KI-Kompetenzen fördern

Wie kann ich den souveränen und sinnvollen Umgang mit KI-Systemen in meiner Lehre fördern? Diese Frage treibt viele Lehrende um. Haben Sie sich dafür entschieden, KI-Tools in Ihre Lehrveranstaltung zu integrieren, sollten Sie im ersten Schritt mit Ihren Studierenden besprechen, welche Kriterien Sie und Ihre Lerngruppe nutzen werden, um die Ergebnisse der generativen KI zu bewerten, einzuordnen und zu hinterfragen. Deswegen hilft es, Ihren Studierenden einen klaren Rahmen zu geben, innerhalb dessen Sie mit KI-Systemen Ergebnisse produzieren können oder sollen und zu kommunizieren, welche Erwartungen Sie an die Präsentation, den Umgang und die Reflexion der Ergebnisse durch die Studierenden haben. Um diese Erwartungen erfüllen zu können, müssen Studierende den souveränen Umgang mit KI-Systemen bereits in der Lehrveranstaltung oder durch begleitende Aufgabenformate lernen können. Denn KI-Kompetenz zeigt sich nicht erst bei der Bewertung von generierten Inhalten, sondern auch im Umgang mit KI-Systemen zur Generation von Ergebnissen. Data Literacy und ein Verständnis davon, wie Systeme zusammenhängen und arbeiten (können) sind im Umgang mit KI-Systemen besonders hilfreich und wichtig. Thematisieren Sie mit Ihren Studierenden, dass KI-Systeme alle Biases (Vorurteile, Verzerrungen), die ihre Trainingsdaten enthalten, reproduzieren. Diskutieren Sie den Wert von kuratierten Datenbanken, den Effekt von Schnittstellen und digitalen vs. analogen Daten und wie sich Wissen darüber im Umgang mit KI-Systemen zeigt. Mehr zu den Basics über KI finden Sie auf Was ist KI?

Bevor Sie in Ihrer Lehrveranstaltung mit den Studierenden KI-Tools nutzen, informieren Sie sich über die geltenden Datenschutzbestimmungen.

…

Welche KI-Kompetenzen benötigen Studierende?

Einen gute Orientierung hierfür bietet der im Rahmen des DLHN-Verbundprojekts „KI in Studium, Lehre und Prüfungen“ erarbeitete KI-Kompetenzrahmen. Das Modell umfasst die Bereiche Technologie sowie rechtlicher und ethischer Rahmen, worauf die Bereiche Anwendung und Reflexion aufbauen. Außerdem werden drei Niveaustufen – Einsteigende, Fortgeschrittene und Vordenkende – unterschieden und für diese jeweils Lernziele aufgeführt (s. Beispiel-Grafik).

Aus Sicht der Autor:innen erfordert der „Umgang mit KI-Systemen an Hochschulen (…) neue Kompetenzen, denn diese funktionieren anders als bisher verwendete Software-Systeme. Die KI-Verordnung der europäischen Union schreibt daher auch vor, dass Personen, die KI-Systeme nutzen, über ausreichende KI-Kompetenzen verfügen müssen. Die KI-Kompetenzen ermöglichen es den Anwendenden, sich mit KI auseinanderzusetzen, mit ihr zu arbeiten sowie die KI zu steuern und zu gestalten, während sie kritisch die Vorteile, Risiken und ethischen Implikationen bewerten.“

Die ebenfalls im DLHN-Projekt entstandene KI-Basisschulung können Lehrende einsetzen, um KI-Kompetenzen ihrer Studierenden zu fördern. Die KI-Basisschulung ist ein kompaktes Selbstlernangebot und bietet einen Überblick über die technischen Grundlagen generativer KI-Systeme, vermittelt Tipps zur praktischen Anwendung und bietet Ansätze zur Reflexion rechtlicher sowie ethischer Aspekte des KI-Einsatzes. Die Bearbeitungszeit beträgt ungefähr 60 Minuten.

Zur Vertiefung eignen sich die KI-Mikromodule, die wir unten auf dieser Seite vorstellen.

…

In vier Schritten zur Integration von KI-Tools in der Lehre

Dr. Anna Faust zeigt in Ihrem Blogbeitrag im Hochschulforum Digitalisierung, wie sich Lehrende ohne KI-Expertise in vier Schritten den KI-Technologien annähern können, um sie in ihren Kursen und Veranstaltungen sinnvoll einzusetzen.

1. Die eigene Lehrveranstaltung mit Fokus auf Lerninhalte und Kompetenzen betrachten: Welche Lernergebnisse und Lernziele werden angestrebt und welche Kompetenzen werden vermittelt?
2. Relevante KI-Tools identifizieren: Nicht alle KI-Tools sind relevant, deshalb hilft die Frage „Inwiefern kann das KI-Tool die Aneignung von Kompetenzen und Erreichen von Ergebnissen beeinflussen?“ Was sind die Grenzen des KI-Tools und was sind die Erwartungen an das Tool?
3. In welchen Abschnitten der Veranstaltung lohnt es sich, neben den Lernzielen auch zusätzliche KI-Kompetenzen aufzubauen?
4. Integration der KI – didaktische Überlegungen: Hier durchdenken Sie den Einsatz des KI-Tools didaktisch.
   • Wie ändert sich Ihre Rolle als Lehrende:r durch den Einsatz neuer KI- Methoden?
   • Geben Sie klare Regeln für den Einsatz von KI-Systemen vor. Auch ein kurzer Blick in den verlinkten Blogartikel im HfD gibt Ihnen hierzu eine erste Orientierung.
   • Passen Sie Ihre Aufgabenstellungen an. Hier lohnt es sich, sich an den komplexeren Dimensionen von Verstehen nach Blooms Taxonomy zu orientieren. Hinweise dazu finden Sie auch auf der Seite Lernziele (neu) definieren.

…

Didaktische Handreichung und Good Practices

Die Arbeitsgruppe Digitale Medien und Hochschuldidaktik der dghd hat sich in der Handreichung zur praktischen Nutzung von KI in der Lehre detailliert mit dem praktischen Einsatz und Nutzen generativer KI in der Hochschullehre auseinandergesetzt. Im ersten Kapitel stehen die Kompetenzen im Blickpunkt, die Lehrende und Studierende künftig benötigen werden.

Eine umfangreich, stetig wachsende Sammlung von Use Cases soll Lehrenden Anregung und Orientierung bei der Integration von KI-Systemen in der Lehre geben.

In der Sammlung Good Practices von Lehrenden der Universität Osnabrück finden Sie Erfahrungen von Kollegeg:innen mit KI-Systemen in der Lehre. Hier finden Sie zudem erprobte Materialien wie Handreichungen oder Guidelines rund um das Thema „KI in der Lehre“ direkt aus den Instituten und Fachbereichen.

…

Materialien zur Schulung von studentischen KI-Kompetenzen

Zur Schulung von KI-Kompetenzen seitens der Studierenden können über die Courseware in Stud.IP die nachfolgenden Selbstlernmaterialien in die eigene Lehrveranstaltung integriert werden. Zum einen stehen drei KI-bezogene Mikromodule (MiMos) zur Verfügung, die einen idealen Einstieg in das Thema KI bieten. MiMos sind kurze, fachlich fundierte Selbstlerneinheiten, die jederzeit ausschnitthaft oder vollständig in 90 Minuten bearbeitet werden können. Zum anderen können Sie die KI-Basisschulung des DLHN-Projekts nutzen. Möchten Sie eine oder mehrere dieser Selbstlerneinheiten in Ihre Lehre integrieren, wenden Sie sich an  ki-virtuos@uni-osnabrueck.de.