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SUMMARY:KI:edu.nrw-Basics: Einführung in Learning Analytics – Chancen und Nebenwirkungen
DESCRIPTION:In dieser zweiten Ausgabe der Learning Analytics-Basisschulung gibt Malte Persike wieder einen Einblick darin\, wie die Analyse von Lerndaten auf unterschiedliche Weise in der Lehre eingesetzt werden kann. Dabei werden die verschiedenen Learning Analytics-Ebenen vorgestellt – von deskriptiven Statistiken über diagnostische Verfahren bis hin zu gezielten Interventionen. Ein besonderer Fokus liegt auf empirischen Befunden zur Wirksamkeit solcher datenbasierten Ansätze in der Hochschullehre.\nDoch wo Chancen bestehen\, dürfen auch mögliche „Nebenwirkungen“ nicht ausgeblendet werden: Welche Auswirkungen kann der Einsatz von Learning Analytics auf Lernende\, Lehrende und andere Beteiligte haben? Daher widmet sich der Vortrag auch ethischen und rechtlichen Fragestellungen\, die beim Umgang mit Lerndaten eine zentrale Rolle spielen.\nIm zweiten Teil seines Vortrags stellt Malte Persike diesmal außerdem die Learning Analytics-Software POLARIS vor\, die im Rahmen von KI:edu.nrw entwickelt wird. Dabei werden auch aktuelle Dashboards gezeigt\, die im ePrüfungssystem Dynexite und in Moodle umgesetzt sind. \nReferent: Univ.-Prof. Dr. Malte Persike\, RWTH Aachen \nDie Veranstaltung findet online via Zoom statt. Eine Anmeldung ist nicht erforderlich. \nZum Zoom-Raum
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SUMMARY:Perspektiven auf Künstliche Intelligenz und Learning Analytics - Auftakt zur KI:edu.nrw-Themenreihe 2026
DESCRIPTION:Kick-Off \nIn dieser Auftaktveranstaltung erhalten Sie Informationen zu den weiteren Terminen im Rahmen der Themenreihe\, den angebotenen Themen und den Referent*innen und können alle Ihre organisatorischen Fragen stellen. \nIn einem inhaltlichen Impuls wird die KI-Kompetenz AG des Projektes ihre Überlegungen zum Verständnis von KI-Kompetenz in KI:edu.nrw vorstellen: Durch die Visualisierung als Landkarte wird sie veranschaulichen\, wie KI-Kompetenz für unsere Schulungsangebote konzeptualisiert werden soll. Zudem erfolgt eine Verortung der Diskussion um KI-Kompetenz(en) in der größeren Debatte um Future Skills. \nZielgruppe: Alle Interessierten von Mitgliedshochschulen der DH.nrw \nReferent*innen: Robert Queckenberg\, Nadine Lordick\, Laura Platte\, Selina Müller \n 
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SUMMARY:KI:edu.nrw-Themenreihe: „Angst\, abgehängt zu werden?“ - Resilienz entwickeln im Umgang mit generativer KI
DESCRIPTION:Workshop \n„Künstliche Intelligenz“ ist gesellschaftlich aktuell omnipräsent und wird sehr kontrovers diskutiert\, da sie sowohl enorme Effizienzgewinne in verschiedenen Branchen verspricht als auch die Gefahr birgt\, menschliche Arbeitsplätze überflüssig zu machen. Die schnelle Entwicklung dieser Technologie stellt unsere Gesellschaften\, Institutionen und unser menschliches Selbstverständnis vor große Herausforderungen. Wie viel Veränderung wir verkraften können und was wir uns zumuten lassen\, hängt stark von unserer Resilienz ab – sowohl auf individueller als auch auf gesellschaftlicher Ebene. In diesem Workshop geht es darum\, wie wir resilienter im Umgang mit KI werden können und wie ein besseres Verständnis dieser Technologie dazu beitragen kann. \nLernziele \n\nGrundlegende Eigenschaften generativer Sprachmodelle realistisch einschätzen\nGrundprinzipien von Resilienz auf den Kontext „Künstliche Intelligenz“ übertragen\nEigene Strategien für einen resilienteren Umgang mit „KI“ entwickeln\n\nZielgruppe: Alle Interessierten von Mitgliedshochschulen der DH.nrw \nReferent: Robert Queckenberg \n 
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SUMMARY:KI:edu.nrw-Themenreihe: KI-gestützte Lernumgebungen: Von Chatbots bis zum virtuellen Tutor
DESCRIPTION:Workshop \nDer Workshop beleuchtet die Nutzung von KI in der Lehre: Vom einfachen Chatbot hin zum adaptiven virtuellen Tutor. Die Referenten geben Einblicke in die technische Ebene\, diskutieren rechtliche Hürden (Urheberrecht\, Datenschutz) und präsentieren erste Evaluationsergebnisse zur Akzeptanz bei Studierenden. Ziel ist es\, aufzuzeigen\, wie KI-Tutoren didaktisch sinnvoll\, technisch machbar und ethisch vertretbar in die Hochschullehre integriert werden können. Erprobt wurde dieses Konzept im letzten Jahr durch das KI:edu.nrw Praxisprojekt „Sokratest“. Das Projekt verfolgte einen interdisziplinären Ansatz zur Verbindung validierter Lernprozesse und sokratischer Dialoge mit einer datenschutzkonformen Open-Source-Architektur (RAG-Technologie). \nLernziele \n\nMarktüberblick: Aktuelle KI-Tutoren-Systeme und Abgrenzung zu generischen Chatbots.\nTechnische Kompetenz: Verständnis der grundlegenden (nicht technischen) Funktionsweise von RAG-Systemen (Retrieval-Augmented Generation)\, Vektordatenbanken und LLM-Integration.\nDidaktische Integration: Verständnis dafür\, wie KI-Systeme adaptiv an Lernziele angepasst werden können (formative Leistungsdiagnostik).\nRecht & Ethik: Sensibilisierung für Datenschutz\, Urheberrecht und die Förderung von AI Literacy bei Studierenden.\n\nZielgruppe: Alle Interessierten von Mitgliedshochschulen der DH.nrw \nReferenten: Lars Lorenz | Prof. Dr. Alexander Gerber\, Hochschule Rhein-Waal
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SUMMARY:KI-Update NRW 03/2026
DESCRIPTION:Wie gehen die Hochschulen in Nordrhein-Westfalen mit generativer Künstlicher Intelligenz um und welche Möglichkeiten werden Lehrenden sowie Studierenden geboten? Welche landesweiten Entwicklungen gibt es zu dem Thema? Seit der Einführung von ChatGPT im November 2022 stehen die Hochschulen vor neuen Herausforderungen und Fragen\, die von den Hochschulen Nordrhein-Westfalens bisweilen individuell gelöst werden. Das Projekt KI:edu.nrw unterstützt den Austausch hierüber\, informiert über landesweite Entwicklungen und organisiert das monatliche „KI-Update NRW“. \nJeden letzten Montag im Monat um 11 Uhr bieten wir für alle Interessierten ein einstündiges digitales Forum zu den neuesten Entwicklungen rund um generative Künstliche Intelligenz in den Hochschulen in NRW an. Das Format soll die Möglichkeit geben\, sich regelmäßig\, niedrigschwellig zu informieren und in den Austausch zu kommen. Die Veranstaltung ist kostenfrei. \nEine Anmeldung ist nicht erforderlich. Alle Interessierten sind herzlich eingeladen. \nZum Zoom-Raum \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n 
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