Themenfelder

KI & Didaktik

Die Integration von KI in die Hochschullehre stellt eine doppelte Herausforderung dar: Es geht sowohl um das Lernen über KI (Verständnis von Algorithmen, Wirkmechanismen, gesellschaftlichen Folgen) als auch um das Lernen mit KI (Nutzung von KI im Lernprozess und als Werkzeug für die eigene Arbeit). Das erfordert die Reflexion von bestehenden und die Entwicklung von neuen didaktischen Konzepten. 

Viele Prüfungsformate, Aufgabenstellungen und Kompetenzziele müssen angepasst oder weiterentwickelt werden, was die Möglichkeit eröffnet, grundsätzliche Fragen neu zu diskutieren:  

Welche Kompetenzen sollen Studierende an Hochschulen erwerben? 
Wie sind Prüfungen kompetenzorientiert und KI-sensibel zu gestalten? 
Wie können KI-Modelle lernförderlich in die Lehre eingebunden werden? 
Wie kann KI fachspezifisch und fächerübergreifend in Curricula integriert werden?

Prüfungsformate rücken in den Fokus, die auf die Förderung von Problemlösungsfähigkeiten,  Transferkompetenzen, kollaborativem Arbeiten und kritischer Reflexion abzielen. KI-LOTSE unterstützt Hochschulen darin, die Rahmenbedingungen für diese Veränderungen zu schaffen, klare Leitlinien aufzustellen, Good-Practice-Beispiele zu vermitteln und Hochschulleitungen zu beraten. 

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