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--- kuenstliche_intelligenz_ki_in_der_lehre [2025/09/01 10:20] – 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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 ===== 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 Hochschullehre =====
+===== 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:
+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 ====
-Reflexion und Bewertung von KI-Nutzung: Studierende dokumentieren und reflektieren den Einsatz generativer KI (z. B. ChatGPT) bei der Bearbeitung von Aufgaben – etwa im Rahmen formativer Assessments.
+KI kann auf unterschiedliche Art und Weise in Lehr-Lernszenarien oder auch in den Prüfungskontext eingezogen werden:
-  * KI als Lernbegleiter: KI kann als tutorielle Unterstützung dienen, z. B. zur Ideenfindung, zur thematischen Exploration oder zur Entwicklung fachlicher Fragestellungen.
-  * Selbstgesteuertes Lernen fördern: KI-Tools können Übungsaufgaben generieren, Feedback zu Texten geben oder sokratische Dialoge zu Fachthemen simulieren.
-  * Kritische Auseinandersetzung mit KI-Inhalten: KI-generierte Inhalte werden im Unterricht gemeinsam analysiert und diskutiert, um einen reflektierten und fachlich fundierten Umgang mit KI zu fördern.
-  * Wissenschaftliches Arbeiten mit KI: Der Einsatz von KI in Recherche und wissenschaftlichem Schreiben wird thematisiert, um Chancen, Grenzen und ethische Aspekte aufzuzeigen.
-Zukünftig wird ein stärkerer Fokus auf handlungsorientiertes Lernen, Problemlösungskompetenz und höhere kognitive Prozesse gelegt. Viele dieser Ansätze befinden sich noch in der Entwicklung und sollten wissenschaftlich begleitet werden. Lehrende können jedoch bereits jetzt erste Schritte unternehmen und gemeinsam mit Studierenden evaluieren, welche Methoden den Lernprozess sinnvoll unterstützen.
+  * 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 ====
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   * 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 =====