KI-Kompetenz in der Lehre fördern

Studierende kommen heute auf vielen Wegen mit KI in Kontakt – über Lernangebote, eigene Nutzung, Hochschulangebote oder konkrete Werkzeuge. Entscheidend ist jedoch, dass sie KI im fachlichen Kontext ihrer Lehrveranstaltung erproben und die Ergebnisse gemeinsam reflektieren.

So lernen Studierende, KI gezielt zu nutzen, Ergebnisse kritisch zu prüfen und Chancen und Grenzen für das eigene Fach besser einzuschätzen.

Die folgenden Praxisbeispiele zeigen, wie Sie solche Aufgaben mit überschaubarem Aufwand in Ihre Lehrveranstaltung integrieren können – inklusive Ablauf, Aufgabenstellung und Anregungen für die gemeinsame Auswertung.

KI als Feedbackgeber: KI- und Peer-Feedback vergleichen

KI- und Peer-Feedback vergleichen, bewerten und gezielt für die Überarbeitung eigener Texte nutzen.

KI-gestützte Recherche und Quellenarbeit kritisch einordnen

Klassische und KI-gestützte Recherche vergleichen und gefundene Quellen kritisch überprüfen.

KI als Lernpartner: KI-Erklärungen kritisch bewerten

Fachinhalte mit KI erschließen und die erzeugten Erklärungen anhand verlässlicher Materialien überprüfen.

Effizient mit KI arbeiten: Modell, Kontext und Datenbasis

Erproben, wie Kontext, bereitgestellte Materialien und Vorgehensweise die Qualität von KI-Ergebnissen beeinflussen.

Funktionsweise und Grenzen von KI-Chatbots untersuchen

Mit gezielten Tests untersuchen, wie KI mit falschen Annahmen und unsicheren Informationen umgeht.

KI als Reflexionsinstrument im wissenschaftlichen Arbeiten

Wissenschaftliche Arbeitsschritte mit und ohne KI durchführen und Veränderungen im eigenen Arbeitsprozess reflektieren.