Künstliche Intelligenz (KI) bezieht sich auf die F?higkeit von Maschinen, Aufgaben zu erfüllen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Generative KI ist eine spezialisierte Form von KI, die in der Lage ist, neue Inhalte wie Texte, Bilder oder Musik zu erstellen, anstatt nur bestehende Daten wiederzugeben oder zu analysieren. Besonders die generative KI kann in Lehr-Lern-Szenarien unterstützen und zur Studienqualit?t beitragen.

Die Auseinandersetzung mit KI ist auch für Lehrende und Lernende der 新老虎机平台,最新老虎机 Osnabrück von Bedeutung. Beispielsweise k?nnen mit ihr innovative Lehrmethoden und personalisierte Lernprozesse erm?glicht werden. Sie versetzt Lehrende in die Lage Lernmaterialien automatisch zu erstellen, interaktive Simulationen zu entwickeln oder individuelle Unterstützung zu bieten. Das kann nicht nur die Effizienz und die Qualit?t der Lehre steigern, sondern auch dabei helfen, Studierende auf die Anforderungen der modernen Arbeitswelt vorzubereiten.

An der 新老虎机平台,最新老虎机 Osnabrück haben Lehrende und Studierende Zugriff auf zwei frei nutzbare KI-Umgebungen: 

• HAWKI – HAWKI ist ein didaktisches Interface für 新老虎机平台,最新老虎机n, das auf der API von OpenAI basiert. Für die Nutzerinnen und Nutzer ist es nicht notwendig, einen Account anzulegen, die Hochschulkennung samt zugeh?rigem Passwort reicht für den Login aus.
• AcademicCloud – Die Academic Cloud ist das Akademische Serviceportal für Niedersachsen, welches von allen Hochschulmitgliedern genutzt werden kann. Nach dem Login haben Nutzer neben digitalen Speicherpl?tzen und Tools für gemeinsame Dateinutzung und virtuelle Kommunikation auch Zugriff auf einen KI-Chat mit diversen Sprachmodellen.

Bei der Nutzung von (generativer) KI sind Grenzen, Risiken und ethische Bedenken zu berücksichtigen. Generative KI-Systeme sind keine Suchmaschinen, die zu einer bestimmten Fragestellung passende Quellen wiedergeben. Stattdessen produzieren sie auf Basis von (eingeschr?nkten, ggf. veralteten oder fehlerhaften) Trainingsdaten Antworten, die statistisch wahrscheinlich, aber nicht unbedingt korrekt sind. Tats?chlich kommt es vor, dass KI-Systeme falsche oder irreführende Informationen generieren (sog. Halluzinationen), sowie die Verbreitung von Fake News und DeepFakes f?rdern. Durch falsche oder voreingenommene Trainings- bzw. Inputdaten kann au?erdem diskriminierender (z. B. rassistischer oder sexistischer) KI-Output entstehen. ?berdies sind Datenschutz und Urheberrecht wichtige rechtliche Grenzen, die beachtet werden müssen, aber nicht in allen KI-Systemen sichergestellt werden k?nnen. Da KI-Systeme auf gro?e Datenmengen zugreifen und diese verarbeiten, ist auch der hohe Ressourcenverbrauch (Strom, Wasser) kritisch zu betrachten. Ein achtsamer und reflektierter Umgang mit KI ist daher notwendig, um das gebotene Potential im positiven Sinne auszusch?pfen.

Des Weiteren sollte sich jede*r KI-User*in deutlich machen, dass wirkliches Verstehen und Lernen, eine eigenst?ndige Auseinandersetzung mit dem Lernstoff erfordert. Werden Aufgaben nicht mehr selbst bearbeitet oder durchdacht, sondern lediglich mithilfe einer KI gel?st, wird weniger gelernt und behalten. Und selbst das kritische Bewerten von KI-Output ben?tigt ein gutes Verst?ndnis des Themas. Es lohnt sich somit im Sinne des eigenen Wissens- und Kompetenzerwerbs sehr bewusst zu w?hlen, welche Aufgaben und damit Lernchancen man sich von einer KI abnehmen lassen m?chte.

Das Zentrum für Digitale Lehre, Campus-Management und Hochschuldidaktik (virtUOS) der Universit?t Osnabrück hat die Potentiale, Grenzen und Risiken hier noch etwas ausführlicher beschrieben. Das von ihnen zur Verfügung gestellte ?Mikromodul 'Willkommen im KI-Dschungel' schult zudem explizit im Umgang mit Gefahren bei der Verwendung KI-basierter Anwendungen. Das Modul ist für Hochschulangeh?rige der 新老虎机平台,最新老虎机 Osnabrück und anderer nieders?chsischer 新老虎机平台,最新老虎机n freigeschaltet.

Prompten bezieht sich auf das Erstellen und Verwenden von Eingaben oder Aufforderungen, um KI-Modelle, wie Chatbots oder Textgeneratoren, zu steuern. Diese Eingaben spezifizieren die Aufgaben, Einstellungen oder Themen und beeinflussen das Modellverhalten. Effektives Prompten erfordert pr?zise Formulierungen, um gewünschte Ergebnisse zu erzielen und die KI optimal zu nutzen.  

Achten Sie auf klare und pr?zise Formulierungen sowie auf relevante Stichw?rter und spezifische Anweisungen. Vermeiden Sie Mehrdeutigkeiten, w?hlen Sie den passenden Kontext und testen Sie verschiedene Varianten, um optimale Ergebnisse zu erzielen. Weitere Informationen finden Sie hier.

Die 新老虎机平台,最新老虎机 Osnabrück nutzt Künstliche Intelligenz (KI) aktiv in der Lehre, um Lerninhalte zu personalisieren und Routineaufgaben zu automatisieren. KI-Technologien erm?glichen es, den Unterricht individuell auf die Bedürfnisse der Studierenden zuzuschneiden. Dabei wird gro?er Wert auf den verantwortungsvollen Einsatz von KI gelegt, um Datenschutz und ethische Aspekte zu berücksichtigen. Die 新老虎机平台,最新老虎机 f?rdert dringend erforderliche ?KI-Kompetenzen“ als Lernziel und integriert KI in Lehr-/Lernsettings sowie Prüfungsformen. Eine kritisch-reflektierte und zugleich zukunftsorientierte Haltung gegenüber generativen KI-Anwendungen wird unterstützt, um die Zukunft des Lernens und Lehrens aktiv mitzugestalten.

Lehrende k?nnen KI auf vielf?ltige Weise in der Lehrvorbereitung und der Lehre nutzen. W?hrend der 新老虎机平台,最新老虎机phase kann KI helfen, relevante wissenschaftliche Artikel und aktuelle Forschungsergebnisse schneller zu finden. Bei der Ideenfindung unterstützt KI dabei, kreative Ans?tze für Unterrichtsinhalte und innovative Lehrmethoden zu entwickeln. 

In der Lehrplanung erm?glicht KI eine strukturierte und effiziente Planung von Lehrveranstaltungen, indem sie z. B. Stundenpl?ne optimiert und Lernziele definiert. ?bungen und Aufgaben k?nnen durch KI personalisiert und an die individuellen Bedürfnisse der Studierenden angepasst werden. Zudem kann KI bei der Erstellung und Bewertung von ?bungsaufgaben unterstützen. 

Für die Prüfungsvorbereitung bietet KI die M?glichkeit, praxisnahe Tests und Prüfungen zu generieren, die den Lernfortschritt der Studierenden genau abbilden.

Alle Elemente gelungener Lehre (wie z. B. Lernziele, -inhalte/-methoden bzw. Lehr-/ Lernsettings, sowie Prüfungsleistung/Benotung) k?nnen vor dem Hintergrund einer sich durch KI wandelnden Welt kritisch reflektiert und auf m?gliche/notwendige Anpassungen geprüft werden. Gerne unterstützen wir Sie bei diesem Prozess. In dieser didaktischen Handreichung der Deutschen Gesellschaft für Hochschuldidaktik (dghd) finden Sie schon einige Ideen und Empfehlungen zur praktischen Nutzung von KI in der Lehre. Eine an die KI-Welt angepasste Lernzieltaxonomie finden Sie in diesem ?berblick. 

Aus didaktischer Perspektive erscheint es empfehlenswert, die F?rderung dringend erforderlicher ?KI-Kompetenzen“ als Lernziel in die Fachlehre aufzunehmen und darauf aufbauend KI-integrative Aufgabenstellungen in Lehr-/ Lernsettings sowie bestehende Prüfungsformen einzubinden. Aufgabenstellungen dieser Art sind z. B. die kritische Analyse und Bewertung von KI-Output nach inhaltlichen, formalen oder ethischen Gesichtspunkten, der Abgleich von KI-Output mit Standard- oder Forschungsliteratur oder die Erstellung von Prompts für ein bestimmtes Ziel inkl. eigener Bewertung ihrer Qualit?t.  

Soll die Verwendung (generativer) KI durch Studierende eher eingeschr?nkt werden, k?nnen Sie folgende Stellschrauben in den Blick nehmen (vgl. Jochim & Lenz-Kesekamp 2023):  

• Angepasste Aufgabenstellungen, die derzeit (noch) nicht (so einfach) von KI übernommen werden k?nnen z.B.:  
  • Empirische Fragestellungen (z. B. Beobachtungen, Interviews), 
  • Fragestellungen mit Bezug zu aktuellen, pers?nlichen oder lokalen Themen, 
  • Transfer- und Anwendungsaufgaben (z. B. Fallstudien, Praxistransfers, Durchführung von eigenen Lehreinheiten inkl. interaktiver Phasen durch Studierende (ungleich Pr?sentation),  
  • kreative/sch?pferische oder handwerkliche Aufgaben (z.B. Herstellung eines Werkstücks, Plakate, Sketchnotes, Collagen, Legefilme, Websites oder Podcasts), 
  • Erkennen von Zusammenh?ngen (z. B. Concept-Maps), 
  • kritische Reflexion und Begründung bestimmter Praxisentscheidungen. 
• Dokumentation des Arbeitsprozesses: z. B. Videos, Fotos, Audios von Projekt-/ Praxisarbeiten oder Forschungen.  
• Reflexion oder Einbezug des Lernprozesses: z. B. Lerntagebücher, Einbezug von Ergebnissen aus Feedbackprozessen oder aus Gruppendiskussion in den Lehrveranstaltungen. 
• Beaufsichtigte Prüfungsformen: Prüfungsleistungen, die unter Beaufsichtigung (ent)stehen und w?hrend denen kein Zugang zu Medien erlaubt ist (z. B. Klausuren, mündliche Prüfungen), erm?glichen immer noch am ehesten den Ausschluss von KI. Schriftliche (Heim-)Arbeiten k?nnen darüber hinaus (wenn m?glich) durch mündliche Verteidigungen erg?nzt werden, die ein tieferes Themenverst?ndnis erfordern und über reine Pr?sentationen hinausgehen. Rechtliche Regelungen diesbezüglich entnehmen Sie der Infothek-Seite des Studierendensekretariats. 
• ?Neue“ Leistungsnachweise (bzw. Prüfungsformen - wenn überhaupt m?glich): z. B. Experimente, Prozessdokumentationen, Gruppendiskussionen – auch im Portfolio/Bundle mit klassischen Prüfungsformen m?glich.  
• ?Neue“ Lehrformate: Formate wie z. B. Flipped Classroom erm?glichen in den Pr?senzphasen eher gemeinsam in die Bearbeitung von Aufgaben und die Wissensreflexion zu gehen und k?nnen daher (wenn gewünscht) die Wahrscheinlichkeit reduzieren, dass zur Aufgabenbearbeitung  KI eingesetzt wird.  

Unterstützung bei didaktischen Fragen zur Anpassung von Lehr-/Lernsettings und Prüfungsleistungen finden Sie hier.

Grunds?tzlich ist es für die F?rderung von ?KI-Kompetenzen“ und die Schaffung von Chancengleichheit empfehlenswert, mit den Studierenden in einen (regelm??igen) Austausch über das Thema KI zu kommen und in diesem Zuge sowohl Potentiale als auch Grenzen und Risiken offen zu besprechen. Des Weiteren müssen Sie als Prüfende ausdrücklich festlegen, inwiefern die Nutzung von (generativer) KI als Hilfsmittel in Ihren Aufgaben und Prüfungsleistungen zugelassen ist. Nur was ausdrücklich zugelassen wurde, ist erlaubt. Eine Zusammenfassung der diesbezüglich geltenden Regeln an der 新老虎机平台,最新老虎机 Osnabrück finden Sie auf den Seiten des Studierendensekretariats in der Infothek. Ein genereller Ausschluss der Nutzung von KI in Prüfungen ist vielleicht theoretisch m?glich, erscheint (rechtlich) jedoch schwierig, da selbst die Rechtschreibprüfung in Textverarbeitungsprogrammen KI-basiert sein kann.  

Sollten Sie die Nutzung von (generativer) KI in Aufgaben und Prüfungsleistungen zulassen, sind u.a. folgende Fragen zu kl?ren: 

• Welche KI-Tools sind erlaubt/erwünscht, welche ggf. nicht? Wichtig ist, dass Sie von den Studierenden nur verlangen k?nnen, DSGVO-konforme Tools wie z. B. HAWKI zu verwenden, dass bei der Nutzung Urheberrechte gewahrt werden müssen und dass Sie die Chancengleichheit der Studierenden im Blick behalten sollten (insbesondere bei kostenpflichtigen Tools). 
• Was ist ein erlaubter Nutzungsumfang und wo sind Grenzen? Wann beginnt z. B. ein T?uschungsversuch? 
• Wozu verpflichten sich die Studierenden bei Nutzung (z. B. Kenntlichmachung, Angabe der Prompts, Zitation, Prüfung der Ergebnisse)? 
• Wie genau soll die Nutzung der Tools kenntlich gemacht werden? Sie k?nnen sich bei den Regeln zur Zitation an folgenden Empfehlungen des LearningCenters orientieren. Alternativ hat die Arbeitsgruppe Recht des Austauschforums nieders?chsischer 新老虎机平台,最新老虎机n zum Thema KI dazu auch eine umfassende Handreichung entwickelt. 

Ein Beispiel für sogenannte ?Rules for Tools“ finden Sie hier. Unterstützung bei weiteren Fragen finden Sie hier.

Es gibt zwar KI-Detektoren wie z. B. ZeroGPT oder AI-Detector, jedoch liefern diese nach derzeitigem Stand keine (rechts)sicheren Ergebnisse (vgl. Weber-Wulff et al. 2023). Zudem bestehen Datenschutz- und Urheberrechtsbedenken beim Einspeisen von Studierendendaten in KI-Programme. Besser ist es, die Prüfungsleistung bzw. Aufgabenstellung so zu gestalten, dass sie eigenst?ndige, menschliche Arbeit erfordert oder ?KI-Kompetenzen“ bewusst prüft. Unterstützung dabei finden Sie hier.

Um Ihnen Zeit beim Erkunden m?glicher Anwendungsszenarien in der Lehre zu ersparen, werden im Folgenden aktuelle Sammlungen von Best Practices vorgestellt und laufend aktualisiert: 

• In der didaktischen Handreichung der Deutschen Gesellschaft für Hochschuldidaktik (dghd) k?nnen bereits einige sehr gute Praxisbeispiele gefunden werden. 
• Ebenso anwendungsorientiert ist die Ver?ffentlichung der LMU München zu KI basierten Sprachmodellen in der Hochschulbildung. 
• In den kommenden Wochen wird hier überdies eine weitere Handreichung mit Best Practices für die Lehrvorbereitung ver?ffentlicht. Wer gerne schon jetzt mehr wissen m?chte, ist bereits jetzt in den AcademicHub eingeladen.  

Es gibt mittlerweile eine Vielzahl an KI-Tools, die in der Lehre und teilweise in der Forschung genutzt werden k?nnen. Eine Auswahl an Tools, die sich gut für die Verwendung in der Lehre eignen k?nnen auf folgenden Seiten gefunden werden: 

• Universit?t Siegen: https://digitale-lehre.uni-siegen.de/wissensdatenbank/ki-tools/
• Universit?t Osnabrück: https://digitale-lehre.uni-osnabrueck.de/ki-tools/

Auf der Plattform KI-Campus k?nnen Sie sich kostenlos anmelden und zahlreiche Online-Kurse zu unterschiedlichen Themen mit KI-Bezug anschauen (von Grundlagen zu Chat GPT über Data Literacy bis hin zu KI in bestimmten Anwendungsfeldern). Des Weiteren steht Ihnen hier eine Vielzahl von OER-Materialien für Ihre Lehre zur Verfügung. Der AcademicHub ist darüber hinaus eine niedersachsenweite Austauschplattform, auf der viele Workshops über KI aber auch andere interessante Themen für die Hochschullehre zu finden sind.  

Des Weiteren hat die Virtuelle 新老虎机平台,最新老虎机 Bayern ebenfalls einige OER-Materialien zur Nutzung von KI in der Hochschullehre zusammengestellt.

Das Hochschulforum Digitalisierung bietet eine Linksammlung zu diversen KI-Qualifizierungsangeboten für Hochschulmitglieder an.

Künstliche Intelligenz (KI) kann Studierenden helfen, effizienter zu lernen, kreative Ideen zu entwickeln und komplexe Aufgaben zu bew?ltigen. Hier sind einige M?glichkeiten, wie KI im Studium genutzt werden kann: 

• Automatische Zusammenfassungen von Texten 
• Unterstützung beim wissenschaftlichen Schreiben 
• KI-gestützte Sprach- und Lernhilfen 
• Datenanalyse und Visualisierung 
• Code-Generierung und Debugging 

Wenn Sie Fragen dazu haben, wenden kontaktieren Sie uns gern. 

Neben HAWKI, der datenschutzkonformen Variante von ChatGPT, k?nnen folgende KI-Tools Ihnen das Lernen, Schreiben und Organisieren im Studium erleichtern: 

• ChatGPT – Unterstützung beim Schreiben, Recherchieren und Lernen 
• Grammarly / DeepL Write – KI-gestützte Textkorrektur 
• QuillBot – Paraphrasierung und Zusammenfassungen 
• Notion AI – Organisieren und Automatisieren von Notizen 
• Elicit – Wissenschaftliche 新老虎机平台,最新老虎机 mit KI 
• Wolfram Alpha – Mathematische und wissenschaftliche Berechnungen 
• GitHub Copilot – KI-Hilfe für Programmierung 
• Otter.ai – Automatische Transkription von Vorlesungen 

Bitte beachten Sie, dass diese Tools unter Umst?nden nicht den deutschen Datenschutzrichtlinien unterliegen und informieren Sie sich im Vorfeld über m?gliche Gefahren bei der Nutzung (siehe unten). 

Eine Umfangreiche Liste zu weiteren KI-Tools finden Sie in der Wissensdatenbank für KI-Tools der Universit?t Siegen.

Auf Basis der beschriebenen Grenzen und Risiken sind u.a. folgende Aspekte unbedingt von Ihnen zu prüfen: 

• Datenschutz: Ist das KI-Tool DSGVO-konform wie z. B. HAWKI?  
• Urheberrecht: Werden durch die Nutzung des KI-Tools bzw. durch die Einspeisung von Daten (wie z. B. Vorlesungsfolien) unzul?ssigerweise Urheberrechte verletzt? 
• Quellen: Welche Quellen nutzt das KI-Tool? Existieren diese Quellen wirklich? Wie qualitativ hochwertig sind die Quellen / sind die Quellen zitierwürdig? Existieren die m?glichen Zitate im KI-generierten Text wirklich? 
• Inhalt: Lassen sich die generierten Inhalte auch in Grundlagenwerken des Forschungsgebiets oder in anerkannter, aktueller Forschung wiederfinden? Hat die KI Forschungsinhalte wirklich korrekt wiedergegeben / zusammengefasst oder sind hier Fehler zu finden? 
• Formalia: Welche Regelungen bestehen in Ihrer Lehrveranstaltung zur Kenntlichmachung und Zitation von KI-Nutzung bzw. KI-generiertem Output? 
• Ethik: Inwiefern ist transparent, wie die (generative) KI zu ihren Ergebnissen gekommen ist? Inwiefern wurden diskriminierende (rassistische, antisemitische, sexistische, ableistische etc.) Inhalte wiedergegeben bzw. erzeugt?  

Das im Zentrum für Digitale Lehre, Campus-Management und Hochschuldidaktik der Universit?t Osnabrück (virtUOS) erstellte Mikromodul 'Willkommen im KI-Dschungel' schult im Hinblick auf Gefahren und M?glichkeiten bei der Verwendung KI-basierter Anwendungen. Das Modul ist für Mitglieder der 新老虎机平台,最新老虎机 freigeschaltet.

Solange Ihre Lehrperson bzw. Ihr*e Prüfer*in die Nutzung von (generativer) KI in einer Prüfungsleistung nicht ausdrücklich zul?sst, ist sie als Hilfsmittel automatisch unzul?ssig. Eine unzul?ssige Nutzung von (generativer) KI kann zum Nicht-Bestehen der Prüfungsleistung führen. Es ist daher zwingend notwendig, dass Sie mit Ihrer Lehrperson besprechen, inwiefern der Einsatz von (generativer) KI als Hilfsmittel bei Prüfungen m?glich ist und welche individuellen Regeln bzw. M?glichkeiten und Grenzen für die jeweilige Lehrveranstaltung gelten. Grunds?tzliche Regelungen zur Nutzung von (generativer) KI bei Prüfungsleistungen an der 新老虎机平台,最新老虎机 Osnabrück finden Sie auf den Seiten des Studierendensekretariats in der Infothek.

Es ist unbedingt notwendig, dass Sie mit Ihrer Lehrperson besprechen, inwiefern der Einsatz von (generativer) KI als Hilfsmittel bei Aufgaben und Prüfungen überhaupt zugelassen ist und welche individuellen Regeln bzw. M?glichkeiten und Grenzen für die Lehrveranstaltung gelten. Sollte (generative) KI als Hilfsmittel ausdrücklich zugelassen sein, ist die Nutzung üblicherweise kenntlich zu machen. Sie k?nnen sich (nach Abstimmung mit Ihrer Lehrperson) bei der Zitation an folgenden Empfehlungen des LearningCenters orientieren.

Auf der Plattform KI-Campus k?nnen Sie sich kostenlos anmelden und zahlreiche Online-Kurse zu unterschiedlichen Themen mit KI-Bezug anschauen (von Grundlagen ChatGPT über Data Literacy bis hin zu KI in bestimmten Anwendungsfeldern).