Künstliche Intelligenz für Lehrkräfte : eine fachliche Einführung mit didaktischen Hinweisen
Auf einen Blick
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Durch OER-Produktion zu AI und Data Literacy
AI und Data Literacy rücken zunehmend in den Fokus von Hochschulen, jedoch fehlt es häufig an einer curricularen Verankerung. Insbesondere in den Geisteswissenschaften mangelt es an fachspezifischen Open Educational Resources (OER) zur Vermittlung solcher Kompetenzen. Gleichzeitig erfordert die rasante Entwicklung generativer KI (GenAI) eine Anpassung bestehender Prüfungsformate und didaktischer Konzepte.Das Projekt setzt hier an: Studierende der anglistischen Linguistik eignen sich AI- und Data-Literacy-Kompetenzen durch die eigenständige Produktion von OER an, die fachübergreifend nachgenutzt werden können. Dabei übernehmen sie eine aktive Rolle im Lehr-Lern-Prozess und gestalten diesen forschend, reflektierend und kreativ mit. Ziel ist die Entwicklung umfassender Kompetenzen im Umgang mit Daten und generativer KI, wobei technische, ethische und methodische Aspekte berücksichtigt werden.Im Projekt entstehen nachnutzbare, qualitätsgesicherte OER sowie Leitfäden und Best-Practice-Empfehlungen für die Hochschullehre. Darüber hinaus wird ein adaptierbares Veranstaltungskonzept entwickelt, das eine didaktisch sinnvolle Erweiterung bestehender Prüfungsformate in Zeiten von ChatGPT ermöglicht. Die im Projektverlauf erstellten Materialien, Leitfäden und (Lehr-)Konzepte werden im Sinne von Open Science frei veröffentlicht.
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Intervenieren im Reallabor
Die Studierenden erarbeiten ko-kreativ in Kleingruppen Interventionen zu verschiedenen Nachhaltigkeitsthemen, die sie im Reallabor-Kontext durchführen und auswerten. Mithilfe der Interventionen werden die Studierenden aktiv als Akteure an der Universität eingebunden. Damit erfahren sie Selbstwirksamkeit und reflektieren gesellschaftliche Verantwortung. [Anm. StIL: Diese Maßnahme wurde in einer Vorgängerversion der Abfrage dokumentiert. Bei der Übertragung auf das aktuelle Format kann es vorkommen, dass die Antworten nicht hundertprozentig zur Frage passen.]
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Planungs- und Entscheidungshilfe zum Einsatz von E-Portfolios in der Lehre
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
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