Lehrphilosophie
Unsere Lehrphilosophie im Fachgebiet Nachhaltiges Management
Akademische F?higkeiten beruhen auf einem soliden Fachwissen. Dieses vermitteln wir in unseren Lehrveranstaltungen. Zus?tzlich m?chten wir mit den Studierenden generelle F?higkeiten erarbeiten, die zur Bew?ltigung der Komplexit?t moderner Wirtschaft und Gesellschaft ben?tigt werden. Fu?r beide F?higkeiten verfolgen wir diese Lehrphilosophie. Dazu geh?rt heute auch der kompetente und verantwortungsvolle Umgang mit Ku?nstlicher Intelligenz (KI): Wir verstehen KI als Ressource, die Lernprozesse unterstu?tzen, Reflexion vertiefen und Forschung anregen kann – stets eingebettet in menschliches Urteilsverm?gen, Transparenz und Werteorientierung.
Lehrziel:
Wir erm?glichen den Studierenden neue Zug?nge zu Inhalten und Kompetenzen, mit denen sie eine komplexe und nachhaltige Welt human und effizient mitgestalten k?nnen. Unsicherheiten aushalten und Ambiguit?ten bew?ltigen zu k?nnen, sind wichtige Voraussetzungen fu?r Change Agents der heutigen Zeit. KI kann hier als Denkpartner dienen, um Perspektiven zu erweitern (z. B. beim Strukturieren von Literatur, beim Visualisieren von Zusammenh?ngen oder beim Generieren von Fragen). Zugleich u?ben wir, Grenzen von KI zu erkennen (Bias, Halluzinationen, Datenqualit?t) und Ergebnisse kritisch zu pru?fen. Wir helfen den Studierenden zudem, ihren eigenen Lern- und Entwicklungsfortschritt beobachten und beschreiben zu k?nnen – unter anderem durch reflektierte KI-gestu?tzte Lernjournale, in denen Nutzung, Nutzen und Grenzen dokumentiert werden.
Menschenbild
Die Studierenden bringen vielf?ltige Erfahrungen aus ihrer bisherigen Bildungslaufbahn mit. Sie sind zum gr??ten Teil daran gew?hnt, fremde Vorgaben zu erfu?llen und definierte Zielbilder zu erreichen. Wir m?chten hingegen Lernr?ume und Lernfelder ?ffnen, die eine aktive Mitgestaltung, gemeinsames Lernen und die Pers?nlichkeitsentwicklung der Studierenden erm?glichen. Unsere Beobachtungen zeigen, dass die Studierenden nach anf?nglicher Unsicherheit durchaus bereit sind, Eigenverantwortung fu?r ihre Lerninhalte und ihre Lernziele zu u?bernehmen und dies als gro?e pers?nliche Bereicherung empfinden.
In diesem Sinne gehen wir davon aus, dass die Studierenden als Erwachsene und selbstbestimmte Individuen die volle Verantwortung fu?r ihren Lernprozess und ihren reflektierten KI-Einsatz u?bernehmen. Als Lehrende begleiten wir sie durch das unu?berschaubare Theorie- und Praxisfeld im Kontext von Nachhaltigkeit und Leadership und erm?glichen ihnen, diese Kontexte mit ihren ganz pers?nlichen Erfahrungen und Resonanzen zu verknu?pfen. Transparenz u?ber den Einsatz von KI (Prompting, Quellen, eigene Beitr?ge) ist Teil dieser Selbstverantwortung.
Werte
Im Lehr-Lern-Prozess begegnen wir uns als Menschen, denen verschiedene Dinge wichtig und wertvoll sind. Wir wu?nschen uns eine ehrliche und vertrauensvolle Kommunikation und Zusammenarbeit mit den Studierenden, in gro?em Respekt fu?r die unterschiedlichen Rollen, die wir innehaben. Die Studierenden sollen ihren eigenen Zugang zu unseren Themen finden du?rfen und die Aspekte verfolgen k?nnen, mit denen sie besonders in Resonanz gehen. Wir wollen ko-kreative Lernprozesse gestalten, in denen nicht nur Bew?hrtes reproduziert, sondern auch Neues hervorgebracht werden kann. Dazu z?hlen wir die kooperative Arbeit mit KI ebenso wie KI-freie Phasen bewusster Vertiefung.
Ru?ckmeldungen wollen wir prim?r als konstruktives und wertsch?tzendes Feedback im Prozess geben und nicht erst als formale Bewertungen am Schluss – um damit produktive Lernschleifen anzuregen und Selbstreflexionsprozesse zu begleiten. Feedback kann durch geeignete KI-Werkzeuge vorbereitend unterstu?tzt werden (z. B. Strukturhinweise), die finale Bewertung und Verantwortung bleiben jedoch menschlich. Noch mu?ssen wir als Lehrende Pru?fungsleistungen bewerten. Hierbei ist es uns wichtig, sehr gute Leistungen, die sich im Sinne von Engagement und pers?nlicher Entwicklung widerspiegeln k?nnen, auch hervorheben und entsprechend bewerten zu k?nnen. Wir nutzen daher die Notenskala in ihrer Bandbreite. KI-Unterstu?tzung ist in klar definierten Aufgaben zul?ssig, wenn sie offengelegt, kritisch reflektiert und korrekt zitiert wird (inkl. Prompts/Versionen). Bewertet werden Qualit?t, Eigenleistung und der verantwortungsvolle Umgang mit KI.
Lehrinhalte, Wissen und Pers?nlichkeitsentwicklung
Lehrinhalte finden sich in Bu?chern, in Zeitschriften, in Online-Formaten und in Filmen. Sie sind reichlich vorhanden. Wissen hingegen wird in jedem Kopf einzeln konstruiert, es kann nicht von einem Kopf in den anderen u?bertragen werden. Wir konstruieren das Wissen in unseren 澳门皇冠_皇冠足球比分-劲爆体育 gemeinsam und reflektieren immer wieder seine Kontextabh?ngigkeit. KI verstehen wir hier als Werkzeug der gemeinsamen Wissenskonstruktion – etwa zum Erzeugen von Hypothesen, zum Vergleichen von Argumenten oder zum Sichtbarmachen von Annahmen. Triangulation bleibt dabei zentral: KI-Outputs werden mit Quellen, Erfahrungen und Diskursen abgeglichen.
Pers?nlichkeitsentwicklung wird immer wichtiger, um in komplexen Situationen konstruktive Entscheidungen treffen zu k?nnen. Pers?nlichkeitsentwicklung ist fu?r eine Universit?t noch eine ganz neue Aufgabe. Gemeinsam tasten wir uns an die Aufgabe heran, uns als Pers?nlichkeiten selbstreflexiv und eigenverantwortlich einzubringen, auch wir Lehrenden. KI kann als Spiegel dienen, blinde Flecken sichtbar zu machen (z. B. durch alternative Formulierungen oder Perspektiven), ohne menschliche Urteilskraft zu ersetzen. Hierzu nehmen wir eine coachende Haltung im Lehr-Lern-Prozess ein, denn Coaching als eine Begleitung von individueller und institutioneller Komplexit?tsbew?ltigung scheint in diesem Kontext eine steigende Bedeutung zu bekommen. Unsere coachende Haltung umfasst auch ?KI-Coaching“: gutes Prompting, saubere Dokumentation, ethische Reflexion (Datenschutz, Urheberrecht, Fairness).
Lehrmethoden und -formen
Das Thema Nachhaltigkeit und Leadership braucht neben den herk?mmlichen Lehrformaten, wie wir sie auch digital in der Virtuellen Akademie Nachhaltigkeit anbieten, zudem im Sinne eines Deep Learning musterbrechende Formate und innovative Visualisierungsformen. Diese sind fu?r die Studierenden oftmals unbekannt und stellen zuweilen eine Herausforderung dar. Wir haben aus der Erfahrung jedoch festgestellt, dass Studierende und Lehrende durch das Sprechen u?ber gemeinsame Bilder und Erfahrungen einen tieferen Reflexionsprozess durchlaufen.
Daher arbeiten wir viel mit Systemaufstellungen als Visualisierungs- und Erkundungsformat fu?r Komplexit?t und fordern in Check-In- und Check-Out-Runden zur offenen Selbstreflexion auf. KI kann hier vorbereitend unterstu?tzen (z. B. beim Sammeln von Stakeholder-Perspektiven, beim Generieren von Szenarien oder beim Strukturieren von Beobachtungen) – die Erkundung selbst bleibt leiblich-dialogisch. Die Studierenden sind eingeladen, nicht nur mit dem Kopf, sondern mit dem ganzen K?rper zu lernen. Zus?tzlich sind Studierende u?ber Student-Peer-Review-Verfahren aufgefordert, sich gegenseitig bei der pers?nlichen Weiterentwicklung Feedback zu geben. KI-gestu?tzte Feedback-Hilfen k?nnen den Blick sch?rfen; entscheidend sind jedoch die eigenen Beobachtungen und die wertsch?tzende Haltung.
Wir gestalten bewusst auch KI-freie Lernfenster, in denen Konzentration, Kreativit?t und Urteilskraft ohne technische Unterstu?tzung geu?bt werden. So bleiben Mu?ndigkeit, Integrit?t und Verantwortung Richtschnur unseres gemeinsamen Lernens.