KI für Lehre und Prüfungen
GenKI@UB - Zugang zum Portal
Im Rahmen des Projekts GENKI@UHB wird ein datenschutzkonformer Zugang zu verschiedenen LLMs (Large Language Models) über das akademische Serviceportal des Landes Niedersachsen, die Academic Cloud der GWDG (Gesellschaft für wissenschaftliche Datenverarbeitung mbH G?ttingen), bereitgestellt. Die Academic Cloud erm?glicht die geschützte Erprobung und Nutzung moderner KI-Dienste, darunter verschiedene ChatGPT-Modelle. Zu den ChatAI-Diensten der Academic Cloud geht es hier. 澳门皇冠_皇冠足球比分-劲爆体育 zum Projekt GENKI@UHB finden Sie hier.
Szenarien für die Lehre
Textgenerierende KI kann sinnvoll eingesetzt werden, unter anderem um Digital Literacy und Data Literacy zu entwickeln, wissenschaftliche Praktiken zu reflektieren, standardisierte Schreibaufgaben zu vereinfachen, Anfangsbarrieren beim Schreiben zu überwinden oder Kreativit?t zu f?rdern und vieles 澳门皇冠_皇冠足球比分-劲爆体育.
Der Einsatz kann in ?bereinstimmung mit den Zielen und Inhalten des Studiengangs in Lehr- und Lernszenarien erprobt werden. Das Kompetenzniveau der Studierenden sollte beachtet werden. Es ist sinnvoll, Art und Umfang der Nutzung (oder Nichtnutzung) transparent zu kommunizieren, die Regeln guter wissenschaftlicher Praxis mit den Studierenden zu reflektieren und geeignete Dokumentation zu vereinbaren. Ein Beispiel für Regeln bei der Nutzung von ChatGPT und anderen Textgeneratoren bei schriftlichen Arbeiten hat Prof. Dr. Christian Spannagel, PH Heidelberg, erarbeitet: Rules for tools.
Die angepasste Eigenst?ndigkeitserkl?rung für die Universit?t Bremen findet sich beim Zentralen Prüfungsamt
Auf dieser Seite haben wir verschiedene Ideen zusammengetragen, wie KI-Tools Lehrende in ihrem beruflichen Alltag unterstützen k?nnen. Diese Zusammenstellung erhebt keinen Anspruch auf Vollst?ndigkeit, sondern soll viel澳门皇冠_皇冠足球比分-劲爆体育 als Impuls für eine vertiefte Auseinandersetzung mit dem Einsatz von KI dienen.
Wir gehen davon aus, dass die von KI generierten Ergebnisse nicht unkritisch übernommen, sondern als erste Entwürfe betrachtet und sorgf?ltig geprüft werden.
Erprobte didaktische Szenarien
Didaktische Handreichung zur praktischen Nutzung von KI in der Lehre (2025) v2 der Arbeitsgruppe Digitale Medien und Hochschuldidaktik der Deutschen Gesellschaft für Hochschuldidaktik in Kooperation mit der Gesellschaft für Medien in der Wissenschaft
101 Creative ideas to use AI in education (2023) von Nerantzi, C., Abegglen, S., Karatsiori, M. und Martinez-Arboleda, A. koordiniert und herausgegeben, die an den Universit?ten von Calgary, Leeds und Makedonien lehren und forschen
Lehre planen
- Semesterpl?ne erstellen
- Lernziele formulieren
- Interaktive Lehr/Lernszenarien entwickeln
- Individualisiertes Material erstellen
- Bestehende Inhalte für neue Material-Formate nutzen
- Standardisierte Textsorten erstellen
Lehre gestalten
- Lernprozesse individuell unterstützen
- Selbstlernphasen begleiten
- Feedback geben
- KI-Outputs kritisch hinterfragen und mit wissenschaftlich gesicherten Ergebnissen vergleichen
- Studierende in Gruppenarbeitsphasen, komplexere Aufgaben in Teilaufgaben zerlegen lassen
Lehre evaluieren
- Prüfungsfragen formulieren lassen, mit denen sich Studierende auf eine Prüfung vorbereiten k?nnen
- Entwürfe für Evaluationen erstellen
- Lehrkonzepte evaluieren
- Programmiercode nach bestimmten Sicherheitsaspekten überprüfen lassen
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KI in Studium und Lehre mit zahlreichen Beispielen auf e-teaching.org
Kommentierte Linksammlung des Hochschulforum Digitalisierung:
https://hochschulforumdigitalisierung.de/de/blog/Hochschullehre-KI-gestuetztes-Schreiben
Formulare des Zentralen Prüfungsamtes
Auf der Seite Formulare des ZPA sind die folgenden Dokumente - erg?nzt um Erkl?rungen zur Nutzung von KI - ver?ffentlicht:
- Schriftliche Arbeiten - Eigenst?ndigskeitserkl?rung und Einverst?ndniserkl?rung zur ?berprüfung mit Plagiatssoftware
- Urheberrechtliche Erkl?rung, Erkl?rung zur Ver?ffentlichung von BA-/MA-Arbeiten, Erkl?rung zur elektronischen ?berprüfung auf Plagiate
- Beispielhafte Dokumentation der Nutzung von KI in der Lehre
Prüfungen KI-sensibel gestalten
Um in Zeiten generativer KI Prüfungen fair gestalten zu k?nnen, ist es sinnvoll, folgende Aspekte zu reflektieren:
- Anpassung von Bewertungskriterien
- Anpassung von Prüfungsauftr?gen
- St?rkung formativer Lernbegleitung
- St?rkung kompetenzorientierter Prüfungen
- Pr?ventionsma?nahmen gegen Betrug
Die folgende Lernzieltaxonomie für eine Welt mit ChatGPT (CC BY Hanke 2023) gibt eine Empfehlung zur Gestaltung des Lernens und Prüfens.
Weitere Vorschl?ge zur Gestaltung von Leistungsnachweisen
- Formulieren des Themas oder der Frage in einer Weise, die kritisches Denken f?rdert
- Pers?nliche Ereignisse und Anwendbarkeit auf Beispiele aus den Lehrmaterialien/Vortr?gen
- Sehr spezifische und angewandte Themen und Fragestellungen
- Für Programmieraufgaben: eine Kombination aus codebasierten und konzeptbasierten Aufgabenstellungen
- ?authentische Beurteilungen“, bei denen Studierende Kreativit?t und interdisziplin?re F?higkeiten ben?tigen
- Interviews, Aussprache, Datenerfassung und -analyse
- st?rkere Konzentration auf den Prozess und nicht nur auf das Ergebnis bei Testformaten wie z.B. Aufs?tzen und Hausarbeiten