
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.
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Daten-Interaktion interdisziplinär erleben
Smarte vernetzte Sensoren und das Internet of Things (IoT) durchdringen zunehmend den Alltag. Kernpunkt von Innovationen aber auch Implikationen, z.B. für Privatsphäre, sind dabei entstehende Daten. Das Projekt fördert studentische Kompetenzen im Umgang mit diesen Sensordaten. Dabei ist es erforderlich, praktisches Erleben der Interaktion Studierender mit smarten Sensoren/Daten und eigene Fragenstellungen daran zu fördern. Um dies zu ermöglichen werden ein passendes Werkzeug zum Sammeln von Sensordaten und Interagieren damit sowie eine passende methodische Einbettung in die Lehre entwickelt und erprobt. Bewusst soll auf Perspektivunterschiede verschiedener Disziplinen gesetzt werden in der Kooperation der Lehrenden als auch in heterogenen Kleingruppen von Studierenden.
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Social Media für Verbundprojekte
Je nach Projektart ist Öffentlichkeitsarbeit notwendig, um verschiedenste Zielgruppen zu erreichen, um Veranstaltungen zu bewerben, aber auch um Erkenntnisse außerhalb des Projektes sichtbar zu machen. Da es sich bei D2C2 um ein Verbundprojekt mit vielen beteiligten Hochschulen handelt, entstand zusätzlich der Bedarf, Entwicklungen in Teilprojekten auf informellem Weg nach innen hin sichtbar zu machen. Social Media als ÖA sollte in D2C2 also verschiedene Ziele verfolgen: - Veranstaltungen und bestehende Netzwerke bewerben, um Teilnehmende zu gewinnen - Veröffentlichungen bewerben - Projektinhalte vorstellen, um diese außerhalb und innerhalb des Verbundprojektes sichtbar zu machen Social Media sollte also verschiedene Zielgruppen erreichen und einen zusätzlichen niedrigschwelligen Informationsaustausch nach außen und innen ermöglichen. Dazu wurden verschiedene Social-Media-Profile eingerichtet. Zudem wurden Zugänge zur Bildbearbeitungssoftware Canva erworben, um Grafiken zu erstellen.
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Studentische Partizipation: Eine demokratie-, organisations- und lerntheoretische Standortbestimmung
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
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