In unserem Blog veröffentlichen wir als Hochschulforum Digitalisierung regelmäßig Artikel, Meinungsbeiträge, Good Practices und vieles mehr zur Zukunft akademischer Bildung. Möchten auch Sie etwas bei uns publizieren? Dann wenden Sie sich an kommunikation@hochschulforum.org. Hier finden Sie alle Hinweise für unsere Blog-Autor:innen: https://hochschulforumdigitalisierung.de/guidelines-fuer-blog-autorinnen/
Welche Programmpunkte lohnen sich beim University:Future Festival 2026 besonders und warum? In diesem Editor’s Pick geben Nicole und Jule, zwei DigitalChangeMakerinnen persönliche Einblicke in ihre Highlights, im Zeichen des diesjährigen Mottos „Under Pressure“.
Generative KI verändert die Ausbildung angehender Übersetzer:innen und Dolmetscher:innen – und stellt neue Anforderungen an die translationsorientierte Sprachlehre. Wie lässt sich ein kritisch-reflexiver Umgang mit KI didaktisch fördern? Eva Seidl hat dazu gemeinsam mit Studierenden der Universität Graz konkrete Aufgabenstellungen entwickelt und erprobt.
„Check your Privilege“ – das sagt sich so leicht, aber was bedeutet es im Hochschulkontext eigentlich genau? Genau darum geht es im vierten Teil der Blogreihe Paartherapie für Hochschulen vom DCM-Track Shaping Learning. Denn viele Studierende haben unterschiedliche Herausforderungen und Hintergründe, die beeinflussen, wie sie sich an der Hochschule bewegen. Diese Diskrepanzen gilt es sichtbar zu machen, um ein Bewusstsein dafür zu schaffen, dass Gleichberechtigung keine leere Phrase sein darf, sondern sich in strukturellen Maßnahmen niederschlagen muss.
Diese kuratierte Linksammlung versammelt Texte, Projekte, Methoden und Initiativen rund um Bias, Fairness und feministische Perspektiven auf KI als Einstieg, Vertiefung und Inspiration für Lehre, Studium und Praxis.
Welche – oft impliziten – Annahmen prägen eigentlich, was an Hochschulen gelernt werden soll und wie? Diese Frage ist aus unserer Sicht für diese Blogreihe „Paartherapie für Hochschulen“ und unseren DCM-Track Shaping Learning zentral. Denn wenn wir über Lernen, Lehre, Prüfungen oder KI sprechen, dann setzen wir meist schon voraus, was Bildung eigentlich bedeutet, ohne das ausdrücklich zu benennen. Genau darin liegt ein Teil des Problems.
Verständnis kann nur entstehen, wenn wir uns bewusst sind, in was für einem Raum wir uns bewegen und mit welchen Einschränkungen wir konfrontiert sind . Unsere Blogreihe Paartherapie für Hochschulen beginnen wir daher inhaltlich mit einem Blick auf die systemischen Strukturen, die Lehren und Lernen an Hochschulen beeinflussen. Dafür schauen wir uns im Folgenden die Lebensrealitäten von Studierenden und Lehrenden genauer an.
Roland Böttcher, Leiter des interdisziplinären DigiTeach-Instituts für digitale Transformation und E-Learning an der Hochschule Bochum, plädiert dafür, noch kritischer darauf zu schauen, wie sich durch generative KI die Lernprozesse verändern. Die Lernpartner aus der genKI-Welt verschärfen bekannte Probleme der Lernpsychologie, warnt er: die trügerische kognitive Leichtigkeit und den Wunsch, dass Lernen uns nicht zu sehr anstrengen darf.
Wer sich mit Verzerrungen in KI-Systemen beschäftigt, kommt an ihrem Namen kaum vorbei: Eva Gengler. Die Wissenschaftlerin forscht zu Bias in generativer KI, stand letztes Jahr auf der Bühne des U:FF, hat kürzlich ihre Promotion abgeschlossen und gerade ihr erstes Buch veröffentlicht.
Ein Projekt der TH Köln möchte die Herausforderungen, mit denen Studierende mit psychischen Erkrankungen im Hochschulalltag konfrontiert sind, mithilfe eines Computerspiels immersiv erfahrbar machen. Darin schlüpft man in die Rolle der Spielfigur Sam und navigiert so den Studienalltag mit all seinen Schwierigkeiten. Wie das Spiel dazu beitragen kann, Lehrkräfte für das Thema zu sensibilisieren, erklären Klara Groß-Elixmann, Jasmin Alfeld und Maike Kaul in diesem Blogbeitrag.
Die Diskussionen über den Einsatz von KI erweitern sich zunehmend um die Frage, ob sogenannte KI-Detektoren sinnvoll eingesetzt werden können, also Software, die erkennen soll, ob ein Text von einem Menschen verfasst oder KI-generiert wurde. Was auf den ersten Blick nach einer unkomplizierten Lösung zur Aufdeckung von Täuschungsversuchen klingt, erweist sich jedoch als problematisch: Der Einsatz von KI-Detektoren führt zu unzuverlässigen Ergebnissen und ist durch sozial verzerrte Trainingsdaten und Outputs ethisch fragwürdig.
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