht. Diese Nutzengenerierung setzt voraus, dass Pflegefachpersonen über entsprechende (digitale) Kompetenzen verfügen, die sie befähigen, sich aktiv an der Entwicklung, Testung, Implementierung und Evaluation von digitalen Werkzeugen im Pflegealltag zu beteiligen (Thilo et al., 2024).

Dementsprechend ergibt sich die Notwendigkeit, Ausbildungsinhalte von Pflegestudierenden anzupassen und aktualisierte Kompetenzprofile zu definieren. Mit dem Ziel, evidenzbasierte Empfehlungen für die Entwicklung und Strategie der Lehre abzuleiten, wurde die internationale NURS-DIAL Umfrage (NURSing Digital and AI Literacy Assessment) durchgeführt, koordiniert von der Fakultät für Gesundheitswissenschaften der Universität Maribor (Slowenien). Gegenstand der Untersuchung war die internationale Bewertung des Niveaus der digitalen Kompetenz und Künstliche Intelligenz (KI)-Kompetenz unter Pflegestudierenden von Bachelor- und Masterstudiengängen. Die Berner Fachhochschule (BFH) beteiligte sich an dieser internationalen Querschnittsstudie, indem sie die Fragebögen in Zusammenarbeit mit der privaten Universität für Gesundheitswissenschaften und -technologie Tirol (UMIT) erstmalig ins Deutsche übersetzte und zur Validierung eine erste schweizerische Erhebung bei Bachelor of Science (BSc)- und Master of Science (MSc)-Studierenden des Studiengangs Pflege der BFH durchführte.

Vorgehen

Im Oktober und November 2025 wurden alle an der BFH eingeschriebenen Pflegestudierende (BSc und MSc) per E-Mail über die Lernplattform zu einer anonymen Online-Umfrage eingeladen. Der Fragebogen bestandaus 66 Items zur Selbsteinschätzung der Teilnehmenden. Neben demografischen Angaben deckte er sechs Themengebiete ab:

• Informationskompetenz: Informationen gezielt suchen, kritisch bewerten und verantwortungsvoll nutzen (5-stufige Skala von «Anfänger:in» bis «Expert:in»)
• mHealth-Kompetenz: Gesundheitsinformationen aus Apps und mobilen Geräten verstehen, bewerten und für Entscheidungen nutzen (5-stufige Zustimmungsskala)
• KI-Kompetenz: KI-Anwendungen kompetent einsetzen, KI in Produkten erkennen und ethische sowie datenschutzbezogenen Aspekte berücksichtigen (7-stufige Zustimmungsskala)
• Digitales Wohlbefinden: digitale Technologien so nutzen können, dass sie Beziehungen, Gesundheit und Sicherheit nicht beeinträchtigen (5-stufige Skala von «Anfänger:in» bis «Expert:in»)
• Integration von KI-Themen in die Ausbildung: welche Inhalte ins Studium gehören, inkl. eigener Vorschläge (5-stufige Skala)
• Persönliche Wahrnehmung und Erfahrungen mit KI: offene Textfrage

Ausgewertet wurden vollständig ausgefüllte Fragebögen, deskriptiv mit R und getrennt nach Studienstufe. Pro Themengebiet wurde aus den Einzelitems ein Gesamtscore berechnet.

Ergebnisse

Insgesamt nahmen 71 Studierende an der Umfrage teil, wobei 30 (42.3%) den BSc-Studiengang und 41 (57.7%) den MSc-Studiengang besuchten (Rücklaufquote 11.5%). Die BSc-Studierenden waren im Mittel 25.1 Jahre alt (Spannbreite 18-44 Jahre), die MSc-Studierenden 33.6 Jahre (Spannbreite 24-50 Jahre); 90% der Teilnehmenden sind weiblich.  MSc-Studierende schätzen sich in allen vier Themengebieten gleich hoch oder etwas höher ein als BSc-Studierende. Mehr als ein Drittel der befragten Studierenden befanden sich im ersten Studienjahr (38%) und zwei Drittel der Studierenden haben sich auf die Allgemeine Pflege/Akutpflege spezialisiert (66.2%).

In Tabelle 1 werden die Gesamtwerte der BSc- und MSc-Studierenden hinsichtlich der Themengebiete Informationskompetenz, mHealth-Kompetenz, KI-Kompetenz und digitales Wohlbefinden präsentiert und verglichen. Dabei zeigt sich, dass die MSc-Studierenden ihre Kenntnisse und Kompetenzen mindestens ähnlich oder höher als die BSc-Studierenden einstufen/abschneiden.

Tabelle 1 Gesamtwerte zu vier Themengebieten der BSc- und MSc-Studierenden

Informationskompetenz: Der Gesamtscore der Fragen zur Informationskompetenz betrug 2.8 für die BSc-Studierenden und 3.2 für die MSc-Studierenden, und wurde damit zwischen Grundkenntnisse (2) und mittlere Kenntnisse (3) eingestuft. Generell schätzten Studierende im MSc-Studiengang ihre Kenntnisse in der Informationskompetenz höher ein als Studierende im BSc-Studiengang.

Die grössten Unterschiede zeigen sich beim Zitieren digitaler Quellen und beim korrekten öffentlichen Teilen von Informationen: Hier stufen sich rund 45% bzw. 50% der BSc-Studierenden als «Anfänger:in» oder mit «Grundkenntnissen» ein, gegenüber 20% bzw. 35% der MSc-Studierenden.

mHealth-Kompetenz: Der Gesamtscore der Fragen zur mHealth-Kompetenz belief sich auf 3.5 für die BSc-Studierenden und 3.8 für die MSc-Studierenden. Studierende beider Stufen nutzen Gesundheits-Apps häufig. Rund 75% sind mit Gesundheitsinformationen und Apps auf mobilen Geräten vertraut, rund 65% trauen sich zu, deren Qualität einzuschätzen. Zurückhaltender sind sie, wenn es darum geht, über mobile Geräte gesammelte Daten für gesundheitsrelevante Entscheidungen zu nutzen: Rund 22% der BSc- und 13% der MSc-Studierenden lehnen dies ab.

KI-Kompetenz: Die Berechnung des Gesamtscore der Fragen zur KI-Kompetenz ergab 4.7 für die BSc-Studierenden und 4.9 für die MSc-Studierenden. Insgesamt schätzte sich die Mehrheit der Studierenden beider Studienlevels als sehr kompetent ein im Umgang mit KI und im Wissen, wo und wie man sie sinnvoll einsetzt. Ca. 75% der MSc-Studierenden und ca. 60% der BSc-Studierenden skalierten ihre Kenntnisse zum kompetenten Einsatz von KI-Anwendungen und -Produkten zur Unterstützung der täglichen Arbeit mit 5-7. Unsicherer sind BSc-Studierende bei ethischen Fragen und beim Erkennen von KI in Apps und Produkten: Rund 13% von ihnen stimmen der Aussage nicht zu (Werte 1–3), sich bei der KI-Nutzung stets an ethische Grundsätze zu halten, , gegenüber 5% der MSc-Studierenden.

Integration von KI-Themen in die Ausbildung: Beide Gruppen halten KI-Themen im Studium für wichtig, MSc-Studierende allerdings deutlich stärker: Rund 70% von ihnen finden, KI-Wissen und -Fähigkeiten sollten auf jeden Fall integriert werden, bei den BSc-Studierenden sind es rund 40%. Die kritische Bewertung von KI-Output halten rund 70% beider Gruppen für wichtig. Skeptischer sind BSc-Studierende bei spezialisierten klinischen Anwendungen wie robotergestützten Eingriffen, sozialen Robotern in der häuslichen Pflege, KI-gestützter psychiatrischer Diagnostik oder genetischer Risikoeinschätzung: Je nach Thema lehnen 10–25% von ihnen eine Integration ab, bei den MSc-Studierenden sind es höchstens 10%.

Digitales Wohlbefinden: Beide Gruppen erreichen einen Gesamtscore von 3.3, knapp über der mittleren Kenntnis. Mehrheitlich fortgeschritten sehen sich die Studierenden darin, online und offline gesunde Beziehungen zu pflegen und zu erkennen, dass digitale Informationen Stress auslösen können.

In den ergänzenden freien Textantworten wurden von den Studierenden beider Studiengänge sehr heterogene Gefühle im Umgang mit der KI geschildert; von positiv (z.B. Gefühl von Sicherheit, Unterstützung, Bestärkung) bis negativ (z.B. Gefühl von Unsicherheit, Überforderung, Skepsis oder Ambivalenz).

Fazit: Was die Ergebnisse für die Lehre bedeuten

Die Kenntnis des Wissensstands von Pflegestudierenden hinsichtlich digitaler und KI-bezogener Kompetenzen ermöglicht es, Lehrinhalte gezielt an bestehende Wissenslücken und den jeweiligen Übungsbedarf anzupassen. Im Rahmen der vorliegenden Studie wurde ein speziell für Pflegefachpersonen entwickeltes Instrument international konzipiert und simultan in mehreren Sprachen validiert. Die Daten dieses Validierungsdatensatzes liefern erste Hinweise und zeigen Tendenzen auf. Gleichzeitig verdeutlicht der vorliegende Beitrag, auf welche thematischen Schwerpunkte sich die internationale Forschung (Dong, 2026; El-Banna et al., 2025; Zhang et al., 2026) derzeit im Bereich digitaler Kompetenzen und KI-Kompetenzen in der Profession Pflege konzentriert. Darüber hinaus stellt die Studie ein wissenschaftlich validiertes deutschsprachiges Instrument zur Verfügung und leistet damit einen wichtigen Beitrag zur Messung digitaler und KI-bezogener Kompetenzen im Pflegekontext.

Inhaltlich interessant in diesem Validierungsdatensatz ist, dass die höhere Selbsteinschätzung in der Informationskompetenz von MSc-Studierenden mit einer wiederkehrenden Einübung im Studienprozess zusammenhängen dürfte. Es könnte auch gefolgert werden, dass es lohnend wäre, intensive Einübungsmöglichkeiten im BSc-Studiengang zu prüfen. Der Datensatz zeigte eine hohe Nutzung von mobilen Gesundheitsapps bei den Studierenden, sowohl ein grundlegendes Problembewusstsein der Studierenden in Bezug auf digitale Risiken als auch Unsicherheiten in Bezug auf Datenschutz und ethische Fragestellungen.

Gleichzeitig ist nach wie vor eine ambivalente Haltung im digitalen Wohlbefinden anzutreffen, was in früherer wissenschaftlicher Literatur bereits beschrieben wurde (Pei et al., 2025; Vanden Abeele, 2021). Konkret wird die digitale Transformation gemäss dem analysierten Datensatz stets mit Chancen, d.h. Effizienz oder Unterstützung, sowie mit Risiken, d.h. Entmenschlichung, ethische Dilemmata oder Fehleranfälligkeit, verbunden. Ausserdem nimmt die Unsicherheit der Studierenden bei komplexeren Anwendungen wie klinischer Entscheidungsfindung, genetischer Risikobewertung oder robotergestützten Eingriffen zu.

Möglicherweise braucht es hier noch mehr praxisnahe, konkrete und erfolgreiche sowie nutzenbringende Anwendungen in der Routineversorgung, die dann wieder Teil der Ausbildung werden können.

Referenzen

Bitterlich, S., & Götze, U. (2022). Pflege 4.0 – Digitale Transformation eines Pflegeunternehmens. In T. Kümpel, K. Schlenkrich, & T. Heupel (Hrsg.), Controlling & Innovation 2022 (S. 27–60). Springer Fachmedien Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-36484-7_2

Dong, X. (2026). Artificial intelligence literacy of nursing students: A cross-sectional study. Nurse Education Today, 166, 107272. https://doi.org/10.1016/j.nedt.2026.107272

El-Banna, M. M., Sajid, M. R., Rizvi, M. R., Sami, W., & McNelis, A. M. (2025). AI literacy and competency in nursing education: Preparing students and faculty members for an AI-enabled future-a systematic review and meta-analysis. Frontiers in Medicine, 12, 1681784. https://doi.org/10.3389/fmed.2025.1681784

Pei, X., Guo, J., & Wu, T.-J. (2025). How Ambivalence Toward Digital–AI Transformation Affects Taking-Charge Behavior: A Threat–Rigidity Theoretical Perspective. Behavioral Sciences, 15(3), 261. https://doi.org/10.3390/bs15030261

Thilo, F. J. S., Ranegger, R., & Hackl, W. (2024). Künstliche Intelligenz für die Pflege. Krankenpflege | Soins Infirmiers | Cure Infermieristiche. https://doi.org/https://doi.org/10.24451/arbor.21349

Vanden Abeele, M. M. P. (2021). Digital Wellbeing as a Dynamic Construct. Communication Theory, 31(4), 932–955. https://doi.org/10.1093/ct/qtaa024

Zhang, M., Woodcock, D., & O’Connor, S. (2026). Using Generative Artificial Intelligence (GenAI) to Co-Design Digital Health Technologies: Some Lessons Learned. Computers, Informatics, Nursing: CIN. https://doi.org/10.1097/CIN.0000000000001537