AI Literacy

AI Literacy im Hochschulkontext

Darum geht es in diesem Projektteil

Das Querschnittsthema AI Literacy im Projekt KI:edu.nrw befasst sich mit KI-bezogener Kompetenzbildung für Studierende und Lehrende an Hochschulen in NRW. Bearbeitet wird das Thema vom Heine Center for Artificial Intelligence and Data Science (HeiCAD) der Heinrich-Heine-Universität.

Was ist AI Literacy?

Und warum sind Kompetenzen im Bereich KI wichtig?

Künstliche Intelligenz verändert bereits heute viele Bereiche des Hochschulalltags – von der Textgenerierung über Lernanalysen bis hin zur Prüfungsorganisation. Lehrende stehen zunehmend vor der Aufgabe, den Einsatz solcher Technologien didaktisch, ethisch und fachlich einordnen zu können. Ohne grundlegendes Verständnis für die Funktionsweise von KI ist es schwer, ihre Potenziale sinnvoll zu nutzen oder ihre Grenzen kritisch zu bewerten. Gleichzeitig erwarten auch Studierende Orientierung im Umgang mit KI-basierten Tools.

Wer als Lehrperson Kompetenzen in diesem Bereich aufbaut, kann souveräner mit aktuellen Entwicklungen umgehen und die eigene Lehre zukunftsorientiert gestalten. AI Literacy bedeutet dabei nicht, technische Expertin oder Experte zu sein, sondern informierte Entscheidungen treffen zu können. Sie hilft, Bildung verantwortungsvoll weiterzuentwickeln – im Sinne von Qualität, Transparenz und Chancengleichheit. Der Erwerb solcher Kompetenzen stärkt auch die Rolle der Lehrenden in einem sich wandelnden Bildungssystem.

Unser Kurs KI für Lehrende unterstützt Sie dabei, das nötige Grundlagenwissen zu erwerben.

KI für Lehrende

Selbstlern-Angebot

KI für Lehrende ist ein im Rahmen von KI:edu.nrw entwickelter Online-Selbstlernkurs zum Thema generative KI für Hochschullehrende.

Noch mehr Schulungs- und Beratungsangebote von KI:edu.nrw finden Sie hier.

Logo KI für Lehrende

Darum geht es in unserem Selbstlernkurs "KI für Lehrende"

Neben technischen Hintergründen und wichtigen rechtlichen und ethischen Aspekten, werden hochschulspezifische Fragestellungen wie Prüfungsanpassungen und Leistungsbewertungen behandelt. KI für Lehrende unterstützt dabei, realistische Erwartungen an generative KI-Tools zu entwickeln und verantwortungsvoll damit umzugehen.

Bei dem Kurs handelt es sich um ein Selbstlernangebot. Die Lernmaterialien sind in insgesamt vier Blöcke unterteilt. Diese bestehen aus mehreren kurzen Videos mit durchschnittlich 6 Minuten Länge, Transkripten mit weiterführenden Materialien und kleinen Übungen. Am Ende jedes Blocks gibt es außerdem einen Reflexionsraum. Eine Reflexionsfrage soll die Teilnehmenden dazu anregen, sich kritisch mit dem Gelernten auseinanderzusetzen und sich mit anderen Kursteilnehmenden darüber auszutauschen.

Alle Kursmaterialien werden als Open Educational Resources (OER) zur Verfügung gestellt. Diese  Materialien sind mit einer Creative Commons Lizenz versehen und dürfen kostenfrei geteilt, bearbeitet und für die eigene Zwecke verändert werden.

Sie finden den Kurs frei zugänglich auf dem KI-Campus.

Lernziele

Nach Absolvierung des Kurses können Lehrende…

  • …beschreiben wie große Sprachmodelle grundsätzlich funktionieren und wo ihre technischen Grenzen liegen.
  • …gesellschaftliche und ethische Bedenken von generativen KI-Systemen verstehen.
  • …darstellen, wie generative KI-Tools im Hochschulkontext nützlich und rechtmäßig von Studierenden und Lehrenden eingesetzt werden können.
  • …beschreiben wie sich die Nutzung von generativen KI-Tools auf Prüfungen und deren Bewertungen auswirken.
  • …diese Überlegungen auf das eigene Lehrangebot übertragen.

Aufbau

Block 1:
Ein Einstieg in generative KI an Hochschulen

Sie erhalten einen ersten Einblick in die Begriffe „KI“ und „generative KI“ und erfahren, wie eine sehr relevante Technologie, die künstlichen neuronalen Netze, funktionieren. Außerdem betrachten wir die ersten Überlegungen, die sich durch die Verbreitung generativer KI-Technologien, wie große Sprachmodelle, an Hochschulen ergeben.

Block 2:
Ein ganzheitliches Bewusstsein für generative KI

Nun steigen wir tiefer in die Funktionsweise generativer KI ein, insbesondere Große Sprachmodelle. Dieser Themenblock soll ein technisches, rechtliches und ethisches Bewusstsein für den Trainingsprozess und die Verwendung generativer KI-Tools fördern.

Block 3:
Eine Vertiefung in generative KI an Hochschulen

Der Einsatz generativer KI-Tools durch Studierende, auch zu Prüfungszwecken, wird beleuchtet und welche Auswirkungen dies auf Ihre eigenen Veranstaltungen haben kann. Außerdem erfahren Sie wie das Nutzverhalten von generativen KI-Tools durch Vertrauen beeinflusst wird und warum generierte Ausgaben überprüft werden müssen.   

Block 4:
Generative KI-Tools selbst anwenden

Jetzt wird das Gelernte in die Praxis umgesetzt. Nachdem Sie bereits wertvolle Einblicke in technische, ethische und didaktische Aspekte von generativen KI-Tools an Hochschulen erhalten haben, liegt der Fokus nun auf der praktischen Anwendung.

Tipp

Wenn Sie noch tiefer in das Thema Künstliche Intelligenz einsteigen möchten, empfehlen wir Ihnen den Kurs „KI für Alle: Einführung in die Künstliche Intelligenz“.

Das Selbstlernangebot vermittelt fachübergreifend und ohne Vorkenntnisse  Kompetenzen in Machine Learning, Deep Learning und Datenanalyse und ist ergänzt um Programmierübungen und praxisbezogene Anwendungsbespiele. Im Gegensatz zu „KI für Lehrende“ besteht  bei „KI für Alle“ jedoch kein spezifischer Lehrbezug.

Der interaktive Kurs wurde vom Projekt „KI für alle“ am vom Heine Center  for Artificial Intelligence and Data Science (HeiCAD) der  Heinrich-Heine-Universität entwickelt und steht auf der Lernplattform  KI-Campus allen Hochschulen zur Verfügung.

Zum Kurs

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Selina Müller

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