Lernen mit KI reflektieren und gestalten – selbstreguliertes Lernen analysieren und didaktisch weiterentwickeln

Lernen ist ein aktiver und zugleich selbstregulierter Prozess, der durch digitale Werkzeuge und insbesondere durch KI-Systeme in neuer Weise unterstützt, aber auch verändert wird. In diesem Seminar gehen Sie von Ihren eigenen Erfahrungen mit selbstreguliertem Lernen aus und untersuchen systematisch, wie KI in diese Prozesse eingreift und welche Konsequenzen sich daraus für Lehre ergeben. 

Auf der Grundlage eines strukturierten Sieben-Schritte-Schemas explizieren Sie zunächst Ihre eigenen Lernprozesse und erweitern diese anschließend um die Perspektive „Lernen mit KI“. In einem iterativen Vorgehen analysieren Sie Unterschiede, identifizieren Potenziale und Risiken und entwickeln darauf aufbauend fundierte didaktische Entscheidungen für Ihre eigene Lehre. Ziel ist es, KI nicht additiv einzusetzen, sondern deren Einfluss auf Lernprozesse diagnostisch zu erfassen und bewusst zu gestalten. 


Zielgruppe

Das Seminar richtet sich insbesondere an Lehrende, die in ihrer Lehre hermeneutisch mit Texten arbeiten, beispielsweise in den Geistes- und Sozialwissenschaften. Erfahrungen mit KI-basierten Assistenzsystemen sind wünschenswert, aber keine Voraussetzung. Eingeladen sind Lehrende aller Karrierestufen. 


Ziele – Das können Sie nach dem Seminar: Die Teilnehmenden …

  • können ihre eigenen Lernprozesse im Sinne selbstregulierten Lernens systematisch beschreiben und analysieren.
  • können den Einfluss von KI auf verschiedene Phasen des Lernprozesses differenziert erfassen und bewerten.
  • können Stärken, Unschärfen sowie Risiken und Chancen von KI-gestützten Lernprozessen diagnostizieren.
  • können auf dieser Grundlage konkrete didaktische Konsequenzen für ihre eigene Lehre ableiten.

Inhalte:

  • Selbstreguliertes Lernen als didaktische Grundlage
  • Explikation eigener Lernprozesse anhand eines Sieben-Schritte-Schemas
  • KI als Intervention im Lernprozess: Vergleich „ohne KI“ / „mit KI“
  • Analyse, Evaluation und Diagnose von Lernprozessen
  • Ableitung didaktischer Prinzipien und Gestaltung von Lehre mit KI

Methoden:

  • Impulsvorträge
  • Strukturierte Einzelarbeit am eigenen Lernprozess
  • Austausch in Paar- und Kleingruppen
  • Plenumsdiskussionen und kurze Präsentationen
  • Iterative Arbeit mit einem analytischen Schema über den Tag hinweg




University: Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU)
Seminar host: Dr. Uwe Fahr
Location:
FAU Kompetenzzentrum Lehre
Dr.-Mack-Str. 77, Fürth
Technikum 2 // 3. OG, Raum 4-32
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Dates: 05.05.2026 , 09:00 - 16:30 Uhr
Costs:

The following attendance fees apply:

  • Lehrende einer Bayerischen Universität mit Vollzeit-Stelle (60-100%), 55 €
  • Lehrende einer Bayerischen Universität mit Teilzeitstelle (Ermäßigung für Teilzeitbeschäftigte bis 59,9% Arbeitszeit (Summe aller inner- und außeruniversitären beruflichen Tätigkeiten), 32 €
  • Lehrender einer anderen Universität oder Fachhochschule, 400 €
  • Lehrende einer Bayerischen Musikhochschule (bitte nehmen Sie direkt nach Anmeldung Kontakt mit lehre-hochschuldidaktik@fau.de auf), 200 €

Available slots: 12 slots, thereof 12 available
Stufe: Basic and advanced level
Credible hours: Area A with 8 operation units
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