KI in Studium und Lehre

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Blog

Nicht jede Prüfung ist bedroht – Warum der Veränderungsdruck durch KI ungleich verteilt ist

Dass sich Prüfungen durch generative KI verändern müssen, ist inzwischen Konsens. Im Prüfungsalltag hilft diese Diagnose aber wenig, denn sie behandelt alle Prüfungen gleich. Christian K. Karl von der Universität Duisburg-Essen schlägt vor, jede Prüfung an zwei Fragen zu messen: Was kann KI hier tun – und wie stark verändert das die Aussagekraft der Prüfung? Die Antworten fallen je nach Prüfungselement und Fachkultur sehr unterschiedlich aus.

Abstrakte Illustration von Person, die einen Test an einem Computer löst.
Blog

Sokratische KI-Tutor:innen als Lernbegleiter:innen bei der Themenentwicklung für die Abschlussarbeit

Den wenigstens Studierenden fällt es einfach, ein Thema für eine wissenschaftliche Abschlussarbeit zu finden. Man muss nicht nur ein Thema festlegen, sondern dieses auch eingrenzen, eine passende Fragestellung dazu formulieren und sich dann überlegen, wo man mit der Recherche beginnt. Hilfreich ist es, wenn man bei all dem einen Dialogpartner hat, mit dem man seine Ideen diskutieren kann. In diesem Blogbeitrag zeigen Melanie Dejnega und Evelyn Fränzl, dass dieser Dialogpartner auch ein Chatbot sein kann.

3D-Grafik von einer Abschlussarbeit und Chat-Sprechblasen und eine Bleistiftzeichnung von einer Büste von Sokrates.
Blog

AI Literacy im Studium: Hochschulen und Studierende in der Pflicht

Wie steht es eigentlich um die AI Literacy von Studierenden? Roksana Rybicka, Katharina Westphal und Janis Jaspers, die dieses Jahr DigitalChangeMaker am HFD sind, setzen sich mit der Frage im Thementrack „Shaping AI“ auseinander. In diesem Blogbeitrag erklären sie, warum man AI Literacy nicht an der Frequenz der KI-Nutzung messen kann. Außerdem diskutieren, sie, wie Hochschulen mehr zu Orten gemacht werden können, an denen gemeinsam ausgehandelt und erprobt werden kann, was Lernen mit generativer KI bedeutet.

Zeichnung von Studentin am Computer.
Publikation

Arbeitspapier Nr. 95: KI in der Hochschullehre einsetzen – Rechtliche Vorgaben in Szenarien erklärt

Wann dürfen Lehrende KI-Systeme in der Lehre einsetzen? Was ist beim Umgang mit personenbezogenen Daten, urheberrechtlich geschützten Inhalten oder externen KI-Tools zu beachten? Das neue Arbeitspapier „KI in der Hochschullehre einsetzen - Rechtliche Vorgaben in Szenarien erklärt“ bietet praxisnahe Orientierung für typische Anwendungssituationen in der Hochschullehre. Herzstück der Publikation ist ein interaktiver Entscheidungsbaum, der Nutzer:innen gezielt zu den für sie relevanten Szenarien führt. Ergänzt wird das Arbeitspapier durch verständlich erklärte Fachbegriffe, ein Glossar sowie eine Checkliste für den verantwortungsvollen Einsatz von KI-Systemen in der Lehre.

Blog

Jenseits des linearen Denkens: Sich selbst verbessernde KI als Herausforderung für eine zukunftsorientierte Hochschulbildung

Selbstverbessernde KI entwickelt sich mit hoher Geschwindigkeit und stellt die linearen Planungs- und Entscheidungslogiken von Hochschulen infrage. Wie können Hochschulen ihre Organisationsentwicklung anpassen, ohne dabei akademische Werte und menschliche Steuerung aus dem Blick zu verlieren?

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