Chattest du nur oder lernst du auch? Lernen mit KI fördern.
Generative KI nutzen kann jede:r – aber kann KI wirklich beim Lernen helfen? Zwei Hochschulkurse mit über 2000 Teilnehmenden zeigen: Der Schlüssel liegt nicht in der Technologie, sondern im bewussten Umgang mit ihr. Was passiert, wenn Studierende KI nicht als digitalen Ghostwriter, sondern als Lernpartner entdecken? Dieser Blogbeitrag über eine interinstitutionelle Kooperation zwischen der FernUniversität Hagen und der Hochschule Koblenz liefert spannende Erkenntnisse über effektives Lernen mit KI.
Auf einen Blick
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KI-gestützte didaktische Analyse im Praxissemester
Die didaktische Analyse von Lerngegenständen stellt eine zentrale berufliche Anforderung von Lehrkräften und eine Gelingensbedingung guten Unterrichts dar. Empirische Studien lassen allerdings vermuten, dass Studierende hierbei große Schwierigkeiten haben und gezielte Anleitung benötigen (Hesse et al. subm.). KI-Anwendungen stellen diesbezüglich eine innovative Ressource für Lehrkräfte dar. So spricht etwa die Ständige Wissenschaftliche Kommission der Kultusministerkonferenz davon, dass die Anwendungen Lehrkräfte bei der Erstellung adaptiver Unterrichtskonzepte (SWK 2024, S. 11) unterstützen können. Gleichzeitig werden KI-Anwendungen kritisiert, weil sie fachlich falsche oder erfundene Inhalte generieren (ebd., S. 910). Das Projekt KIDAN (KI-gestützte didaktische Analyse) sieht hier einen Professionalisierungsbedarf und entwickelt ein Seminarkonzept für die Begleitung von Lehramtsstudierenden im Fach Deutsch im Praxissemester. Ziel ist es, anhand zweier einschlägiger Gegenstände des Sprach- und Literaturunterrichts Fähigkeiten der didaktischen Analyse (z.B. Potenziale von Gegenständen erkennen oder Lernziele formulieren) in reflektierter Ko-Aktivität mit der KI zu erarbeiten. Diese sollen dann von den Studierenden sukzessive auf die eigene Unterrichtspraxis bezogen werden. Die Evaluation des Konzepts erfolgt über ein digitales Portfolio (inkl. Ergebnisanalyse, Logs der KI-Interaktion, Reflexion der KI-Nutzung) sowie Studierendenbefragung.
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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
Kollaboratives Arbeiten in Lehre und Studium – Beiträge des Verbundprojektes Co3Learn beim Hochschulforum Digitalisierung
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
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