Veranstaltungsart: Online-Workshop

Zielgruppe: Lehrende

Die Veranstaltung thematisiert schlaglichtartig grundlegende Fragen des Einsatzes von Large Language Models und Research Assistant Tools, wir z. B. ChatGPT, in der Lehre.

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?

Vorgestellt werden Systematisierungen und Einsatzmöglichkeiten gängiger Anwendungen, Forschungsergebnisse und Praxiserfahrungen von Large Language Models und Research Assistant Tools in der Lehre und es wird Raum für Austausch und Diskussion geben.

Inhalte:

- Überblick über die verschieden KI-Tools

- Geschichtlicher Überblick über die Entwicklung von KI

- Grundlegende Prinzipien des Prompt-Design

- Probleme des „Bias“

- Grenzen und Möglichkeiten von KI-Tools

Anrechenbar für das Hochschuldidaktik-Zertifikat: Modul II, Themenbereich 4 (4 AE).

Anrechenbar für das Zertifikat "Führung, Management, Wissenschaftskommunikation und -transfer" (Modul III oder IV, 4 AE).

Anmeldung über das Hochschuldidaktikzentrum (Log-In erforderlich!)

Wichtiger Hinweis für alle Promovierenden der Universität Konstanz: Die Kosten für Ihre Teilnahme übernimmt die Konstanz Research School. Geben Sie daher unbedingt bei Anmeldung im Hochschuldidaktikzentrum Ihren Status als "Doktorand*in" an!

Medienpädagoge, Arabist und Philosoph. Langjährige Erfahrung in der Gestaltung von mediengestützten und interaktiven Lerninhalten in verschiedenen Einsatzfeldern. Arbeitsschwerpunkte: Instructional Design für digital unterstützte Lernszenarien, Künstliche Intelligenz im Hochschulkontext und Beratung bei der Konzeption und Umsetzung von E-Learning-Formaten.