Sie wollen in Sachen Lehre auf dem Laufenden bleiben? Sie interessieren sich für aktuelle Impulse und praktische Tipps zur Weiterentwicklung Ihrer Lehrveranstaltung? In unserer Reihe „Hochschuldidaktik über Mittag“ präsentieren wir Ihnen jedes Semester kompakt und kostenlos innovative Ansätze und gelungene Praxisbeispiele aus der Lehre.
"Hochschuldidaktik über Mittag" findet im Wintersemester 2023/24 virtuell auf BigBlueButton statt. Den Link zum BBB-Raum finden Sie unter: HDüM virtuell
Keine Anmeldung erforderlich.
Anrechenbar für das Hochschuldidaktik-Zertifikat: Modul II (jeweils 1 AE).
Mo 27. November 2023 | Online | Dr. Sara Petchey (Universität Zürich)
"Taming the Content Monster: Techniques for Prioritizing and Streamlining Course Content to Make Space for Student Learning"
Every year the quantity of research findings, publications, and information grows. What does not grow is our students’ ability to sustainably integrate information into their long term memory. This lunch time talk helps you manage this discrepancy by sharing strategies for identifying core, priority concepts in your curriculum and streamlining content around those concepts. Imagine how much active student learning could take place if we cut the content of our lectures in half?
Mi 24. Januar 2024 | Online | Alexander Klein (Academic Staff Development/ Instructional Design)
"Wie künstlich darf es sein? Aspekte der Künstlichen Intelligenz mit Relevanz für die Hochschullehre"
Seit der breiten Verfügbarkeit von ChatGPT ist Künstliche Intelligenz in aller Munde. Schon seit Längerem stehen KI-gestützte Technologien zur Verfügung, die in Lehre und Lernen eingesetzt werden können. KI-Sprachmodelle erleichtern Lehrenden die Formulierung und Bewertung von Prüfungsaufgaben. Recommender Systeme versprechen adaptive und individualisierte Lernangebote. Learning Analytics können Studierenden bedarfsgerecht Feedback geben. Diesen Potentialen stehen Risiken gegenüber. Wie ist es um die Datensouveränität von Studierenden und Lehrenden bestellt, wenn alle digitalen Spuren analysiert werden? Wodurch kann sichergestellt werden, dass Algorithmen keinem Bias unterliegen, der zu menschlichen Fehlentscheidungen führt? Was muss getan werden, damit Sprachmodelle nicht Täuschung und Plagiarismus Vorschub leisten? Welche Auswirkungen haben Digital Research Assistant Tools für die Hochschulen?
Die Veranstaltung thematisiert schlaglichtartig grundlegende Fragen des Einsatzes von KI und Learning Analytics in der Lehre. Vorgestellt werden Systematisierungen und Einsatzmöglichkeiten gängiger Anwendungen, Forschungsergebnisse und Praxiserfahrungen und es wird Raum für Austausch und Diskussion geben.
