Moderne KI-basierte Tools zur Unterstützung der Lehre an Hochschulen
In MoKITUL werden Anforderungen und Mehrwerte der Nutzung von künstlicher Intelligenz für die Lehre untersucht. Der Fokus liegt auf der Anpassung, der Einbettung und dem Einsatz verfügbarer KI-gestützter Tools zur Steigerung der Lehr- und Lernqualität und -effizienz von Lehrenden bzw. Studierenden. Die Vermittlung der internen Funktionsweise von KI- Werkzeugen wird nur soweit betrieben, wie sie für die sachgemäße und sichere Nutzung erforderlich ist. Die Projektdurchführung erfolgt interdisziplinär in Kooperation mit anderen Fachgebieten. In einer Analysephase werden Arbeitsweisen, Vorstellungen und (potenzielle) Bedürfnisse von ausgewählten Lehrenden und Ihren Studierenden erfasst. Parallel werden KI- basierte Software-Tools und -Services recherchiert, auf Funktionalität, Nutz- und Verfügbarkeit und Kosten analysiert. Daraus werden kurzfristig realisierbare Einsatzszenarien für die Vorbereitung und Durchführung von Lehrveranstaltungen entwickelt (Konzeptionsphase), die in zwei Semestern praktisch erprobt und evaluiert werden (Erprobungsphasen). Vorab werden Regelungen zum Datenschutz entwickelt und umgesetzt. Während der Erprobungsphase werden die Nutzenden technisch-operativ unterstützt, mit geeigneten Instrumenten befragt sowie der Aufwand für den Betrieb erhoben. Die Erkenntnisse werden zu Empfehlungen verarbeitet und veröffentlicht, um Lehrenden und Verwaltung eine Orientierung bei der Auswahl und Implementierung von KI-basierten Werkzeugen zu geben.
Auf einen Blick
Kontakt
Das könnte Sie auch interessieren
Aufbau interoperabler digitaler Infrastrukturen in der medizinischen Lehre
Das Netzwerk Digitale Lehre in der Medizin Baden-Württemberg (DiLMed BaWü) dient der Bündelung der Expertise und Ressourcen der fünf medizinischen Fakultäten Baden-Württembergs. Es stärkt die institutionsübergreifende und interpersonelle Kollaboration in Bezug auf die Entwicklung digitaler Lehrinhalte und -methoden und schafft so eine Community of Practice, die wechselseitige Lernprozesse sowie die Erarbeitung neuer Lösungen und Konzepte anstößt. Ziel des Netzwerks ist der Aufbau interoperabler digitaler Lehrinfrastrukturen sowie die Standardisierung von assoziierten Prozessen (Datenschutzkonzepte, Maßnahmen zur Qualitätssicherung, administrative Prozesse etc.). Damit schafft es nachhaltige, zukunftsfähige und nicht zuletzt ökonomische digitale Rahmenbedingungen für Lehrende und Lernende und erleichtert die Nutzung digitaler Angebote. Dieser Ansatz trägt der zunehmenden Komplexität der Digitalisierung in Lehre und Studium Rechnung. Das Netzwerk ist somit auch eine Antwort auf die mangelnde Verfügbarkeit von IT-Fachkräften und gewährleistet langfristig die Qualität von Beratung, Support und strategischer Weiterentwicklung von Digitalisierungsstrategien in der medizinischen Lehre.
Projekt anzeigen
Digitale Lehr- & Lerninfrastruktur: Erprobung (KI-spezifischer) Tools
Aufgrund der Entwicklungen im Bereich generativer KI wurden KI-Tools für unterschiedliche Anwendungsgebie-te in Studium und Lehre erprobt. Ziel war die systematische Evaluation neuer Möglichkeiten von KI Tools für Studium und Lehre gemeinsam mit Lehrenden und Studierenden.
Maßnahme anzeigen
Kuratieren digital denken – Impulse für das digitale Sammeln, Zeigen und Vermitteln
Kuratieren bedeutet Inhalte und Werte recherchieren, aufarbeiten und dafür Sorge zu tragen, dass dieses Wissen nicht nur für eine kleine Bubble zugänglich gemacht wird. Alles in allem: ein wichtiger Bereich der Wissensgenerierung und des -transfers! Immer mehr Gedächtniseinrichtungen greifen für diesen Arbeitsbereich auf digitale Möglichkeiten zurück, z.B. weil keine analoge Ausstellungsfläche vorhanden ist, das Material vielfältig oder geografisch breit gestreut. Wie man sich einem digital-kuratierten Projekt annähern kann – von der Ideenfindung, über Zielgruppenansprachen bis zum finalen Produkt – stellt dir der Lernleitfaden „Kuratieren digital denken – Impulse für das digitale Sammeln, Zeigen und Vermitteln“ vor.
Publikation anzeigen