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SUMMARY:KI-Update NRW 05/2026
DESCRIPTION:Wegen Pfingstmontag findet das KI-Update anstatt am 25.05.2026 am 01.06.2026 statt. \nWie 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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SUMMARY:KI:edu.nrw-Themenreihe: Architektur und Schnittstellen von Multi-Agenten-Systemen (MAS) im Bildungsbereich
DESCRIPTION:Workshop \nÜber LLMs hinaus bieten Multi-Agenten-Systeme (MAS) Potenzial für personalisierte\, skalierbare Bildungsanwendungen – von adaptiven Lernsystemen über automatisierte Feedback-Prozesse bis hin zu intelligenten Tutoring-Systemen. Doch wie konzipiert man solche Systeme didaktisch sinnvoll? \nDieser Workshop vermittelt praktisches Wissen über MAS-Architekturen: Teilnehmende lernen Definitionen\, Komponenten\, Prozesse und Interaktionen zwischen Agents kennen. Anhand konkreter Beispiele aus dem Bildungsbereich werden Erfolgskriterien und Evaluationsmethoden diskutiert. \nIm Praxisteil entwerfen Teilnehmende eigene MAS-Architekturen für selbstgewählte Bildungsszenarien. In Kleingruppen werden diese Entwürfe kollegial begutachtet\, konstruktiv kritisiert und iterativ verbessert – ein bewährter Design-Prozess\, der konkrete Handlungskompetenz vermittelt. Wer möchte\, kann den eigenen MAS-Entwurf im Anschluss von Coding-Agents implementieren lassen und so direkt vom Konzept zum funktionsfähigen Prototyp gelangen. \nLernziele \n\nDefinition von MAS kennen\nKomponenten\, Prozesse und Interaktionen verstehen\nBildungs-MAS-Beispiele kennen\nErfolgskriterien und Evaluationsmethoden kennen\nEigene MAS-Architekturen entwerfen können\n\nZielgruppe: Alle Interessierten von Mitgliedshochschulen der DH.nrw \nReferent: Niels Seidel\, KI:edu.nrw-Praxisprojekt SRL-Agent \n\nAnmeldung\nDie Anmeldung ist geschlossen.
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SUMMARY:KI:edu.nrw Basics: Generative KI in der Hochschullehre
DESCRIPTION:Generative Künstliche Intelligenz (KI) hält zunehmend Einzug in die Hochschullehre in Nordrhein-Westfalen. Viele Hochschulen (und auch das Landesprojekt KI:connect.nrw) stellen inzwischen für Lehre und Lernen einen Zugang zu KI-Sprachmodellen zur Verfügung. Um Lehrende bestmöglich auf den kompetenten Umgang mit diesen Systemen vorzubereiten (und Hochschulen in Bezug auf den Artikel 4 der europäischen KI-Verordnung zu KI-Kompetenzen zu unterstützen)\, bietet das landeszentrale Projekt KI:edu.nrw ab dem Sommersemester 2025 regelmäßige 90-minütige Online-Basisschulungen an. \nDie Schulung richtet sich an alle Lehrenden – unabhängig von ihren Vorkenntnissen – und vermittelt ein kompaktes Grundverständnis für den Einsatz generativer KI in der Hochschullehre. \nThemen der Veranstaltung sind unter anderem: \n• Einordnung generativer KI-Systemen im Kontext anderer KI-Technologien\n• technische Grundlagen und Funktionsweise generativer KI\n• rechtliche und ethische Fragestellungen\n• didaktische Grundlagen zum Einsatz generativer KI in Lehre und Prüfungen \nNach Besuch der Veranstaltung können die Teilnehmenden \n\ndie grundlegende Funktionsweise von generativen KI-Systemen beschreiben\,\nUnterschiede von generativer KI zu anderen Formen von KI benennen\,\nrechtliche Fragestellungen aus urheberrechtlicher und prüfungsrechtlicher Perspektive benennen\,\nethische Fragestellungen im Kontext des Einsatzes generativer KI in der Hochschullehre formulieren und reflektieren\,\ndidaktische Grundprinzipien für den Einsatz von generativer KI in der Hochschullehre beschreiben.\n\nEs besteht die Möglichkeit\, auf Wunsch Teilnahmebescheinigungen auszustellen. \nDie Teilnahme an der Veranstaltung ist kostenlos. Aus organisatorischen Gründen ist eine Registrierung notwendig. Im Anschluss an diese erhalten Sie den Zoom-Link zur Veranstaltung. \nBei organisatorischen oder inhaltlichen Rückfragen schreiben Sie uns gerne eine E-Mail an kiedu-nrw@rub.de. \n  \nAnmeldung\n\n\n  \n\n\n\nBitte lasse dieses Feld leer.\n \n\n	\n		Vor- und Nachname* [text* your-name placeholder "Bitte geben Sie hier Ihren Namen ein." akismet:author]\n		 \n	\n	\n		Ihre E-Mail-Adresse* [email* E-Mail-Adresse placeholder "Bitte geben Sie hier Ihre E-Mail-Adresse ein." akismet:author_email]\n		 \n	\n	\n	\n	\n		Ihre Hochschule* \n		 \n	\n	\n	\n	\n		Bitte geben Sie an\, in welcher Funktion Sie tätig sind:* \n		 \n	\n	\n	\n	\n		Ich stimme der Verarbeitung meiner Daten für diese Kontaktaufnahme zu. Weitere Informationen zur Verarbeitung der persönlichen Daten finden sich in der Datenschutzerklärung \n		 \n	\n	\n		\n		 \n	\nΔ
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SUMMARY:KI:edu.nrw-Themenreihe: Grundlagen einer Ethik der Künstlichen Intelligenz
DESCRIPTION:Vortrag \nEs werden einige Grundlagen einer ethischen Analytik von KI-Systemen und ihren Effekten auf die Anwender und die Gesellschaft vorgestellt. Diese basieren auf bestimmten Prämissen gegenüber der Natur und prognostischen Weiterentwicklung von KI – bspw. der Annahme\, dass es sich bei KI um eine disruptive Technologie mit gesamtgesellschaftlicher Bedeutung handelt. Anhand der Prämissen werden bestimmte Lösungsansätze vorgeschlagen. Dazu gehört prominent eine Anwendung der Selbstbestimmungstheorie (Self-Determination Theory) der Psychologen Ryan und Deci auf das Thema. \nLernziele \n\nNotwendige Prämissen für ein ethisches Verständnis von KI\nMögliche Lösungsansätze aus der Philosophie und Psychologie für Herausforderungen durch KI\n\nZielgruppe: Alle Interessierten von Mitgliedshochschulen der DH.nrw \nReferent: Dominik Bär aus dem KI:edu.nrw-Teilprojekt Ethik  \n\nAnmeldung\nEine Anmeldung ist bis zum 10.06.2026 möglich. \n\n\n  \n\n\n\nBitte lasse dieses Feld leer.\n \n\n	\n		Vor- und Nachname* [text* your-name placeholder "Bitte geben Sie hier Ihren Namen ein." akismet:author]\n		 \n	\n	\n		Ihre E-Mail-Adresse* [email* E-Mail-Adresse placeholder "Bitte geben Sie hier Ihre E-Mail-Adresse ein." akismet:author_email]\n		 \n	\n	\n	\n	\n		Ihre Hochschule* \n		 \n	\n	\n	\n	\n		Bitte geben Sie an\, in welcher Funktion Sie tätig sind:* \n		 \n	\n	\n	\n	\n		Ich stimme der Verarbeitung meiner Daten für diese Kontaktaufnahme zu. Weitere Informationen zur Verarbeitung der persönlichen Daten finden sich in der Datenschutzerklärung \n		 \n	\n	\n		\n		 \n	\nΔ
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SUMMARY:KI:edu.nrw-Themenreihe: Austauschforum II | Learning Analytics im Studienberatungsprozess von Zentralen Studienberatungen
DESCRIPTION:Austauschforum + Input \nIm ersten Austauschforum haben wir uns mit der Frage beschäftigt an welchen Indikatoren\, die sich durch Learning Analytics generieren\, mögliche Studienprobleme festgemacht werden können. Zudem gab es eine Einführung in die technische Infrastruktur POLARIS\, welche verschiedene Quellsysteme wie RWTHonline\, Dynexite und Moodle verknüpft und entsprechend die Learning Analytics Daten sammelt. \nDie für die RWTH relevanten Indikatoren sind nun festgelegt und mit spezifischen Hypothesen erweitert worden. Derzeit läuft eine Testphase von POLARIS\, um diese Hypothesen zu untersuchen und die Indikatoren weiter zu schärfen. In diesem zweiten Austauschforum werden ersten Ergebnisse aus der Testphase präsentiert. Zusätzlich möchten wir das Meinungsbild der Teilnehmenden in Arbeitsgruppen erörtern: Wie nehmen andere Kolleg*innen die Relevanz und Nützlichkeit der aktuellen Indikatoren wahr? \nZielgruppe: Alle am Teilprojekt Studienberatung interessierten Personen der Mitgliedshochschulen der DH.nrw \nReferentin: Swenja Schiwatsch aus dem KI:edu.nrw-Teilprojekt Studienberatung \n\nAnmeldung\nDie Anmeldung ist geschlossen.
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SUMMARY:KI-Update NRW 06/2026
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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SUMMARY:KI:edu.nrw-Themenreihe: "Das machen wir bisher nach Bauchgefühl." – Ein Praxisbericht zur Entwicklung und Evaluation eines Dashboards zur Aufgabenschwierigkeit
DESCRIPTION:Vortrag \nGibt es Aufgaben in meinen Prüfungen\, die schwerer sind\, als ich beabsichtige? Schneidet ein bestimmtes Thema oder ein bestimmter Aufgabentyp tatsächlich schlechter ab? \nZur Qualitätssicherung von Prüfungsfragen stehen Lehrenden bislang kaum Werkzeuge zur Verfügung\, die prüfungsübergreifende Kennwerte zu einzelnen Aufgaben darstellen. Für das RWTH-ePrüfungssystem Dynexite haben wir daher ein Dashboard entwickelt\, das Lehrenden Einblicke in die Schwierigkeit ihrer Aufgaben ermöglicht. Die technische Infrastruktur dafür stellt die Learning-Analytics-Software POLARIS bereit\, die im Projekt KI:edu.nrw entwickelt wird. \nIn diesem Vortrag berichten wir über den Entwicklungsprozess des Dashboards: von ersten Anforderungsanalysen über Wireframes und einen technischen Prototypen\, einem Workshop in der letzten KI:edu.nrw-Themenreihe\, Nutzungstests und Interviews mit Lehrenden bis hin zu einem umfangreichen Dashboard\, das inzwischen allen Lehrenden an der RWTH zur Verfügung steht. \nLernziele \nNach dem Vortrag sind die Teilnehmenden in der Lage\, \n• die Herausforderungen von Prüfenden bei der Qualitätssicherung von Aufgaben zu nennen\, \n• verschiedene Methoden in der Entwicklung und Evaluation eines Dashboards zu beschreiben und \n• die Potenziale und Grenzen der Aufgabenschwierigkeit als Kennzahl in der Qualitätssicherung von Prüfungen zu diskutieren. \nZielgruppe: Lehrende der Mitgliedshochschulen der DH.nrw \nReferent*innen: Laura Platte\, Martin Breuer aus dem Teilprojekt Learning Analytics \n\nAnmeldung\nDie Anmeldung ist geschlossen.
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