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--- kuenstliche_intelligenz_ki_in_der_lehre [2025/09/01 10:11] – [KI-Systeme und -Tools für die Hochschullehre und das wissenschaftliche Arbeiten] Benedikt Frank
+++ kuenstliche_intelligenz_ki_in_der_lehre [2025/09/02 07:14] (aktuell) – [Einsatzmöglichkeiten von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Lehre] Benedikt Frank
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-====== Künstliche Intelligenz (KI) in der Lehre (in Bearbeitung 28.08.25) ======
+====== Künstliche Intelligenz (KI) in der Lehre ======
 Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Hochschullehre nachhaltig – sowohl als didaktisches Werkzeug zur Unterstützung von Lehr- und Lernprozessen als auch als eigenständiger Lerninhalt. Sie eröffnet neue Perspektiven für personalisiertes Lernen, automatisierte Leistungsrückmeldungen und innovative Lehrformate. Gleichzeitig wirft der Einsatz von KI zentrale Fragen zu akademischer Integrität, Datenschutz und ethischer Verantwortung auf.
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 ===== Allgemeine Informationen =====
-  * [[https://www.hochschule-bayern.de/aktuelles/aktuelles-aus-der-bayerischen-hochschullandschaft/details/empfehlungen-zum-einsatz-kuenstlicher-intelligenz-an-den-hochschulen|KI-Leitlinie Hochschullehre]] - Empfehlungen zum Umgang mit KI in der Lehre der bayerischen Hochschulen für angewandte Wissenschaften und Technischen Hochschulen (Hochschule Bayern e.V.
+  * [[https://www.hochschule-bayern.de/aktuelles/aktuelles-aus-der-bayerischen-hochschullandschaft/details/empfehlungen-zum-einsatz-kuenstlicher-intelligenz-an-den-hochschulen|KI-Leitlinie Hochschullehre]] - Empfehlungen zum Umgang mit KI in der Lehre der bayerischen Hochschulen für angewandte Wissenschaften und Technischen Hochschulen (Hochschule Bayern e.V.)
+===== Einsatzmöglichkeiten von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Lehre =====
+Künstliche Intelligenz kann vielfältig in Lehr- und Lernprozesse integriert werden. Die folgenden Beispiele zeigen, wie KI gewinnbringend in der Lehre und im Studium eingesetzt werden kann.
+==== In der Lehre und Prüfungsgestaltung ====
+KI kann auf unterschiedliche Art und Weise in Lehr-Lernszenarien oder auch in den Prüfungskontext eingezogen werden:
+  * Dokumentation, Reflexion und Kritik des Interaktions//prozesses//  bei der Bearbeitung von Aufgaben von Studierenden mit generativer KI wie ChatGPT oder ähnlicher Systeme zum Gegenstand machen (formatives Assesssment)
+  * KI als tutorielles Begleitsystem, zur Ideation oder zur Exploration von Themengebieten und fachlichen Denkansätzen oder Fragestellungen nutzbar machen
+  * KI als System verwenden, dass Studierenden weiterführendes Selbstlernen ermöglicht, z.B. durch Generierung von Übungsaufgaben zur Klausurvorbereitung, Feedback- und Supportsystem für studentische Ausarbeitungen oder auch zur Durchführung eines (sokratischen) Dialogs zu einem fachspezifischen Thema
+  * Im Lehrkontext Ausgaben zu den behandelten Themenfeldern, die gängige KI-Systeme produzieren, zu berücksichtigen gemeinsam mit den Studierenden auch kritisch zu hinterfragen, um auf diese Weise Studierende zu einem fachlich kompetenten und kritisch-konstruktiven Umgang mit der KI anzuregen
+  * KI im Kontext wissenschaftlichen Arbeitens und wissenschaftlicher Recherche thematisieren, um Chancen und Grenzen aufzuzeigen, sowie den Studierenden Handlungsrichtlinien zu geben
+Zukünftig wird der Fokus in der Hochschullehre voraussichtlich stärker auf den Lernaktivitäten und Handlungskompetenzen der Studierenden liegen – weniger auf der reinen Reproduktion von Wissen. Im Mittelpunkt stehen dabei sogenannte //higher-order cognitive processes//, wie:
+  * die Anwendung fachlicher Praktiken im Kontext von Beruf und Forschung,
+  * kritisches Denken und Reflexion,
+  * Problemlösungskompetenz und
+  * handlungsorientiertes Lernen.
+Viele der genannten Einsatzmöglichkeiten von KI befinden sich noch in einer frühen Entwicklungsphase. Sie müssen in den kommenden Jahren **s**ystematisch erprobt, evaluiert und wissenschaftlich begleitet werden, um ihre Wirksamkeit und Grenzen besser zu verstehen.
+Lehrende können jedoch bereits heute erste Schritte unternehmen, um KI sinnvoll in ihre Lehre zu integrieren. Dabei gewinnen sie wertvolle Erkenntnisse, mit denen sie ihre didaktischen Konzepte weiterentwickeln können.
+Ein zentraler Erfolgsfaktor ist die aktive Einbindung der Studierenden: Gemeinsam sollte reflektiert werden, welche KI-gestützten Methoden den Lernprozess tatsächlich fördern – und welche nicht.
+==== Im Selbststudium ====
+Auch außerhalb von Lehrveranstaltungen kann KI Studierende bei verschiedenen Aufgaben unterstützen:
+  * Klärung von Verständnisfragen
+  * Erklärung und Vertiefung fachlicher Konzepte
+  * Recherche und Literaturarbeit
+  * Übersetzungen
+  * Ideenfindung und Problemlösung
+  * Generierung von Übungsaufgaben
+  * Simulation von Fachgesprächen
+  * Planung von Datenanalysen
+  * Korrektur von Rechtschreibung und Grammatik
+Der folgende Moodle-Kurs der Universität Paderborn vermittelt Studierenden grundlegende Kompetenzen im Bereich Künstliche Intelligenz – mit Fokus auf Orientierung und praxisnahe Anwendung: [[https://elearning.ohmportal.de/course/view.php?id=6003|KI-Kompetenz – Orientierung und Praxis für Studierende]]
+==== Good Practice Beispiele ====
+In der [[https://www.youtube.com/playlist?list=PLilk4Dxt8ppbJWB1dY7gO0ambE-nDNkdI|Good Practice Videoreihe der FAU Erlangen]] zeigen Lehrende, wie sie KI in ihrer Lehre einsetzen, welche Erfahrungen sie gemacht haben und welche bewährten Strategien sich daraus ableiten lassen.
 ===== Weiterbildungsplattformen und Netzwerke =====
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   * In der Übersicht des Zentrums für Hochschuldidaktik der Universität Linz werden [[https://www.jku.at/fileadmin/gruppen/87/Hochschuldidaktik/KI-Tools_fuer_die_Hochschullehre.pdf|31 praxisnahe KI-Tools]] (Stand 03/2025) vorgestellt, die in sieben Anwendungsbereiche gegliedert sind und Lehrende dabei unterstützen sollen, KI sinnvoll in Lehre und Forschung zu integrieren.
   * KI-gestützte Tools ermöglichen effizienteres wissenschaftliches Arbeiten in Bereichen wie Literaturrecherche, Schreiben und Lernen. Eine [[https://www.uni-due.de/ub/ki-tools.php|Übersicht von KI Tools für wissenschaftliches Arbeiten]] der Universität Duisburg (Stand 08/2025) bietet eine Auswahl hilfreicher Anwendungen für Forschung, Lehre und Studium sowie Hinweise zu den Grenzen von Künstlicher Intelligenz.
+  * Die Universitätsbibliothek Augsburg bietet umfassende Informationen und praxisnahe Tipps zum Einsatz von [[https://www.uni-augsburg.de/de/organisation/bibliothek/kurse-beratung/ki-in-der-literaturrecherche/|Künstlicher Intelligenz in der wissenschaftlichen Literaturrecherche]] – von der Auswahl geeigneter KI-Tools über effektives Prompting bis hin zur kritischen Bewertung der Ergebnisse.