
KI-Assistierte TrAnsformation von LernsYSTemen
Das Potenzial innovativer Lehr- und Lernangebote an Hochschulen, insbesondere unter Verwendung von Künstlicher Intelligenz (KI), wird aktuell nicht ausreichend ausgeschöpft. Das spiegelt sich in einer wenig zukunftsorientierten Lehrarchitektur im Hochschulbereich wider. Anknüpfend daran wurde die Idee der KATALYST-Plattform entwickelt, die eine KI-Assistierte TrAnsformation von LernsYSTemen hin zu einer modernen Lehrarchitektur ermöglicht. KATALYST ist geplant als frei verfügbare Plattform, für Hochschulen und Universitäten zur personalisierten Unterstützung der Studierenden, zur Erstellung von qualitativ hochwertigen Lernmaterialien für die Lehrenden, zur Einführung neuer zukunftsfähiger Prüfungsformen undzur Verbesserung bestehender Prüfungsformen.Mittels generativer KI werden diese essenziellen Bereiche der Lehrarchitektur durchgängig transformiert und modernisiert. Das eröffnet den Lehrpersonen die Möglichkeit der Lehre mehr Raum zu geben. In Zeiten des Mangels an geeigneten Lehrenden und deren Ressourcenknappheit bietet die KATALYST-Plattform die Chance die bisherige Lehrarchitektur neu zu strukturieren und zu verbessern.Das interdisziplinäre Team mit pädagogischer und technischer Expertise hat sich zum Ziel gesetzt, die Plattform basierend auf aktuellen Forschungserkenntnissen zu entwickeln, in verschiedenen Bildungskontexten zu integrieren und allen Lehrenden und Lernendenim Hochschulbereichfach- und institutionsübergreifend zur Verfügung zu stellen.
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Core Practices im Lehramt: digitales Praxislernen
Lehramtsstudierende sollen professionelle Kompetenzen für das Unterrichten entwickeln. Im Studium wird der Kompetenzaufbau jedoch dadurch erschwert, dass das Wissen entlang der Wissenslogiken der einzelnen Disziplinen und Studienbereiche vermittelt wird (Fachwissenschaften, Fachdidaktiken, Bildungswissenschaften) und nicht entlang von Anforderungen des Lehrberufs. Mit dem Projekt CoPra wird ein Wahlpflichtmodul für Lehramtsstudierende an der Ruhr-Universität Bochum unter Einbezug von Studierenden entwickelt, in dem Lehramtsstudierende evidenzbasiertes Wissen zu sog. Core Practices also zu zentralen Lehrhandlungen in wiederkehrenden Unterrichtssituationen erlernen und den Wissenstransfer anhand realer Unterrichtsvideos einüben. Die Auswahl der für das Modul ausgearbeiteten Core Practices orientiert sich an studentischen Lernbedarfen. Das Modul folgt dem Prinzip des Inverse Blended Learning: Das Wissen zu den Core Practices wird in einer Online-Lernumgebung für den individuellen Wissenserwerb u. a. mit Lernvideos aufbereitet und in Präsenzphasen gemeinsam vertieft und anhand von Unterrichtsvideos eingeübt. Die Lernzielerreichung wird in der Online-Lernumgebung mit kompetenzorientierten Aufgaben überprüft, die in interaktive Unterrichtsvideos integriert werden. Die Online-Lernumgebung wird auch über das Modul hinaus mehreren tausend Lehramtsstudierenden zur Selbstnutzung zur Verfügung stehen (z. B. in Praktika), die modularen Inhalte werden zudem als OER disseminiert.
Projekt anzeigen
Mathematik und Elektrotechnik sinnvoll verzahnen
Zwei Grundlagenmodule der Studieneingangsphase wurden zeitlich und inhaltlich aufeinander abgestimmt. Hierzu war eine inhaltliche Umstrukturierung erforderlich, wobei ein gemeinsamer Konsens unter den Lehrenden zu identifizieren war. Ein einheitliches und schlüssiges Gesamtkonzept wurde erreicht, getestet und evaluiert.
Maßnahme anzeigen
Einbindung von Studierenden in Lehr-Lernnetzwerke an Hochschulen
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
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