Leuphana AI Campus
Das Projekt Leuphana AI Campus (LAICA) zielt darauf ab, eine deutschlandweit einzigartige Lehr- und Studienarchitektur für eine umfassende AI Literacy Education zu schaffen, die Künstliche Intelligenz interdisziplinär und disziplinär als Lerngegenstand und Werkzeug in alle Studienphasen von Bachelor über Master bis hin zur Promotion nachhaltig integriert. Durch sowohl wissenschafts- als auch praxisbasierte, interdisziplinäre und ethisch reflektierte Ansätze befähigt das Projekt die Studierenden, Künstliche Intelligenz (KI) zu verstehen, verantwortungsvoll anzuwenden und als mündige Gestalter*innen der digitalen Zukunft zu agieren. In LAICA wird der Aufbau von KI-Kompetenz durch AI Literacy Education fächerübergreifend und strukturell in alle Studienphasen integriert. Über Maßnahmen wie ein für alle Studierenden verpflichtendes AI Literacy Modul im Bachelor, ein neues Nebenfach (Minor) Artificial Intelligence, die Verankerung von KI-Kompetenzen in Master- und Promotionsprogrammen sowie innovative Lehr- und Prüfungsformate schaffen wir für alle Studierenden in College und Graduate School der Leuphana (ca. 8500) die Voraussetzungen für einen umfassenden KI-Kompetenzerwerb. Der neu aufzubauende AI Literacy Hub Educational Space fördert den Austausch zwischen Studierenden, Lehrenden und externen Stakeholder*innen und fungiert als Sounding Board für den Transfer von zukunftsweisenden KI-Konzepten mit Strahlkraft nach innen und außen.
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Digital Public Health SkillsLab
Ausgangslage: In den Masterstudiengängen Public Health und Epidemiologie und in der Ausbildung von Ärzt:innen an der LMU München werden methodische Grundlagen der Digitalisierung, KI und Data Science vermittelt. Für die Konzeption und Umsetzung innovativer digitaler Ideen und innovativer Projekte ("Digital Public Health") werden Skills benötigt, die bisher in der Lehre nicht vermittelt werden. Projektziele: Das Digital Public Health SkillsLab (DPH-SkillsLab) ist eine Lern-, Experimentier- und Trainingsumgebung für Studierende und Lehrende, in der Wissen, Fähigkeiten und Fertigkeiten zu Digital Public Health erworben werden können: KI, Gesundheits-Apps, Usability/UX, Cybersecurity, Projektmanagement u.v.m. Das SkillsLab soll einen Freiraum schaffen, in dem neue Digital-Public-Health-Ideen entwickelt und realisiert werden können. Es soll auch Digital Public Health in der Public Health-, Epidemiologie- und Medizin-Lehre fest etablieren. Projektvorhaben: 1. Einrichtung eines SkillsLab: Auf- und Ausbau inkl. Bereitstellung der Technologie sowie von betreuten Tutorien, Workshops, Projektathons; 2. Durchführung von Digital Public Health-Experimenten und -Projekten: Unterstützung von Studierenden bei der Planung, Durchführung und Evaluation von digitalen bzw. KI-Experimenten; 3. Einbettung in das Curriculum: Dauerhafte Verankerung des DPH-SkillsLab im Curriculum der Masterstudiengänge Public Health und Epidemiologie.
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Tio – interaktiver Chatbot zur Prüfungsgestaltung
Im Arbeitspaket „Digitale Prüfungssysteme“ zeigte sich die ausgeprägte Heterogenität der neun Verbundhochschulen als zentrale Herausforderung. Strukturen, Strategien und Prozesse unterschieden sich teils erheblich, insbesondere im Bereich der Prüfungsformen. Zwar waren diese inhaltlich häufig vergleichbar, wurden jedoch in den jeweiligen APO/ASPO unterschiedlich benannt und definiert. Zusätzlich standen nicht an allen Hochschulen dieselben digitalen Prüfungssysteme zur Verfügung. Diese Unterschiede erschwerten die Entwicklung einheitlicher, klar strukturierter Use Cases für Lehrende erheblich. Nach intensiven Abstimmungen wurde entschieden, alle Anwendungsfälle in einem regelbasierten Chatbot abzubilden und über die Projektwebseite bereitzustellen. Dieser Ansatz ermöglicht eine strukturierte Darstellung der vielfältigen digitalen Prüfungslandschaft. Der Chatbot Tio unterstützt Lehrende bei der Auswahl geeigneter Prüfungsformate und erleichtert den Zugang zu bewährten Praxisbeispielen.
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Reflexionsprozesse in einem stärkenorientierten Mentoring-Programm im Studium des Sozial- und Gesundheitswesens
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
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