KI in der Lehre
Hier finden Sie Orientierung und Unterstützung zu KI in der Lehre.
Haben Sie sich als Lehrende:r schon die folgenden Fragen gestellt?
- Welche (datenschutz-)rechtlichen und ethischen Aspekte muss ich bei der Nutzung von KI-Tools beachten?
- Wie verändert sich das wissenschaftliche Arbeiten und Schreiben durch KI?
- Wie verändern KI-Tools das Prüfen und Bewerten in der Lehre?
- Wie kann ich KI-Tools in meine Lehrplanung einbinden?
- Wo finde ich Inspiration und Ideen für den Einsatz von KI-Tools in der Lehre?
Zu diesen und weiteren Fragen ...
... können Sie sich mithilfe dieser Quellensammlung orientieren. Sie stellt nur eine Auswahl dar und wird kontinuierlich aktualisiert.
Unsere Position zu KI
Die Hochschule Emden/Leer hat ein Positionspapier zum Umgang mit generativen KI-Tools in der Hochschullehre verfasst.
Einstieg ins Thema
KI-Selbstlernkurs (Hochschule Osnabrück)
Ein offener Selbstlernkurs zu Anwendungs-Szenarien für Künstliche Intelligenz in der Hochschullehre. Geeignet zur Orientierung und für „Einsteiger*innen“ im Themenfeld.
Artikel: „Was kann KI für Lehrende tun?“ (Forschung & Lehre)
Ein einführender Artikel, der Möglichkeiten und Grenzen beschreibt, wie KI die Lehre unterstützen kann und was dabei zu beachten ist.
e-teaching.org: Themenseite „KI in Studium und Lehre“
Hier finden Sie Grundlagen und Praxisbeispiele, Informations- und Weiterbildungsangebote, Veranstaltungsreihen und Schulungen sowie Literaturhinweise zu KI in Studium und Lehre. Geeignet für „Einsteiger*innen“ und erfahrene Anwender*innen.
Mit Künstlicher Intelligenz die Hochschullehre neu gestalten (TU Berlin)
In Ergänzung zum obigen Einstieg finden Sie hier eine umfangreichere Seite, die das Themenfeld breit abdeckt mit Informationen u.a. zu folgenden Aspekten: Was man beim Einsatz von KI-Tools berücksichtigen sollte, Lehren mit KI-gestützten Tools, Prüfen & Bewerten, Rechtliche & ethische Herausforderungen. Mit zahlreichen Verlinkungen zu weiterführenden Quellen. Geeignet für „Einsteiger*innen“ und erfahrene Anwender*innen.
Prompt-Labor des Hochschulforums Digitalisierung
Das Prompt-Labor ermöglicht, den Einsatz von KI in der Hochschullehre zu erproben, zu reflektieren und zu optimieren. Geeignet für „Einsteiger*innen“ und erfahrene Anwender*innen.
Siehe dazu auch die Selbstlernmaterialien.
Eine Weiterentwicklung auf Grundlage des ersten Prompt-Labors.
Austauschformat "Prompt-Retros"
Anknüpfend an das Prompt-Labor 2023 und begleitend zum neu aufgelegten Prompt-Labor Hochschullehre 2.0 lädt das HFD ab 14. Oktober 2024 alle zwei Wochen zur Prompt-Retro ein. In diesem informellen Austauschformat haben Sie die Möglichkeit, Ihre Erfahrungen durch Kurzvorstellungen zu teilen, neue Anwendungsfälle für KI-Prompting zu entdecken und an der Weiterentwicklung des HFD-Prompt-Katalogs mitzuwirken.
Eine Handreichung der Arbeitsgruppe Digitale Medien und Hochschuldidaktik der Deutschen Gesellschaft für
Hochschuldidaktik in Kooperation mit der Gesellschaft für Medien in der Wissenschaft.
Gute wissenschaftliche Praxis
KI und gute wissenschaftliche Praxis – Perspektiven von GWP-Trainer:innen (HFD)
Ein Arbeitspapier des Hochschulforums Digitalisierung (HFD), in dem Perspektiven auf KI und gute wissenschaftliche Praxis entfaltet werden.
KI-Gebrauch im Studienkontext dokumentieren
Eine Sammlung von Vorschlägen, wie die Verwendung KI-basierter Hilfsmittel im Bereich der Leistungserbringung reflektiert erfolgen, kenntlich gemacht und dokumentiert werden kann.
Quelle: Niedersächsische Austauschrunde KI
Prüfungen
Prüfungen KI-sensibel gestalten
Empfehlungen zur Gestaltung von KI-sensiblen Prüfungsformen.
Quelle: Georg-August-Universität Göttingen.
Qualifikation, Veranstaltungen, Austausch
Selbstlernkurse der elan Academy
Der elan e.V. als gemeinnütziger Verein unterstützt Hochschulen bei der Qualitätsverbesserung der medienbasierten Lehre.
Folgende Kurse werden angeboten:
- Lehrveranstaltungen effektiver vorbereiten und planen mit ChatGPT
- Willkommen in der Zukunft: KI als Werkzeug in der Lehre
- Sicher durch den KI-Dschungel: Zwischen Algorithmen, Analyse und Abenteuer
- KI in der Lehre: Berichte aus der Praxis
- EU AI Act – Gesetzliche Regulierungen von KI und ihre Auswirkungen auf Hochschulen und Lehre
KI-Qualifikationsangebote für Hochschulangehörige
Ein Rundum-Überblick mit kommentierter Linksammlung.
KI-Campus (Stifterverband für die Deutsche Wissenschaft e.V.)
Der KI-Campus ist eine Lernplattform für Künstliche Intelligenz, die beim Lehren und Lernen eingesetzt wird. Sie finden hier Online-Kurse, Videos und Podcasts. Geeignet für „Einsteiger*innen“ und erfahrene Anwender*innen.
Angebote des Hochschulforums Digitalisierung
Die Blog-Beiträge und Weiterbildungsangebote beleuchten das Themenfeld aus unterschiedlichen Perspektiven. Geeignet zur Orientierung und Vertiefung.
Veranstaltungsreihe für Hochschullehrende (StIL / NeL)
Die Stiftung Innovation in der Hochschullehre (StIL) fördert KI-bezogene Qualifizierungs- und Unterstützungsangebote des Netzwerks Landeseinrichtungen für digitale Hochschullehre (NeL). Hier geht es direkt zum NeL-Veranstaltungskalender.
Wir werden uns des Themas kontinuierlich in den unterschiedlichen lehrbezogenen Austauschformaten und Events der CampusDidaktik annehmen. Wenn Sie zu KI in der Hochschullehre Erfahrungen und Ideen teilen, etwas ausprobieren oder sich einfach austauschen möchten, kommen Sie gerne auf die CampusDidaktik zu. Beachten Sie bitte auch unser hochschuldidaktisches Weiterbildungsprogramm.
Zugang zu unseren KI-Tools
https://chat-ai.academiccloud.de/
ZUGANG
Der Zugang erfolgt über den Hochschul-Login.
UMGANG MIT DATEN
Bei der Konzipierung des Dienstes hat die GWDG besonderen Wert auf den Datenschutz gelegt. Um Ihre und die Anfragen Ihrer Studierenden zu schützen, werden die Eingaben und Antworten nur lokal beim Nutzenden innerhalb einer Sitzung gespeichert. Wenn Sie die Webseite schließen, werden alle Eingaben und Antworten gelöscht. Lediglich die Anzahl der Anfragen pro Nutzer*in wird erfasst, um den Bedarf dieses neuen Dienstes ermitteln zu können.
Achtung! Dies betrifft nur die internen LLMs (Intel, Mixtral, Qwen und Meta). Bei den OpenAI-Modellen werden von der GWDG zwar keine Informationen über die Nutzenden verschickt, allerdings werden die Anfragen ungefiltert weitergegeben. Persönliche Informationen, die in den Anfragen selbst enthalten sind, werden an den externen Dienstleister übermittelt.
Die Quelle dieses Hinweises und weitere Informationen finden Sie hier:
https://www.uni-goettingen.de/de/686446.html
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