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KI4Edu
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Künstliche Intelligenz für Lehren und Prüfen

Künstliche Intelligenz (KI) bietet Möglichkeiten, Lehrende bei ihren pädagogischen Aufgaben zu unterstützen. Ebenso bietet es Potentiale für Lernende, KI als Hilfsmittel nutzen können. Demgegenüber gibt es inhaltliche, organisatorische, technische und auch rechtliche Herausforderungen. Das Vorhaben „KI4Edu“ hat zum Ziel Lösungsansätze für die aktuellen Herausforderungen zu erarbeiten. Wichtig dabei ist die Rollen und erforderlichen Kompetenzen bei Lehrenden und Lernenden zu überprüfen und neu zu definieren. Dabei stehen die Interaktion und Zusammenarbeit zwischen Lehrenden und Lernenden innerhalb der Lehre im Mittelpunkt. Dazu werden Lehr-/Lernprozesse wie auch Prüfungen unter Berücksichtigung von Methoden der KI - insb. zur Förderung von Digital Literacy/Data Literacy/AI Literacy - weiterentwickelt. Der fachliche Schwerpunkt liegt zwar auf Fächern des Bauwesens, die Methodik zur Implementierung von KI in die Lehre sollen jedoch übertragbar auf andere Fächer sein.

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DigiSTAR schließt die digitale Kluft in der Studieneinstiegsphase, indem die Lehrveranstaltungen im Grundstudium mit fachdidaktisch fundierten, passenden digitalen Lernmodulen (Add-Ons) angereichert werden. Diese sind je nach Anforderungsbereich Multimedia-Selbstlern-Module, AR-Ergänzungen (z. B. zur besseren Vorstellung der Teilchenebene) oder die gezielte Integration von digitaler Messwerterfassung & Datenauswertung in Praktika. Dabei werden speziell Analogien zwischen Grundvorlesungen und fachwissenschaftlicher Forschung herausgearbeitet. Basierend und in Anlehnung an bereits publizierte Best-Practice-Beispiele werden diese Lernmodule unter Anleitung des Projektteam von fachdidaktisch ausgebildeten Lehramtsstudierenden im Masterstudium in einer speziell dafür eingerichteten Lehrveranstaltungen entwickelt und zur freien Nutzung (OER) bereitgestellt. Die Lernmodule implementieren dabei aktuelle Erkenntnisse fachdidaktischer Forschung (insb. im Bereich Digitalisierung) und fokussieren a) mediale Ergänzungen (u.a. AR/VR, multiple Repräsentationen) zu davon besonders profitierenden Fachwissensinhalten (“Nichtsichtbares sichtbar machen”) und b) fachtypische Verwendungen digitaler Technologien in den Naturwissenschaften.

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