Schütze, Judith & Gerlach, Jana (2026). Gender- und intersektionale Perspektiven für eine diskriminierungssensible Lehrgestaltung.
Eine diskriminierungssensible Lehre birgt nicht nur das Potenzial, institutionalisierte Ungleichheitsdynamiken zu unterbrechen, sondern eröffnet auch die Möglichkeit, neue (Selbst-)Erkenntnisse zu gewinnen. Gender- und intersektionale Perspektiven unterstützen Lehrende dabei, ihre Rolle als Lehrperson sowie ihre Lehrpraxis kritisch zu reflektieren, strukturelle Ungleichheiten und Barrieren in Lehr- und Lernprozessen zu erkennen und abzubauen sowie Lernräume so zu gestalten, dass sich alle respektiert und repräsentiert fühlen.
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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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Barrierefreie und modulare Tool-Entwicklung
Das NoSQLconcepts Tool wurde so weiterentwickelt, dass es barrierefrei genutzt werden kann. Zusätzlich wurde ein modulares Docker-System erstellt, das es Lehrenden ermöglicht, mit geringem Aufwand eine eigene Instanz des Tools aufzusetzen. Ziel war es, sowohl Zugänglichkeit als auch Nachnutzung für verschiedene Zielgruppen zu erleichtern.
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E-Assessment in MINT-Fächern: Coden von Übungsaufgaben mit Python & Jupyter.
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