DeepDive KI und Feedback in der Lehre

Die didaktisch und fachlich sinnvolle Integration von KI in universitäre Lehrveranstaltungen stellt zunehmend eine Herausforderung aber auch eine große Chance für Dozierende dar. Generative KI kann außerdem sehr gut genutzt werden, um für Studierende hochwertige Lern- und Übungsmöglichkeiten zu schaffen. In diesem Workshop geht es darum, insbesondere die Potenziale von generativer KI wie z.B. ChatGPT für die eigene Lehre auszuloten und dabei anwendungsbezogene technische Kompetenzen zu erwerben, um diese Potenziale auch wirklich zur Entfaltung zu bringen. Im Vordergrund stehen dabei konkrete Implementierungen in bereits bestehende oder geplante Lehrveranstaltungen, für die ein KI-Einsatz von den Dozierenden individuell geplant und durch den Workshop unterstützt wird. Außerdem wird es einen speziellen Schwerpunkt zum Thema Feedback durch KI geben, in dem auch mit entsprechenden KI-Tools und fachspezifischen Aufgaben gearbeitet wird.

Inhalt:

• Einführung in verschiedene ChatGPT Prompt-Engineering Techniken und Best Practices anhand von Beispielen
• Konzeptentwicklung zum Einsatz von KI in eigenen LV
• Entwicklung eines oder mehrerer realer Szenarien und dazugehöriger Prompts zum Einsatz in einer konkreten LV
• Kennenlernen von KI-gestützten Feedbackszenarien und Tools um Lern- und Übungsangebote für Studierende und diagnostische Möglichkeiten für Lehrende umzusetzen

Ziele:
Die Teilnehmenden

• werden in die Lage versetzt generative KI-Tools wie ChatGPT fachspezifisch für ihre eigenen LV einzusetzen (Prompt-Engineering)
• entwickeln Konzepte und konkrete Beispiele für den Einsatz von KI-Tools in ihrer Lehre
• identifizieren und explorieren Möglichkeiten, KI-gestütztes Feedback in ihre Lehre zu integrieren
• lernen KI-Tools und Ressourcen kennen, mit denen Präsenz- aber auch Online- und Hybrid-Lehre didaktisch sinnvoll aufgewertet werden kann

 
Methoden:

• Kurzimpulse
• Angeleitetes HandsOn
• Adaption von Praxisbeispielen
• Workshop
• Individuelle Praxisphasen
• Eigene Erarbeitung eines Lehr- oder Feedbackszenarios und Feedback dazu

Kurzporträt des Referenten:
Carl-Christian Fey ist als Geschäftsführer des Zentrums für digitales Lehren und Lernen an der Universität Augsburg und beschäftigt sich in seiner Rolle intensiv mit Fragen der Digitalisierung in der Hochschullehre und der Lehramtsausbildung. Nach seinem Studium der Erziehungswissenschaften an der Universität Augsburg nahm er Lehr- und Forschungstätigkeiten als Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Schulpädagogik und am Lehrstuhl für Pädagogik mit Schwerpunkt Erwachsenen- und Weiterbildung war und promovierte im Fach Pädagogik über digitale Bildungsmedien. Er ist Autor des in der Lehramtsausbildung verbreiteten und bekannten Augsburger Analyse- und Evaluationsraster für analoge und digitale Bildungsmedien (AAER). Außerdem verfügt er über weitläufige Erfahrung in der Umsetzung von IT-Projekten und ist durch eine langjährige Tätigkeit als Technical-Consultant und Produktmanager für ein global operierendes IT-Unternehmen in verschiedensten Hardware- und Software-Themen zu Hause. Als Gründer der KI-gestützten Feedbackplattform LearnAssist und als Kooperationspartner bei der Entwicklung des KI-Prüfungssimulators der Universität Bayreuth beschäftigt er sich zudem intensiv mit den Chancen, KI konstruktiv in Lernprozesse einzubinden.