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Ein Stapel mit Papieren, Magazinen und Zeitungen, erstellt via Midjourney.
Ein Stapel mit Papieren, Magazinen und Zeitungen, erstellt via Midjourney.
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Prüfungen mit generativer KI neu denken: Was Studierende uns im Design Thinking Lab über die Zukunft des Prüfens verraten haben

generative KI Hochschule Prüfungen

Prüfungen mit generativer KI neu denken: Was Studierende uns im Design Thinking Lab über die Zukunft des Prüfens verraten haben

Wie könnten Prüfungen in Zeiten generativer KI aussehen? Dr. Lea Bönisch und Lea-Sophie Natter einen Workshop mit Studierenden veranstaltet, wo sie gemeinsam Probleme identifiziert und Ideen entwickelt haben. Was die Teilnehmenden dabei erarbeitet haben, berichten die beiden in diesem Blogbeitrag.

Foto_Bönisch Lea-Sophie Natter
Lea Bönisch, Lea-Sophie Natter
13.08.26
Zeichnung von zwei Studierenden, die sich auf eine Prüfung vorbereiten.

Agenten, Avatare und Androiden: Neue Akteure in der Hochschulbildung – neue Rollen für uns alle?

Agentische KI generative KI Hochschule Künstliche Intelligenz

Agenten, Avatare und Androiden: Neue Akteure in der Hochschulbildung – neue Rollen für uns alle?

Wie können Hochschulen der Entwicklung von dialogbasierter KI hin zu multiagentischen und verkörperten KI-Systemen begegnen? Diese Frage stand im Fokus des Symposiums „Agenten, Avatare, Androiden: Neue Akteure in der Hochschulbildung?“, das am 14. Juli an der FernUniversität in Hagen stattfand. Die entscheidende Frage ist längst nicht mehr, ob diese KI-Systeme Teil von Hochschulbildung und -Praxis werden, sondern wie sich die Rollen von Lehrenden, Lernenden und KI-Systemen neu gestalten sollten.

Caroline Berger-Konen
Caroline Berger-Konen
10.08.26
Bunte Stiftzeichnungen von Menschen, die mit Computern interagieren.

Gesichter statt Zielgruppen: Warum wir für die Wissenschaft Personas entwickeln

Digitalkompetenz generative KI Lehr- & Lernformate

Gesichter statt Zielgruppen: Warum wir für die Wissenschaft Personas entwickeln

Vielen Weiterbildungsangeboten fehlt eine konkrete, klar eingegrenzte Zielgruppe. Personas können dabei helfen! Was man unter dem Begriff überhaupt versteht, und wie man das Prinzip für die digitale Wissenschaft anwenden kann, erklären Anja-Lisa Schroll und Christian Erlacher in diesem Blogbeitrag und im November auch in einem zweitägigen Workshop. 

Portrait von Anja-Lisa Schroll Foto Christian Erlacher
Anja-Lisa Schroll, Christian Erlacher
07.08.26
Foto von vielen bunten menschenförmigen Holzfiguren.

Eine Chance für Prüfungen in Zeiten von KI

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Eine Chance für Prüfungen in Zeiten von KI

Die meisten Prüfungen verschwinden nach der Benotung im Papierkorb. DigitalChangeMaker Leon Adel fragt, wie sich das ändern lässt. Anhand eigener Erfahrungen aus dem Studium zeigt er, wie projektorientierte Prüfungen, authentische Aufgaben und KI als Tutor statt als Lösungsgenerator Studierenden wie Lehrenden nutzen können – und warum die Zukunft von Prüfungen nicht im Verbot, sondern in ihrer Neugestaltung liegt.

Leon Adel
Leon Adel
16.07.26
Illustration einer Besprechung mit KI-Assistent zum Blogbeitrag „Eine Chance für Prüfungen in Zeiten von KI“.

Wenn Bots statt Menschen tagen: Warum Hochschulen eine Policy für KI-Meeting-Agenten brauchen

Datenschutz Digitalisierung Digitalkompetenz generative KI Infrastruktur

Wenn Bots statt Menschen tagen: Warum Hochschulen eine Policy für KI-Meeting-Agenten brauchen

Ob Zoom, Teams oder Webex: Immer häufiger sitzen in digitalen Meetings nicht mehr nur Kolleg:innen, sondern auch deren digitale Abgesandte. KI-Agenten protokollieren, fassen zusammen und analysieren. Bei der hohen Anzahl von Meetings, möglicher Terminüberschneidungen und anderweitigen Rollenkonflikten kann diese Technologie eine reizvolle Möglichkeit sein, sich auch mal „vertreten zu lassen”. Doch was, wenn bald nur noch Maschinen miteinander sprechen? Dieser Blogartikel ist ein Plädoyer dafür, den Einsatz von KI-Agenten in Meetings nicht einfach dem Zufall zu überlassen, sondern ihren Einsatz in verlässliche Praxis zu überführen.

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Jens Tobor, Anja Westermann
15.07.26
Eine Frau vor einem Computer, auf dem ein Online-Meeting stattfindet.

Generative KI in der Hochschullehre – Wie wir Innovation verantwortungsvoll gestalten

generative KI Hochschule Hochschullehre

Generative KI in der Hochschullehre – Wie wir Innovation verantwortungsvoll gestalten

Dieser Blogbeitrag von Philipp Leitner, Benedikt Brünner, Martin Ebner und Sandra Schön bietet Hochschulen eine kompakte Anleitung, wie sie generative KI überlegt in der Lehre einsetzen können. Die Tipps wurden aus der Praxis an der TU Graz entwickelt und getestet und werden ergänzt mit Beispielen sowie Hinweisen auf nützliche Tools.

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Philipp Leitner, Benedikt Brünner, Martin Ebner, Sandra Schön
09.07.26
Studierende arbeiten an Computern.

Kritisch-reflexiv mit KI umgehen lernen: Drei Praxisbeispiele aus der translationsorientierten Sprachlehre

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Kritisch-reflexiv mit KI umgehen lernen: Drei Praxisbeispiele aus der translationsorientierten Sprachlehre

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.

Portraitfoto von Eva Seidl
Eva Seidl
20.05.26
Zweigeteiltes Bild, oben Grafik mit zwei Menschen die sich unterhalten, um sie herum sind Sprechblasen, die Fragezeichen, den Buchstaben A und ein chinesisches Schriftzeichen enthalten. Unten Text:: Kritisch-Reflexiv mit KI umgehen lernen. Drei Praxisbeispiele aus der translationsorientierten Sprachlehre.

„Erstell mir eine Hausarbeit“ – ein Experiment in der Soziologie

generative KI Prüfungen

„Erstell mir eine Hausarbeit“ – ein Experiment in der Soziologie

Die KI-Nutzung bei Haus- und Abschlussarbeiten stellt die Lehre vor bisher ungelöste Probleme. Soziologe Benedikt Engelmeier hat in einem Experiment mehrere Hausarbeiten für seine Disziplin erstellt und dann möglichst unbefangen bewertet. Ergebnis: Zum Bestehen alles gut genug. Seinen Versuch und seine Erkenntnisse fasst er in diesem Blogbeitrag zusammen.

Portraitfoto von Benedikt Engelmeier, fotografiert von Malte Dreyer
Benedikt Engelmeier
21.04.26
Eine Grafik mit Büchern und Texten, die auf einen Blogbeitrag hinweist. Der Text lautet: Sind KI-generierte Hausarbeiten gut genug zum Bestehen der Prüfung?

Was wir für Lernen halten, ist oft keines mehr!

generative KI Lernen Lernprozess

Was wir für Lernen halten, ist oft keines mehr!

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.

Portraitfoto von Roland Böttcher
Roland Böttcher
16.04.26
Illustration einer Person mit Laptop und KI-Roboter; Text: „Was wir für Lernen halten, ist oft keines mehr!“ – Blogbeitrag von Prof. Dr. Roland Böttcher.

Zwischen Innovation und „KI-Fail“: Warum Scheitern der Weg zur Best Practice ist

generative KI Hochschullehre

Zwischen Innovation und „KI-Fail“: Warum Scheitern der Weg zur Best Practice ist

Nicht immer gelingt die Integration von Künstlicher Intelligenz in die Hochschullehre mit dem ersten Wurf. Hinter vielen „Best Practice“-Anwendungen stehen Experimente, die eine hohe Fehlertoleranz und die Bereitschaft erfordern, Grenzen auszuloten. Im Interview mit Anja Westermann zeigt Felix Averbeck, wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Hochschule Fulda, am Beispiel eines Online-Moduls in der Sozialen Arbeit, wie aus einem konkreten Bedarf an individueller Lernbegleitung ein KI-Projekt entstand und welche Fallstricke dabei zutage traten.

Foto von Felix Averbeck 0U9A7977xq
Felix Averbeck, Anja Westermann
20.01.26
Im Hintergrund arbeitet eine Person am Laptop. Post-Its zeigen einen iterativen Prozess aus Try, Fail und Win.
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