Arbeitsaufträge neu denken: Custom Chatbots als didaktisches Werkzeug

In der Hochschullehre gewinnen KI-gestützte Werkzeuge zunehmend an Bedeutung. Gleichzeitig besteht Unsicherheit darüber, wie sie didaktisch sinnvoll und verantwortungsvoll eingesetzt werden können. Besonders im Kontext von Arbeitsaufträgen, Übungsphasen und selbstgesteuertem Lernen eröffnen sogenannte Custom Chatbots neue Möglichkeiten, Lernprozesse zu strukturieren und zu begleiten. Der Workshop greift diese Fragestellung auf und verbindet didaktische Reflexion mit praxisnaher Umsetzung. 

Im Mittelpunkt steht die Frage, wie klassische Arbeitsaufträge mithilfe von KI weiterentwickelt werden können, ohne Lernprozesse zu vereinfachen, sondern indem sie gezielt unterstützt werden.

Die Trainerin hat selbst Custom Chatbots bereits erfolgreich als Weiterentwicklung klassischer Arbeitsaufträge eingesetzt. Diese Erfahrungen bilden die Grundlage für den Workshop und werden gemeinsam mit den Teilnehmenden kritisch reflektiert und auf unterschiedliche Lehrkontexte übertragen. 

Im praktischen Teil entwickeln die Teilnehmenden mit Microsoft Copilot einen eigenen Custom Chatbot, der auf ein konkretes Lehrszenario zugeschnitten ist. Dabei wird nicht nur die technische Umsetzung behandelt, sondern vor allem die didaktische Einbettung:

  • Wann ist ein Chatbot sinnvoll?
  • Welche Lernziele lassen sich damit unterstützen?
  • Wo liegen Grenzen und Herausforderungen? 

Der Workshop richtet sich an Lehrende, die KI nicht als Selbstzweck, sondern als didaktisches Werkzeug verstehen und ihre Lehre reflektiert, innovativ und praxisnah weiterentwickeln möchten.


Inhaltliche Stichpunkte:

  • Einsatzmöglichkeiten von KI in der Hochschullehre
  • Custom Chatbots als didaktisches Werkzeug
  • Gestaltung und Weiterentwicklung von Arbeitsaufträgen
  • Begleitung von Lernprozessen in Präsenz- und Selbstarbeitsphasen
  • Praktische Umsetzung mit Microsoft Copilot    

Lernziele des Seminars

Nach Abschluss des Seminars können die Teilnehmenden …

  • erläutern, welche didaktischen Funktionen Custom Chatbots in der Hochschullehre übernehmen können,
  • einschätzen, für welche Lehrformate und Lernziele der Einsatz von KI sinnvoll ist,
  • klassische Arbeitsaufträge didaktisch weiterentwickeln und durch KI-gestützte Elemente ergänzen,
  • einen eigenen Custom Chatbot mit Microsoft Copilot erstellen und gezielt in der Lehre einsetzen,
  • Chancen und Grenzen KI-gestützter Lernbegleitung beurteilen.

Referentin: 

Dr. Anja Hager arbeitet seit 2018 am Zentrum für Hochschullehre der Universität Bayreuth und unterstützt Lehrende bei der Entwicklung zeitgemäßer Lehre. Durch ihr Lehramtsstudium und die Zusammenarbeit mit Lehrenden aus unterschiedlichen Fachrichtungen bringt sie eine vielperspektivische Sicht auf Lehr-Lernprozesse mit. Sie verbindet hochschuldidaktische Expertise mit praxisnahen digitalen Methoden und vermittelt in ihren Seminaren komplexe Inhalte verständlich, ermutigt zum Ausprobieren und legt großen Wert auf direkt umsetzbare Impulse für die eigene Lehre.




Der Workshop richtet sich ausschließlich an Mitarbeitende und Lehrende der Universität Bayreuth.

University: Universität Bayreuth
Seminar host: Dr. Anja Hager
Seminar ID: ZHL SS26 10DIL
Location:
ZHL der Universität Bayreuth
Nürnbergerstr. 38, Bayreuth
Dieses Seminar findet in Präsenz an der Universität Bayreuth statt. Außenstelle Bürocenter Bayreuth Süd, Zapf Haus 4, Raum 4.2.38. Anreise: https://www.zhl.uni-bayreuth.de/de/anfahrt/index.html
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barrier-free access
Dates: 10.06.2026 , 13:00 - 16:30 Uhr
Costs:

The following attendance fees apply:

  • Für alle Lehrenden (wissenschaftlichen Mitarbeiter*innen, Professor*innen, Lehrkräfte für besondere Aufgaben) mit einer Vollzeitstelle (75% bis 100% Arbeitszeit), 20 €
  • Für alle Lehrenden (wissenschaftlichen Mitarbeiter*innen, Professor*innen, Lehrkräfte für besondere Aufgaben) mit einer Teilzeitstelle (bis einschl. 74,9% Arbeitszeit), 12 €

Available slots: 10 slots, thereof 10 available
Stufe: Basic and advanced level
Credible hours: Area A with 4 operation units
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