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Ein Stapel mit Papieren, Magazinen und Zeitungen, erstellt via Midjourney.
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Eine Chance für Prüfungen in Zeiten von KI

Curriculumentwicklung Digitalisierung generative KI Hochschule Studierende

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.

Portraitfoto von Jens Tobor 0U9A7977xq
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.

Multiperspektivische Betrachtung problematischer KI-Handreichungen an deutschen Hochschulen – die Sichtweise der Studierenden

generative KI Künstliche Intelligenz

Multiperspektivische Betrachtung problematischer KI-Handreichungen an deutschen Hochschulen – die Sichtweise der Studierenden

Jakob Radau, Miriam Maibaum und Doris Weßels analysieren die KI-Handreichungen deutscher Hochschulen aus studentischer Perspektive. Interviews mit 15 Studierenden zeigen, dass viele Regelwerke in der Anwendung zu Problemen führen oder abschreckend wirken können. Die Autor:innen beleuchten, welche Herausforderungen bestehen, welche Vorgaben Studierende vor Probleme stellen und welche Anpassungen erforderlich wären, um KI-Kompetenzen im Studium zu fördern.

JakobRadau MiriamMaibaum Profilbild von Prof. Dr. Doris Weßels
Jakob Radau, Miriam Maibaum, Prof. Dr. Doris Weßels
27.02.25

Recap: KI-Leitlinien als Beispiel für soziotechnische Aushandlungsprozesse

Digitale Prüfungen generative KI Künstliche Intelligenz

Recap: KI-Leitlinien als Beispiel für soziotechnische Aushandlungsprozesse

Leitlinien zum Umgang mit KI an Hochschulen – Orientierung oder Beruhigungsmittel? Ein Jahr nach dem ersten Überblick zieht das Hochschulforum Digitalisierung erneut Bilanz: Wie haben sich KI-Leitlinien weiterentwickelt? Welche neuen Kategorien sind hinzugekommen? Und warum sind sie nur dann wirksam, wenn sie kontinuierlich reflektiert und weiterentwickelt werden? Im Blogbeitrag schildert Blickpunkt-Autor Jens Tobor persönliche Eindrücke und Reflexionen.

Portraitfoto von Jens Tobor
Jens Tobor
17.02.25

DeepSeek: “Keine Supernova, aber ein Achtungserfolg” – Interview mit Aljoscha Burchardt

generative KI Künstliche Intelligenz

DeepSeek: “Keine Supernova, aber ein Achtungserfolg” – Interview mit Aljoscha Burchardt

Ein neues Sprachmodell sorgt für Aufmerksamkeit: DeepSeek. Doch was bedeutet das für den Einsatz von KI in Hochschulen? Aljoscha Burchardt spricht im Interview über Effizienzgewinne, Werte und die Rolle Europas in der KI-Entwicklung. Zudem geht es um die Frage, wie Hochschulen souveräne KI-Infrastrukturen gestalten können – und ob große Sprachmodelle wirklich immer besser sind.

AljoschaBurchardt
Aljoscha Burchardt
30.01.25
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