LehrLernZentrum (LLZ)
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Anwendungsszenarien in der Lehre
Lehre vorbereiten
KI-Tools können dabei unterstützen, Lehrveranstaltungen zu planen und Lehrmaterialien zu erstellen. Alle Empfehlungen und Einsatzmöglichkeiten sind lediglich als Impulse für reflektiertes Ausprobieren und als Einladung zum Diskurs zu verstehen.
- Sich Anregungen für die Gestaltung der eigenen Lehre geben lassen:
- Vorschläge für die Erstellung von Quiz-Fragen
- Ideengenerierung für eine Pro-Contra-Diskussion
- Fälle oder Beispiele zur Nutzung in Vorlesungen/Seminaren
- Skizzen für für Lehrveranstaltungen, Bewertungsraster und Workshops
- Unterstütung beim Finden von Beispielen und einfachen Erklärungen
- Überarbeitung und Aktualisierung von Lehrmaterial: z.B.
- Individualisiertes Material erstellen:
- Vorschläge für Aufgabenstellungen für Studierende
- Anleitungen für die Bearbeitung von Aufgaben
- Generieren von Übungssaufgaben mit unterschiedlichen Schwierigkeitsgraden
- Formulierung von Lehr-Lernzielen
- Standardisierte Textsorten erstellen:
- Veranstaltungsbeschreibungen zur Orientierung für Studierende
- Nachrichten an Studierende (z.B. Erinnerung an Abgabetermine)
- Formulierung von zielgruppengerechten Texten und verständliche Sprache
- Anleitungen zum Verfassen schriftlicher Arbeiten
- Generierung von Bildern und weiteren Medien
- Beantwortung von E-Mails und Planung von Terminen
Weitere hilfreiche Anregungen mit Tipps zur Umsetzung dafür finden sich beispielsweise in diesem Lernmodul des KI Campus (Modul 2
2. Lehre durchführen
In der Lehrveranstaltung kann KI verwendet werden, um personalisiertes Lernen zu unterstützen, Feedback bereitzustellen oder kreatives Arbeiten zu befördern. Dafür können entweder auf spezifische Funktionen spezialisierte KI-Anwendungen oder Chatbots mit entsprechenden Prompts verwendet werden. Solche spezialisierten Anwendungen können gut über Repositorien gefunden werden, z.B:
Folgende Szenarien sind denkbar:
- Perspektivwechsel durch die Eingabe unterschiedlicher Prompts
- KI als Tutor:in: Generative KI kann als Tutor:in fungieren, der Studierenden hilft, schwierige Konzepte zu verstehen, z.B. Texte zusammenfassen und leichter verständlich machen.
- Zusammenfassungen vergleichen: Studierende schreiben eine eigene Zusammenfassung zu einem Text. In Kleingruppen vergleichen sie ihre Zusammenfassungen mit einer von einer KI erstellten Zusammenfassung und reflektieren die Unterschiede.
- KI-generierten Text als Bias zur kritischen Betrachtung, Weiterentwicklung und anschließender Erstellung eigener Kriterien
- Formulierungshilfen und Strukturvorschläge erstellen lassen
- Ideeninspirationen und Denkansätze erhalten, z.B. Impulse für Rollenspielszenarien auf der Basis vorgegebener Texte
- Lösungen, die Studierende dann selbst erklären und/oder in denen sie Fehler finden sollen sein
- Lernprozesse im Sinne des Konnektivismus gestalten: Recherchieren, Suchbegriffe schärfen, Verknüpfen, kritisch prüfen, neu zusammenstellen
Eine Sammlung von konkreten Beispielen, wie dies erfolgen kann, findet sich hier. Hilfreiche Prompts zur Umsetzung finden sich beispielsweise in diesem Lernmodul des KI Campus (Modul 2).
3. Übungen gestalten
Um Studierende dabei zu unterstützen, KI-Tools erfolgreich und kompetent einzusetzen, sollten diese in die Lehre integriert werden.
- Perspektivwechsel durch die Eingabe unterschiedlicher Prompts
- KI als Tutor:in: Generative KI kann als Tutor:in fungieren, der Studierenden hilft, schwierige Konzepte zu verstehen, z.B. Texte zusammenfassen und leichter verständlich machen
- Zusammenfassungen vergleichen: Studierende schreiben eine eigene Zusammenfassung zu einem Text. In Kleingruppen vergleichen sie ihre Zusammenfassungen mit einer von einer KI erstellten Zusammenfassung und reflektieren die Unterschiede.
- KI-generierten Text als Bias zur kritischen Betrachtung, Weiterentwicklung und anschließender Erstellung eigener Kriterien
- Formulierungshilfen und Strukturvorschläge erstellen lassen
- Ideeninspirationen und Denkansätze erhalten
- Lösungen, die Studierende dann selbst erklären und/oder in denen sie Fehler finden sollen sein
- Lernprozesse im Sinne des Konnektivismus gestalten: Recherchieren, Suchbegriffe schärfen, Verknüpfen, Kritisch Prüfen, neu zusammenstellen
Eine Sammlung von konkreten Beispielen, wie dies erfolgen kann, findet sich hier.
4. KI-Kompetenz entwickeln
Damit Studierende KI-Tools verantwortungsvoll nutzen können, ist es ratsam, dass Lehrende mit Studierenden über KI-Tools sprechen und sie für die Möglichkeiten und Grenzen sensibilisieren. Studierende sollten über folgende Aspekte informiert sein:
- Funktionsweise von KI: Studierende sollten verstehen, wie die KI funktioniert, woher die Daten stammen und sich über die Möglichkeiten und Grenzen bewusst werden.
- Verwendung von KI-Tools im Einklang mit akademischer Haltung und Werten: Es ist ratsam mit den Studierenden wissenschaftliche Standards wie Objektivität und Quellennutzung zu besprechen.
- Datenschutz: Studierenden sollten verstehen, wie bei der Nutzung von KI-Tools ihre Daten gesammelt, gespeichert und verwendet werden.
- Regeln zum Umgang mit KI für das Ablegen der Prüfungsleistung: Zu Beginn der Veranstaltung sollten Lehrende transparent machen, inwiefern Studierende KI während der Lehrveranstaltung verwenden dürfen. Ein Beispiel sind die „Rules for Tools“ von Prof. Dr. Christian Spannagel der pädagogischen Hochschule Heidelberg.
Hier finden sich hilfreiche Anregungen des KI-Campus für die Vermittlung von KI-Kompetenz (sog. AI Literacy):