Wie KI Hochschullehre transformiert – Didaktische Chancen des KI-Einsatzes an HAW.
Künstliche Intelligenz eröffnet HAW neue didaktische Möglichkeiten, um Lehre innovativ, personalisiert und praxisnah zu gestalten. Entscheidend ist, dass KI nicht zum Selbstzweck wird, sondern reflektiert, ethisch fundiert und lernwirksam eingesetzt wird.
Auf einen Blick
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Interdisciplinary Navigation as Educational Reform
Mit dem Projekt Interdisciplinary Navigation und Transformation as Educational Reform (INTER) plant die Universität der Künste (UdK) Berlin ein hochschulweites, transferables Anreizsystem für den interdisziplinären Dialog. Ausgerichtet auf den hochschulspezifischen Status der Kunstuniversität setzt INTER im zweiten Zyklus an und befördert den interdisziplinären Austausch von Lehrangeboten und die Entwicklung innovativer Lehrformate (Peer Learning, Co-Teaching, Coach the Trainer, Formate künstlerischer Interaktion) im Wahlbereich der Masterstudiengänge. Als Navigations- und Coachingsystem unterstützt INTER Studierende und Lehrende, die nach aktualisiertem Berliner Hochschulgesetz verbindlich einzuplanenden überfachlichen Angebote des Masterstudiums qualitätsgesichert zu interdisziplinären Forschungsprojekten und künstlerisch-gestalterischen Entwicklungsvorhaben zusammenzuführen. INTER vermittelt den künftigen Absolvent*innen Strategien, der gesellschaftlichen Transformation zu begegnen und selbst zu Agents of Transformation zu werden. INTER konzentriert sich dabei auf die kommunikativen und evaluativen Werkzeuge des Anreizsystems und bemisst seinen Erfolg an der Durchlässigkeit, Flexibilität und Reaktionsfähigkeit der institutionellen Lehrarchitektur.
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Stud.IP Core & Plugins ausbauen für Studium/Lehre
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Debriefing in Virtual Reality Simulations for the Development of Counseling Competences: Human-Led or AI-Guided?
Simulation-based learning has established itself as a powerful instructional method in higher education, especially in domains that require complex interpersonal competencies such as counseling. Debriefing plays a pivotal role in transforming simulation experiences into meaningful learning by fostering critical reflection and integration of knowledge. While expert-facilitated debriefings are considered the gold standard, recent advancements in generative Artificial Intelligence (AI) have made chatbot-guided self-debriefings a scalable alternative. This study examines the effectiveness of moderated versus chatbot-supported debriefing formats following a Virtual Reality (VR)-based counseling simulation. A total of 45 undergraduate students in educational science participated in a controlled experiment. All participants engaged in a VR counseling scenario and were subsequently assigned to either a human-moderated or a chatbot-guided debriefing condition. The study investigated changes in counseling competence, self-efficacy, and learner perceptions across the two debriefing formats. Both self-efficacy and counseling competence increased significantly over time. The largest gains were recorded after the debriefing, even though these gains were independent of the specific debriefing method employed. These findings underscore the importance of debriefing in educational contexts and indicate that a chatbot-based format could serve as an alternative to moderator-led debriefings.
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