Studierende sollen in Studiengängen komplexe Handlungskompetenzen erwerben. Diese Handlungskompetenzen werden zunehmend durch KI-Technologien beeinflusst.

KI kann dabei einerseits neue Erkenntnismethoden eröffnen und produktivere Arbeitsweisen durch vielfältig einsatzbare KI-Modelle ermöglichen. Andererseits ermöglicht es KI jedoch auch, bei eigentlich gut angelegten Kompetenzentwicklungsansätzen Lernprozesse zu „shortcuten“ und Anforderungen zu umgehen. Lernanlässe bleiben ungenutzt. KI offenbart und verstärkt darüber hinaus bereits zuvor bestehende strukturelle Schwächen didaktischer Konzepte und in der Kompetenzentwicklung.

Aufgrund der Auswirkungen neuer KI-Technologien müssen KI-Kompetenzen daher explizit und systematisch entwickelt werden, denn KI-gestützte Werkzeuge werden von Studierenden bereits flächendeckend genutzt. KI-Kompetenzen sind die Voraussetzung, um fachliche Handlungsfähigkeit, fachliche Qualität und gute wissenschaftliche Praxis in einer KI-geprägten Hochschullehre zu sichern. Verschiedene KI-Kompetenzrahmen (z. B. des Stifterverbands) adressieren diese Spannungsfelder über definierte Kompetenzbereiche.

Die Vermittlung von KI-Kompetenzen stellt Lehrende häufig vor die Herausforderung, geeignete KI-Tools in relevanten Anwendungsfällen im Studium und späteren Berufsleben der Studierenden zu integrieren. Gleichzeitig fehlt es vielfach an strukturierten, sofort einsetzbaren und didaktisch tragfähigen Formaten. Unsere 60-minütigen Lehrimpulse bieten einen Einstieg, um KI-Kompetenzen niedrigschwellig in der Lehrentwicklung zu verankern. Zusätzlich zu den untenstehenden Lehrimpulsen ist die Veröffentlichung dreier weiterer Lehrimpulse im April geplant.

Überblick über die einzelnen Lehrimpulse

Lehrimpuls #1: Forschungsfragen mit THKI Chat entwickeln

Befähigen Sie Studierende im Dialog mit dem hochschulweiten KI-Interface THKI Chat je nach Kontext Ihrer Lehrveranstaltung eine Forschungsfrage (z.B. für ein Projekt oder eine Hausarbeit) zu entwickeln und so den systematischen Umgang mit großen KI-Sprachmodellen im Forschungskontext zu erlernen.

Lehrimpuls #2: Textdokumente mit THKI Chat weiterverarbeiten

Mithilfe dieses Lehrimpulses erlernen Studierende, wie sie mit Textmaterialien arbeiten, die sie selbst verantworten oder bereitstellen – etwa eigene Entwürfe, Seminararbeiten oder freigegebene Textdokumente wie PDFs oder Word-Dateien – und dabei bewusst auf einen sachgerechten, datenschutzkonformen und urheberrechtskonformen Umgang mit Texten achten.

Lehrimpuls #3: Arbeitsweisen kritisch reflektieren mit THKI Chat

Vermitteln Sie Ihren Studierenden, wie sie KI-Tools wie THKI Chat gezielt und effektiv einsetzen, um das eigene Bearbeiten von Aufgaben sowie das Anwenden von Methodiken und Herangehensweisen im wissenschaftlichen Arbeiten kritisch zu reflektieren, zu strukturieren und anzupassen.

Empfehlungen / Hinweise für die Praxis

Die Lehrimpulse können darüber hinaus untereinander kombiniert werden, um z. B. zu vermitteln, wie bestimmte Arbeitsprozesse über den Einsatz von KI-Systemen unterstützt, erweitert und effizienter gestaltet werden können. 

Außerdem kann jeder einzelne Lehrimpuls hinsichtlich des Ablaufs, der Dauer und der Zielstellung variiert und mit didaktischen Methoden erweitert werden.

Hinweise zu Verknüpfungsmöglichkeiten, Variationen und Erweiterungen finden Sie auf den Lehrpfade-Artikeln der einzelnen Lehrimpulse sowie auf den zum Download bereitgestellten PDF-Dokumenten.

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Kurz erklärt

Die Motivation der Studierenden wird in hohem Maße von Ihrem Lehrsetting, Ihrer Kommunikation und der Einbettung der Lehrveranstaltung in den Studiengang beeinflusst. Gestalten Sie diese Faktoren so, dass Sie Motivation fördern und Selbstständigkeit wertschätzen. Sie können die Motivation nicht vollständig kontrollieren, da die Verantwortung letztendlich bei den Studierenden liegt und einige sich trotzdem gegen eine aktive Teilnahme entscheiden könnten. Vermeiden Sie jedoch Rahmenbedingungen, die die Motivation hemmen. Dazu gehören lange Monologe und unübersichtliche Präsentationen, die zum passiven Zuhören verleiten. Auch intransparente Bewertungskriterien und mangelnde Beziehungsgestaltung in den Präsenzphasen können dazu führen, dass Studierende den Kontakt scheuen und sich wenig einbringen. 

Selbstbestimmungstheorie nach Deci und Ryan (1983)

Die Selbstbestimmungstheorie von Edward Deci und Richard Ryan (1983) bietet praktische Ansätze zur Schaffung eines motivationsfördernden Umfeldes in Lehrveranstaltungen. Nach Deci und Ryan ist die einfache Unterscheidung zwischen ‚extrinsischer‘ und ‚intrinsischer‘ Motivation nicht differenziert genug. Intrinsische Motivation ist zwar der stärkste Antrieb, bei dem Studierende eine Tätigkeit oder ein Thema von sich aus als erfüllend oder interessant empfinden und sich deshalb engagieren. Aber auch weniger attraktive Aufgaben können selbstbestimmt angegangen werden. Die Theorie unterteilt den Bereich der extrinsischen Motivation in vier Stufen, die ein Kontinuum von ‚fremdbestimmtes Handeln‘ bis ‚selbstbestimmtes Handeln‘ beschreiben. Die folgende Abbildung veranschaulicht dies. 

Intrinsische Motivation

Das Wort intrinsisch entlehnt sich aus dem Lateinischen und bedeutet so viel wie ‚von innen heraus‘. Ein intrinsisch motiviertes Verhalten wird durch Anreize, die in der Tätigkeit selbst liegen verstanden. Eine solche Tätigkeit bereitet Freude und Vergnügen und wird als interessant empfunden. Intrinsische Motivation bedeutet auch selbstbestimmtes Handeln. 

Extrinsische Motivation

Auch hier entlehnt sich das Wort ‚extrinsisch‘ dem Lateinischen und bedeutet in etwa ‚von außen her‘. Bei der extrinsischen Motivation wirkt nicht die Handlung selbst motivierend, sondern etwas außerhalb der Handlung. Oft handelt es sich dabei um eine zweckzentrierte Motivation, also ein Verhalten, dass einem äußeren Ziel und Nutzen dient, anstatt Selbstzweck zu sein. Extrinsische Motivation bedeutet auch fremdbestimmtes Handeln. 

Video über extrinsische Motivation

Video über die Selbstbestimmungstheorie

Ermöglichen Sie Motivation, indem Sie…

In dieser Tabelle finden sich weitere Beispiele für motivationsförderliche und -hinderliche Maßnahmen.

Links & Literatur

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Hinweis: In diesem Text finden Sie Informationen, die Spielinhalte vorwegnehmen.

Hier geht es zum Spiel!

Kurz erklärt: Wie funktioniert der Leitfaden?

Der Leitfaden basiert auf dem Konzept des Game-Based-Learning. Neben dem Spielen des Spiels ist hier das Debriefing zentral. Der Begriff steht für Nachbesprechung und soll die Spielerfahrung mit Lernen verbinden (Pivec et al. 2003, S. 218). Das Debriefing orientiert sich an den Schritten des Experiential Learning. So geht es darum, die Erfahrungen wahrnehmbar zu machen, zu greifen und sie anwendbar zu machen (Kolb & Yeganeh 2011, S. 3f.). 

Auf dieser Seite finden Sie neben einem inhaltlichen Überblick von BtC einen Vorschlag für die Gestaltung eines Workshops, in den das Spiel eingebunden ist. Wir schlagen im Leitfaden Elemente vor, die in ihrer Länge durch unterschiedlich aufwendige Methoden variabel sind.  

Der Leitfaden wird durch Informationen auf dieser Webseite ergänzt. Beide Webseiten zusammen geben Ihnen alle Impulse, um Beyond the Chalkboard in einem hochschuldidaktischen Angebot einzusetzen. 

Spielinhalte von Beyond the Chalkboard

Der Workshop in Elementen

Der Workshop ist ganztägig (ca. 6 Stunden) und für eine Gruppengröße von 5 – 30 Teilnehmenden geplant. Wir empfehlen Ihnen eine barrierefreie Planung Ihres Bildungsangebots! Für eine kürzere Durchführung finden sich Hinweise in den jeweiligen Elementen. Wir schlagen eine Durchführung in Präsenz vor.  

Links & Literatur

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Welche Funktionen erfüllt das Schreiben für den Kompetenzerwerb an der Hochschule?

Texte sind das zentrale Kommunikationsmittel für die Wissenschaft. Das Schreiben von Texten ist zugleich ein kaum zu unterschätzendes Denkwerkzeug, das dazu verhelfen kann, neue Ideen zu generieren, Wissen zu vernetzen und kritisches Denken zu schulen. Das heißt, dass Schreiben nicht bloß als ‚Transportmittel‘ für Wissen und Informationen dient, sondern auch eine epistemisch-heuristische Funktion erfüllt. Schreiben einschließlich Berechnungen, Erstellen von Zeichnungen, CAD und weiteren Visualisierungen ist somit für alle Fächer wichtig, um zugleich fachliche Inhalte zu erarbeiten und fachliches Denken einzuüben und zu vertiefen.

Neben Haus- und Abschlussarbeiten, die das wissenschaftliche Schreiben trainieren, sind an der TH Köln auch andere Textsorten wie Portfolios, Seminar- und Versuchsprotokolle, Praktikums-, Praxis- und Reflexionsberichte, Dokumentationen und weitere praktische schriftliche Prüfungsformen von Bedeutung. Textsorten sind Muster, an denen sich Schreibende bei der formalen und inhaltlichen Gestaltung eines Textes orientieren und die Lesende als Erwartung an die formal-inhaltliche Gestaltung an einen Text herantragen. Durch das Lesen und Schreiben verschiedener Textsorten lernen Studierende, wie in ihrem Fachbereich Fragen gestellt und Probleme gelöst werden. Sie können sich durch ein reflektiertes Textsortenwissen auch schneller an neue Kommunikationssituationen in der wissenschaftlichen wie auch der beruflichen Praxis anpassen. Insbesondere das Schreiben im Hochschulkontext ist durch einen komplexen kognitiven Prozess gekennzeichnet, für dessen Bewältigung Studierende individuelle (Schreib-)Strategien entwickeln müssen. Wissenschaftliches Arbeiten und Schreiben erfordert ein Zusammenspiel verschiedener Teilkompetenzen (Informations-, Lese- und Schreibkompetenz, aber auch generische Teilkompetenzen wie Selbstregulation oder digitale Kompetenzen) sowie Wissen über Inhalte, Sprache oder Adressat*innen (s. Abbildung). Somit zielt das wissenschaftliche Schreiben auf höhere Lernzielebenen wie Analyse, Synthese und Beurteilung und muss schrittweise gelernt und gelehrt werden, ohne und in Zukunft auch mit KI. Beides sollte aus unserer Sicht in die Lehre integriert werden, doch nicht als zusätzlicher Lehrstoff, sondern als Werkzeug in der Lehrpraxis, die ganz konkret fachliche wie metakognitive Kompetenzen schult und somit einen Gewinn für alle Seiten darstellt.

Inwiefern verändert die Nutzung von KI beim Schreiben den Kompetenzerwerb?

Durch den Einsatz von Large Language Models (LLM) bzw. von KI-generierten Texten verschieben sich die Kompetenzen, die für das wissenschaftliche Schreiben erforderlich sind: Schreibende verfassen keine Texte mehr von Grund auf, sondern sie weisen sprachverarbeitende KI an, Text zu generieren und prüfen, beurteilen und überarbeiten die KI-generierten Textelemente. Dieses Phänomen ist bereits in der Techniksoziologie (Rammert, Schulz-Schäfer, Latour u. a.) und der Kybernetik als Verschiebung von ausführenden Handlungen in Mensch-Maschine-Interaktion bekannt, wie die Nutzung von Navigationsgeräten veranschaulicht: Die Maschine berechnet eine vom Menschen vorgegebene Route. Der Mensch prüft, ob die geplante Route realistisch ist, seinem Bedarf entspricht und richtet sich in der weiteren Anwendung nach den Vorschlägen der Maschine. In dieser Kompetenzverlagerung steckt Potenzial, aber sie birgt ebenso Unwägbarkeiten und Gefahren. Die Funktion des wissenschaftlichen Schreibens – auch mit KI – bleibt dagegen das Erkenntnisinteresse eines Menschen, also die Epistemik des Schreibprozesses. Für das Schreiben an der Hochschule und im Anschluss daran im Beruf kann die Nutzung von THKI Chat neue Möglichkeiten zur Kompetenzentwicklung auch mit Blick auf Future Skills (wie technologische, transformative oder ethische Kompetenzen) eröffnen, doch auch dies muss ganz konkret in der Lehre gemeinsam mit Studierenden eingeübt und reflektiert werden.

Wie lässt sich KI gewinnbringend und verantwortungsvoll für das wissenschaftliche Schreiben nutzen?

Der Schreibprozess ist geprägt von fachlichen Konventionen, individuellen Strategien und bisherigen Schreiberfahrungen, aber auch durch die zur Verfügung stehenden Werkzeuge und Technologien, mit deren Hilfe Text entsteht: Notizbuch, Computer und nun auch maschinelle Intelligenz können kognitive Prozesse beeinflussen und entlasten, so dass Kapazitäten frei werden für andere Denkaufgaben. Daher ist davon auszugehen, dass KI-Tools Schreib- und somit auch Wissenschaftspraktiken beeinflussen werden und vice versa. In welchem Ausmaß sich wissenschaftliche Praktiken und Konzepte von Autor*innenschaft verändern werden, ist derzeit noch nicht abzusehen. Das Fundament für wissenschaftliche Texte bilden nach wie vor die Prinzipien guter wissenschaftlicher Praxis: Der*die Verfasser*in trägt die Verantwortung für den eigenen Text und muss transparent und kritisch mit fremder und eigener Forschung und dem Zustandekommen der Ergebnisse umgehen. Daher wird es für Sie als Lehrende umso wichtiger, Studierende die fachlichen Schreibpraktiken in der Lehre einüben zu lassen, damit für sie etwa die Funktion der vollständigen und korrekten Angabe von Quellen, die Richtigkeit von Berechnungen, die Normenkonformität technischer Zeichnungen und von CAD-Darstellungen usw. deutlich wird. Es ist an Ihnen, den Studierenden zu vermitteln, dass es sich dabei nicht um eine langweilige Pflichtübung oder ein zu vernachlässigendes Oberflächenphänomen handelt: Nutzende bleiben nicht nur für die formale Richtigkeit des Textes verantwortlich, den die Maschine generiert. Natürlich bleiben Menschen auch die verantwortende Instanz, um beispielsweise zu prüfen,

• ob eine Forschungsfrage einer Hausarbeit geeignet ist,
• ob der Zusammenhang zwischen mehreren Arbeitshypothesen richtig ist,
• ob die gewählte Methode geeignet ist, um das Forschungsanliegen zu klären,
• ob Einzelaussagen im generierten Text richtig oder falsch sind – das gilt auch für Visualisierungen –,
• ob generierte Aussagen für die Leserschaft nachvollziehbar sind und den Erwartungen den jeweiliger Lesenden, also der Textsorte, entsprechen,
• ob der Aufbau und die Argumentation schlüssig sind,
• ob von der Maschine angegebene Quellen überhaupt existieren,
• ob die für das Thema relevanten Quellen im Text enthalten sind und
• ob die angegebenen Quellen wissenschaftlichen und möglicherweise sogar ethischen Standards entsprechen.

Nach derzeitigem Stand ist es für Studierende nach wie vor unerlässlich, alle Bestandteile des Schreibprozesses auch ohne KI-Tools bewältigen zu können, um sie zielführend und reflektiert einzusetzen. KI-Tools können den Schreibprozess an vielen Stellen entlasten oder effizienter gestalten. Studierende können die bekannten KI-Tools unter Ihrer Anleitung in Bezug auf Folgendes explorieren: Vorschläge einholen für die Themenfindung/Ideen-generierung, Strukturierungsansätze für Texte, Feedback zum selbstständig erstellten Text auf den Ebenen der Rechtschreibung, Zeichensetzung, des Layouts, der Zitationsregeln, möglicherweise auch zum Ausdruck oder gar Inhalt.

Ein Risiko könnte darin bestehen, dass Studierende gerade beim ersten wissenschaftlichen Schreiben im Studium (in einigen Fächern im ersten Semester, in anderen erst mit der Abschlussarbeit) überfordert und nicht im wissenschaftlichen Arbeiten ausgebildet sind. Sie könnten dann ganze Texte von ChatGPT generieren lassen und diese übernehmen, ohne die oben genannten formalen und inhaltlichen Aspekte kritisch zu prüfen. So stellt sich für Lehrende die Frage, ob die Studierenden, die nun ein Studium aufnehmen, ebenso wie ihre Kommiliton*innen höheren Semesters auch in der Lage bleiben müssen, einen wissenschaftlichen Text selbstständig ohne generative KI verfassen zu können. Alternativ stellt sich die Frage, ob sich grundsätzlich Lehrmethoden und Prüfungsformen etwa durch Einbindung einer mündlichen Prüfung oder Verteidigung von schriftlichen Arbeiten ändern müssen. Dies könnte die Grundlage bleiben, um auch Texte anderer auf ihre Wissenschaftlichkeit hin zu überprüfen und letztlich gegebene Informationen kritisch einschätzen und bewerten zu können. Diese Kompetenz bleibt eine der wesentlichen Kompetenzen, die Studierende während ihres Studiums erwerben und für ihr späteres Berufsleben, vor allem auch als Bürger*innen einer demokratischen Gesellschaft benötigen. Was bedeutet dies nun ganz konkret für das Lehren und Lernen an der Hochschule?

Hinweise für die Praxis

Die Weiterentwicklung von KI ist sehr dynamisch und daher ist es ratsam, auf dem Laufenden zu bleiben. Am Ende des Artikels finden Sie entsprechende Empfehlungen für aktuelle Publikationen und Videos zum Thema. Wir betreten mit der Arbeit mithilfe von KI-Tools Neuland und es stehen noch eine Menge Forschungsvorhaben und deren Ergebnisse aus, um auf deren Grundlage fundiert Vorschläge für die Praxis machen zu können. Nach derzeitigem Stand (März 2024) möchten wir Ihnen aber folgende fünf Anregungen für die Praxis mitgeben.

Literatur und weiterführende Links

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Was ist Künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz  – kurz KI oder Englisch: AI – umfasst Technologien wie Chatbots und Bildgeneratoren. Das dahinterstehende Konzept reicht aber sehr viel weiter. Im Kern geht es darum, Maschinen zu befähigen, menschliche Intelligenz zu erreichen oder sogar zu übertreffen. KI ermöglicht es Maschinen und Computern, kognitive Prozesse wie Lernen, Sprachverständnis, Mustererkennung und autonomes Problemlösen durchzuführen. Technologien in der KI-Forschung beinhalten unter anderem Fuzzy Logic, Maschinelles Lernen, Evolutionäre Algorithmen, Natural Language Processing und Künstliche Neuronale Netzwerke. Diese bilden die Basis für die Entwicklung von KI-Modellen, die auf spezifische oder breitgefächerte Funktionen trainiert werden können. Das Konzept der Künstlichen Intelligenz zielt sehr viel weiter als das, wo wir derzeit stehen.

Was sind Künstliche Neuronale Netzwerke (KNN)?

Künstliche Neuronale Netzwerke (KNN) sind Modelle, die in ihrer Architektur natürlichen neuronalen Netzwerken, wie dem des menschlichen Gehirns, nachempfunden sind. Sie bestehen aus künstlichen Neuronen, deren Verbindungen während des Trainings anhand großer Datensätze laufend neu gewichtet werden. Diese Neugewichtung durch Feedback zielt darauf ab, dass das Netzwerk generalisierte Muster erlernt, sodass es nach dem Training auch auf unbekannte Datenmuster sinnvoll reagieren kann. Viele der heute populären Large Language Models wie GPT-4, BERT oder Llama nutzen die Transformer-Architektur, eine spezielle Form von KNN, die 2017 eingeführt wurde.

Was sind KI-Modelle?

KI-Modelle sind computergestützte Netzwerke, die entweder für spezifische Aufgaben (Task-specific Models) oder ein breites Anwendungsspektrum (Foundation Models) entwickelt werden. Sie lernen Muster zu erkennen und zu generieren und werden dazu anhand von Datensätzen trainiert und damit nicht wie andere Systeme programmiert.

Task-specific Models konzentrieren sich auf bestimmte Anwendungen, wobei die Qualität der Trainingsdaten entscheidend ist. Sie sind effizient in eng definierten Bereichen, wie zum Beispiel in spezialisierter Übersetzungssoftware. Foundation Models hingegen nutzen umfangreiche Datensätze, um vielfältige Funktionen abzudecken. Sie sind komplexer und können eine breite Palette von Aufgaben bewältigen. Zu diesen Modellen zählen Large Language Models und Multimodal Models, die sich durch eine hohe Anzahl von Parametern auszeichnen.

Was sind Large Language Models (LLM) und Natural Language Processing (NLP)?

Large Language Models (LLM) sind KI-Systeme, die Texte verarbeiten und erzeugen können. Sie sind ein Typ von Foundation Models und basieren auf umfangreichen neuronalen Netzwerken. Sie können Texte analysieren, interpretieren und neue Inhalte erstellen, was sie für Anwendungen wie Chatbots und Übersetzungsprogramme wertvoll macht.

Natural Language Processing (NLP) ist die zugrundeliegende Technologie, die LLMs ermöglicht, menschliche Sprache zu verarbeiten. NLP umfasst Methoden und Algorithmen, die Computern das Lesen, Verstehen und Interpretieren menschlicher Sprache ermöglichen. Es ist der Schlüssel dazu, wie LLMs Texte verstehen und sinnvolle Antworten generieren können.

Zusammen bilden LLM und NLP die Grundlage für viele moderne KI-Anwendungen, die Sprachverständnis und -erzeugung erfordern, und sind zunehmend wichtig für Forschung und akademische Textarbeit.

Was ist eine KI-Anwendung?

Eine KI-Anwendung ist die Umsetzung eines KI-Modells in reale Anwendungsbereiche. Sie ist eine Software, welche ein KI-Modell verwendet, um spezifische Aufgaben oder Funktionen zu erfüllen. Der Begriff KI-System wird oft synonym zu KI-Anwendung verwendet, vor allem in technologischen Kontexten.

Innerhalb der KI-Systeme lassen sich weitere Kategorien unterscheiden, etwa generative KI-Systeme und erkennende KI-Systeme. Der Trend geht dahin, dass verschiedene KI-Modelle in komplexen Softwareumgebungen und in Kombination mit anderen KI-Modellen und Programmen kombiniert werden. Beispiele dafür sind die Verknüpfung des Bildgenerators DALL-E mit ChatGPT (Multimodal), oder die Integration von Wolfram Alpha in Perplexity AI, was neben KI-gestützter Suche auch die Lösung mathematischer Gleichungen ermöglicht.

KI-Anwendungen für unterschiedliche Hochschulkontexte haben wir in unserer KI-Toolbox für Sie zusammengestellt.

Was sind ChatGPT, Google Bard und HuggingChat?

ChatGPT, Google Bard und HuggingChat sind konversationale Chatbots, also KI-Anwendungen, die natürlich sprachlich mit Nutzer*innen interagieren, ohne auf vordefinierte Fragen und Antworten beschränkt zu sein. Sie basieren auf Large Language Models, wobei nur der Quellcode von HuggingChat als Open-Source-Modell öffentlich ist. Diese Chatbots sind auf das Verarbeiten und Generieren von natürlicher Sprache spezialisiert, wobei die Qualität der Antworten stark von den gestellten Anfragen – den sogenannten Prompts – abhängt.

Was ist ein Prompt?

Ein Prompt ist ein Eingabebefehl oder eine Anweisung, die einem Computerprogramm gestellt wird. In der KI, besonders bei Sprachmodellen, dient ein Prompt als Auslöser für die Generierung von Antworten oder Inhalten. Wie Sie einen guten Prompt selbst formulieren können, erfahren Sie in unserer Promptanleitung. Welche unterschiedlichen Strategien Sie verfolgen können, um zum gewünschten Ergebnis zu gelangen, haben wir in diesem Dokument zu Promptstrategien zusammengefasst.

Hinweise für die Praxis

Was ist beim Einsatz von KI-Technologien zu berücksichtigen?

Alle KI-Modelle können Fehler machen, irreführen oder halluzinieren. Ihr Output kann auf abweichenden oder diskriminierenden Repräsentationen der Realität basieren oder sogar Diskriminierung und gesellschaftliche Missstände replizieren und verstärken. Auch die maschinelle Intelligenz tritt aus sozialen Gefügen hervor, baut auf – in Teilen prekärer – menschlicher Arbeit auf und bedarf gerade bei generativer KI enormer Mengen an Energie. Dies macht eine kritische Betrachtung von KI besonders wichtig, auch wenn der Einsatz von KI-Tools nützlich sein kann. Den technologischen Wandel durch KI-Technologien kritisch und reflektierend mitzugestalten, fordert Hochschulen derzeit heraus und wird alle Disziplinen, Fachbereiche, aber auch die Hochschule als Organisation weiter beschäftigen. Wenn Sie sich in diesen Kontexten – gerade mit LLMs – beschäftigen, achten Sie auf folgende Punkte:

• Transparenz & Einordnung: Es ist notwendig, generierte Inhalte kritisch zu hinterfragen und einzuordnen. Dies erfordert in aller Konsequenz auch die Zugänglichkeit der Modelle und Trainingsdaten.
• Urheberin KI: Durch generative KI wird es zunehmend schwieriger, Inhalte als künstlich erzeugte zu erkennen. Das ist aber besonders relevant, um die Eigenleistung von Studierenden einzuschätzen.
• Erklärbarkeit: Die Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen einer KI ist oft begrenzt, da diese nicht anhand von konkreten Regeln oder Code-Stellen erklärbar sind.
• Kreativität & Zufälligkeit: Generative KI schafft durch Zufallsvariationen häufig neue, unvorhersehbare Ergebnisse, selbst bei gleichen Eingabeaufforderungen.

Lehre erweitern mit dem KI-Campus

Generell handeln in komplexen, praxisorientierten Situationen zunehmend und in allen Disziplinen auch maschinelle Intelligenzen. Darum ist ein grundlegendes Verständnis über die Funktionsweise und den Einsatz von KI für Studierende sinnvoll. Inhalte, die dieses Verständnis fördern und die Studiengänge in ihre Curricula aufnehmen können, finden Sie auf dem KI-Campus. Der KI-Campus ist eine kostenfreie digitale Lehrplattform, gefördert vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF). Dort lassen sich zahlreiche unterschiedliche Lernangebote für verschiedene Anwendungsfälle finden:

• Videos zur Einbindung in Ihre Lehre, beispielsweise über die Grundlagen generativer KI
• Podcasts als begleitende Inhalte für Ihre Lehre, zum Beispiel über den gesellschaftlichen Einfluss von KI
• Komplette Kurse, zum Beispiel „KI für alle: Einführung in die Künstliche Intelligenz„
• Natürlich können Sie sich auch selbst einbringen, um Lehre über KI gemeinsam mit dem KI-Campus zu gestalten. Ein Beispielprojekt von Angehörigen der TH Köln ist der Data Literacy Basiskurs.

Wie kann man KI in kompetenzorientierte Lehre integrieren?

In einer kompetenzorientierten Lehre erwerben Studierende jenseits einer simplen Ersetzungslogik – „Das macht die KI für mich!“ – konkrete Handlungskompetenzen in der Mensch-Maschine-Interaktion.

Überprüfen Sie daher ihre fachlichen Learning Outcomes, ob KI-Technologien für diese konkret zu erwerbenden Kompetenzen relevant sind. Beim Anpassen von Lernzielen sollten diese klar formuliert werden. Die Lernziele können KI-Technologien direkt adressieren, wie die Lerninhalte des KI-Campus, oder KI als hilfreiches Tool einbeziehen – also für das WOMIT, mit dem Lernende das Lernziel erreichen, eine Rolle spielen. Dann sollte diese Mensch-Maschine-Interaktion Teil Ihrer Lehrkonzeption werden.

Kann eine Handlung leicht auf einem angemessenen Niveau durch beispielsweise einen KI-Chatbot automatisiert werden, kann es durchaus sinnvoll sein, die entsprechende Lerneinheit ohne KI als Hilfsmittel und in Präsenz zu gestalten. Das WOZU des Lernziels darf dabei nicht verloren gehen. Gerade bei Kompetenzen, die unter Ausschluss von KI erlernt werden sollen, ist es wichtig, den Studierenden deutlich zu machen, wozu sie verantwortungsvoll handeln können müssen in Bereichen, die maschinelle Intelligenz ebenfalls automatisieren könnte. In diesem Kontext ist es wichtig, dass eine intensive Auseinandersetzung mit den Entwicklungen in Forschung und Praxis der jeweiligen Disziplin stets berücksichtigt wird.

Um einen KI-Chatbot in ein Lehr-Lernszenario niedrigschwellig und chancengleich zu integrieren, nutzen Sie THKI Chat. Weitere Anregungen zu sinnvollen KI-Anwendungen finden Sie in unserer KI-Toolbox. Zudem können Sie sich über Ihre KI-Lehrkonzepte in unseren Brownbag-Sessions und unserem Space KI@THK austauschen. Zur Inspiration können Sie gerne auf die Use Cases der FUH eingehen.

Links & Literatur

• Deutscher Ethikrat, Stellungnahme: Mensch und Maschine – Herausforderungen durch Künstliche Intelligenz (Kapitel 3)
• Entwicklungsagentur Rheinland-Pfalz: Gutachterliche Stellungnahme zu den Auswirkungen künstlicher Systeme im Speziellen und der Digitalisierung im Allgemeinen auf das kommunale Leben in Rheinland-Pfalz 2050
• Spielarten der Künstlichen Intelligenz: Maschinelles Lernen und Künstliche Neuronale Netze (Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation, Blogbeitrag)
• Center for Research on Foundation Models (CRFM), Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (HAI), Stanford University: On the Opportunities and Risks of Foundation Models
• Technische Hochschule München, Ludwig-Maximilians-Universität München, Universität Tübingen: Positionspapier: ChatGPT for Good? On Opportunities and Challenges of Large Language Models for Education
• Fraunhofer-Institut für Naturwissenschaftlich-Technische Trendanalysen: Natural Language Processing
• Basiswissen zu Künstlicher Intelligenz auf dem KI-Campus
• Hessisches Kultusministerium: Handreichung “Künstliche Intelligenz (KI) in Schule und Unterricht” (Abschnitt: Glossar)

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Kurz erklärt: Geschlechtervielfalt

Rechtliche Grundlagen

Ziel des Gesetzes ist, Benachteiligungen aus Gründen der Rasse oder wegen der ethnischen Herkunft, des Geschlechts, der Religion oder Weltanschauung, einer Behinderung, des Alters oder der sexuellen Identität zu verhindern oder zu beseitigen.  

Gesetz zur Abschaffung von Benachteiligungen auf Grund des Geschlechts oder der sexuellen Identität, AGG § 1 Ziel des Gesetzes

Grundlage für die geschlechtersensible Lehre sind das Deutsche Grundgesetz (Artikel 3, Absatz 3), das Personenstandsgesetz (§ 22), der Vertrag von Amsterdam (Artikel 6a), sowie das Allgemeine Gleichbehandlungsgesetz. 

Links & Literatur

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Kurz erklärt: Was ist Barrierefreiheit und was sind überhaupt Barrieren in der Lehre?

Stellen Sie sich vor, Sie erhalten diesen Artikel in Form von gedruckter Blindenschrift – der sogenannten Brailleschrift. Damit wäre der Text für Sie vermutlich nicht zugänglich, da nur wenige Menschen in Deutschland Braille lesen können. Ohne Zugang werden Sie nicht erreicht, Sie werden behindert. Das Beispiel schließt an Artikel 4 im Behindertengleichstellungsgesetz (kurz: BGG) an. Hier wird Barrierefreiheit definiert als Auffindbarkeit, Zugänglichkeit und Nutzbarkeit für alle Menschen ohne fremde Hilfe. In unserem Beispiel ist der Text für Sie eben nicht zugänglich und nutzbar.

Barrieren in der Lehre können vielschichtig und unsichtbar sein. Dabei kommen Barrieren immer von außen – nicht von der Person selbst. Sie entstehen, wenn Strukturen nicht auf die Nutzung von notwendigen Hilfsmitteln (assistive Technologien wie zum Beispiel Screenreader) ausgelegt sind. Für ein gelungenes Studium sind drei Aspekte besonders wichtig: Die Kommunikation, die Lehr- und Lernmaterialien und die Prüfungen.

Beispiele für Barrieren in der Lehre

• Eine Lehrveranstaltung, in der die lehrende Person ohne Mikrofon und mit Maske kaum zu verstehen ist. Kommunikation ist so nur mit einem Teil der Studierenden möglich.
• PowerPoint-Präsentationen, die von einem Screenreader-Programm nicht erfasst werden können. Diese Lehr-/Lernmaterialien sind für betroffene Studierende nicht zugänglich.
• Feste Prüfungsformate, die es beispielsweise für Studierende mit psychischer Erkrankung unmöglich machen, die Prüfung zu absolvieren.

Proaktiv Barrieren abbauen

Für die meisten Barrieren gibt es einfache Lösungen. Bevor Sie digitale Dokumente wie zum Beispiel Word-Dateien oder PowerPoint-Präsentationen fertigstellen, können Sie die Barrierefreiheit selbst überprüfen. Die Programme liefern Ihnen eine Liste möglicher Barrieren für Personen die beispielsweise auf eine Vorlesefunktion angewiesen sind. Weitere Informationen finden Sie in unseren Videos.

Zusätzliche Links

• PowerPoint-Vorlage der TH Köln (mit CampusID zugänglich)
• Color Contrast Analyser
• Leitfaden zum Schreiben guter Alternativtexte

Zusätzliche Links

• Camtasia
• Untertitelstandards

Schritt für Schritt: Barrierefreie Lehre

Sensibilität und Ansprechbarkeit

Der wichtigste Schritt für barrierefreie Lehre ist ein sensibler Umgang. Aus Angst vor Stigmatisierung melden sich Betroffene oft nicht, wenn sie im Studium durch Barrieren behindert werden. Zeigen Sie sich zu Beginn Ihrer Veranstaltungsreihe ansprechbar, indem Sie Barrierefreiheit thematisieren. Binden Sie dazu zum Beispiel diese Informationsfolie in Ihre Präsentation ein. Die englische Version finden Sie hier.

Auf Barrieren prüfen

Prüfen Sie die Zugänglichkeit Ihrer Lehrmaterialien:

• Sind die Inhalte Ihrer Materialien zugänglich für Menschen mit einer Sehbehinderung?
• Gibt es Alternativen zu auditiven Informationen für Menschen mit Hörbeeinträchtigung?
• Können Studierende auf strukturierte Zusammenfassungen zurückgreifen?
• Sind Veranstaltungsorte und Räumlichkeiten barrierefrei zugänglich, mit guter Akustik ausgestattet und bieten Alternativen für visuelle Informationen?

Informationsfolie

Hier finden Sie eine Folie mit Informationen für Studierende mit Beeinträchtigung, die Sie ganz einfach in Ihre Präsentationen einbauen können. Leiten Sie diese Informationsfolie auch gerne an Ihre Studierenden weiter. Die englische Version finden Sie hier.

Hintergrund: best3-Studie

In der bundesweiten Befragung beeinträchtigt studieren: best3 wurden im Sommersemester 2021 Daten zur Situation von Studierenden mit Beeinträchtigung erhoben. 16 % der befragten Studierenden geben an mindestens eine studienerschwerende Beeinträchtigung zu haben. Das ist eine Steigerung im Vergleich zu den vorherigen best-Studien aus den Jahren 2011 (8 %) und 2016 (11 %). Übertragen auf die Gesamtzahlen bedeuten diese Ergebnisse, dass von 2,9 Millionen Studierenden in Deutschland 302.000 Menschen mit einer studienerschwerenden psychischen Erkrankung studieren. Die Ergebnisse verdeutlichen die Heterogenität innerhalb der befragten Gruppe. Herausgeber der Studie ist das Deutsche Studentenwerk.

Rechtliche Grundlagen

Barrierefrei sind bauliche und sonstige Anlagen, Verkehrsmittel, technische Gebrauchsgegenstände, Systeme der Informationsverarbeitung, akustische und visuelle Informationsquellen und Kommunikationseinrichtungen sowie andere gestaltete Lebensbereiche, wenn sie für Menschen mit Behinderungen in der allgemein üblichen Weise, ohne besondere Erschwernis und grundsätzlich ohne fremde Hilfe auffindbar, zugänglich und nutzbar sind. Hierbei ist die Nutzung behinderungsbedingt notwendiger Hilfsmittel zulässig.

Gesetz zur Gleichstellung von Menschen mit Behinderungen, BGG § 4 Barrierefreiheit

In weiteren Gesetzen und Konventionen sind rechtliche Grundlagen zur Barrierefreiheit definiert, dazu zählen die UN-Behindertenrechtskonvention (Art. 24), das Grundgesetz (Art. 3, Abs.3) und das Sozialgesetzbuch (§ 1 SGB IX).

Links & Literatur

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Kurz erklärt: Was ist unter Digitalisierungsstrategie zu verstehen?

Links & Literatur

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Der Beitrag Digitalisierung für Studium und Lehre – Eine Strategie für die Hochschule erschien zuerst auf Lehrpfade.

Kurz erklärt: Was sind OER?

Wie lizenziere ich OER?

Offene Bildungsmaterialien müssen als solche kenntlich gemacht werden, um sie für andere Lehrende einfach nutzbar zu gestalten. Dabei ist die sogenannte TULLU-Regel eine gute Hilfe: Machen Sie im Lizenztext Angaben zu Titel, Urheber*in, Lizenz, Link zur Lizenz und Ursprungsort.

OER-Projekte an der TH Köln

Links & Literatur

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Kurz erklärt: Was ist Diversität?

Diversität bedeutet „Vielfalt“ oder „Vielfältigkeit“. Diversität ist als Querschnittsthema in den verschiedenen Bereichen der Hochschule verankert und entsprechend auch Bestandteil der Lehr- und Lernkultur der TH Köln. Die TH Köln fördert eine offene Hochschulkultur und schafft eine diversitätsbewusste Lehr- und Arbeitsumwelt, um möglichst Vielen die Teilhabe am hochschulischen Lehren und Lernen zu ermöglichen.

Grundlagen: Diversitätsbewusst lehren

Um diversitätsbewusst zu lehren, sollten Sie als Lehrende bereits dann, wenn Sie Lehr- und Lernarrangements gestalten, die Vielfalt der Studierenden bzw. aller Beteiligten berücksichtigen. Ihnen als Gestalter*innen der Lehre kommt dabei eine entscheidende Rolle zu: Sie sind Expert*innen Ihres Fachs, Lernbegleiter*innen und Mentor*innen. Sie unterstützen die Studierenden und betrachten ihre Leistungen immer auch im jeweiligen (Lebens-)kontext, um Potenziale zu erkennen und individuelle Talente zu fördern. Ihre offene Haltung spiegelt sich in der Konzeption, Durchführung und Weiterentwicklung Ihrer Lehre wider.

Das Verhalten der Lehrenden bestimmt entscheidend darüber, wer inkludiert und wer exkludiert wird.

Frank Linde, Professor für Wirtschaftswissenschaften, Fakultät für Informations- und
Kommunikationswissenschaften

Welche Handlungsfelder es für Diversität in der Hochschullehre geben kann, erfahren Sie im Video.

Diversität in der Lehre reflektieren

Diversitätsbewusst zu lehren, bedeutet auch, die Diversität im Kontext der Hochschule zu reflektieren – also alle Ebenen zu betrachten. Ziel von Hochschulen ist es, ungleiche Startbedingungen auszugleichen und Diversität als Bereicherung im Bildungsprozess zu fördern. Für Sie als Lehrende ist es hilfreich zu reflektieren, welche Dimensionen von Diversität eine Rolle spielen in …

… der Hochschule,
… der eigenen Fakultät,
… oder in Ihrer konkreten Lehrveranstaltung.

Um diese Fragen zu beantworten, wurde das sogenannte HEAD Wheel (kurz für Higher Education Awareness for Diversity) entwickelt, das fünf unterschiedliche Bereiche von hochschulischer Vielfalt adressiert: demografische, kognitive, fachliche, funktionale und institutionelle Diversität.

Wann welche Form von Diversität relevant ist, lässt sich nicht allgemein sagen. Diese Frage gilt es in verschiedenen Kontexten und Situationen immer wieder zu stellen. Verbunden ist damit, ggf. Konsequenzen für das eigene Handeln zu ziehen und integrative Maßnahmen anzubieten oder die Lehr- und Lehrarrangements anzupassen.

Praktischer Hinweis

Gehen Sie die verschiedenen Dimensionen des HEAD Wheels durch und überlegen Sie, wo Ihnen überall verschiedene Formen der Diversität begegnen.

Diversität in digitalen Settings

Digitale Lehre beinhaltet viele verschiedene Szenarien und Settings. Diversitätsbewusst digital zu lehren, bedeutet jedoch nicht, einfach nur eine Methodenvielfalt zu nutzen, sondern Methoden an Dialoggruppen angepasst einzusetzen. Diese können ganz unterschiedlich ausgestaltet sein, doch gibt es einige Aspekte, die in einer diversitätsorientierten digitalen Lehre in jedem Fall berücksichtigt werden sollten, u. a.

• Genderinklusive (An-)sprache / Diversitätssensible Mediensprache,
• Diskussionskultur und Kommunikationskultur wertschätzend gestalten,
• unterschiedliche (technische) Möglichkeiten zur Partizipation schaffen.

Sie können Ihre Studierenden zudem unterstützen, indem Sie individuelle Wege der Erreichung der Lernziele ermöglichen, ggf. durch unterschiedliche Methoden, Ressourcen oder sogar Prüfungen. Mit digitalen Hilfsmitteln können Sie zudem Bedarfe erheben und Feedback einholen.

Praktischer Hinweis

Prüfen Sie zunächst, welches Ziel Ihr (digitales) Modul hat. Überlegen Sie, wen Sie vor sich haben, wer Ihre Studierenden sind und wie Sie diese passend hin zum Lernergebnis begleiten. Gehen Sie nicht von der Methode aus, sondern von Ihren Studierenden und dem angestrebten Lernerfolg. Berücksichtigen Sie die Besonderheiten von Diversität in digitalen und hybriden Settings.

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Dann wenden Sie sich direkt an lehrpfade@th-koeln.de!

Praxisbeispiele & Good Practices

Diversität an anderen Hochschulen

Diversität in der digitalen Lehre

Diversität-Checklisten

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