Lehren und Lernen mit KI: Generative KI in der Hochschullehre verantwortungsvoll einsetzen

Die Hochschulbildung verändert sich rasant und der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) in Form von Lehr- und Lernwerkzeugen wie ChatGPT, Gemini, Claude, Grok und Deepseek ist dabei ein zentraler Aspekt. Es ist unerlässlich, dass sich Lehrende mit den neuen Möglichkeiten im Bereich „Gerantive Künstliche Intelligenz“ auseinandersetzen. Nur dann sind sie in der Lage, die Studierenden zu einem reflektierten Umgang mit der Software anzuleiten und die Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz gewinnbringend in die Lehre zu integrieren.
Im Seminar werden wir gemeinsam eine breite thematische Landkarte diskutieren, die die vielfältigen Aspekte der Integration von KI-Anwendungen in die Lehre umfasst. Sie erhalten viele Impulse für die Arbeit mit Text, Audio und Video. Wir erarbeiten, wie man gute Befehle für Chatbots entwickelt (Prompt Engineering), bauen CustomGPTs uvm. Wir diskutieren, wie die neuen Möglichkeiten verantwortungsvoll in die Lehre integriert werden können. Wir fragen uns, welche Auswirkungen die neue Software auf die Lehre, den Lernprozess der Studierenden und die Prüfungsformen hat. Wir arbeiten daran, künstliche Intelligenz in die Lehre zu integrieren.
Das Seminar bietet viel Raum für Diskussionen und Fragen. Sie sind eingeladen, sich aktiv zu beteiligen und Ihre Ideen und Erfahrungen einzubringen. Auf diese Weise wollen wir gemeinsam effektive Strategien entwickeln, um die Möglichkeiten des Einsatzes von ChatGPT u.a. voll auszuschöpfen.
 
Sie als Teilnehmende:

  • formulieren Möglichkeiten, wie Sie Chatbots (ChatGPT, Claude, LlaMa, Gemini, Grok, DeepSeek) in die Lehre integrieren werden.
  • entwickeln eigene Prompts weiter, um das Potential der Chatbots auszureizen (Prompt Engineering).
  • formulieren die potenziellen Auswirkungen auf die Lehre und das Lernen.
  • entwickeln Strategien, um die Studierenden anzuleiten, Chatbots verantwortungsvoll zu nutzen.
  • planen Methoden zur effektiven Leistungsüberprüfung der Studierenden, insbesondere wenn diese die Chatbots als Teil ihres Lernprozesses nutzen.
  • passen ihre Lernziele an das Vorhandensein dieser Tools an.
  • wenden neue didaktische Modelle auf Ihre Lehre an, um KI-Formate in Ihren Unterricht einzubinden.

  

Ihr Referent:

Paul Dölle ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Zentrum für Hochschullehre (ZHL) der Universität Bayreuth. Seine seit 2014 entwickelte Expertise im Bereich digitaler Lehrinnovationen zeigt sich in der Leitung des hochschuldidaktischen Seminarprogramms. Er entwickelte das ExamSim-Projekt, einen KI-basierten Simulator für mündliche Prüfungssituationen, der mittels eines digitalen Avatars realitätsnahe Prüfungsszenarien ermöglicht. Zudem war er maßgeblich an der Antragstellung für die Projekte QUADIS (Fördervolumen 4,989 Mio. Euro) und XRCampus beteiligt.
In seinen Seminaren vermittelt er die Grundlagen der Hochschuldidaktik, moderne Lehrmethoden wie Flipped Classroom, KI-gestützte Tutorsysteme, Interaktivität in Großgruppen sowie die Erstellung und Optimierung von Lehr- und Lernvideos. Dabei legt er besonderen Wert auf eine ziel- und praxisorientierte Arbeitsweise in interaktiver und positiver Atmosphäre. Ein weiterer Fokus liegt auf der Qualifizierung von Tutor:innen und E-Tutor:innen.


Das Seminar findet als hybrides Seminar statt. Bayreuther Lehrende sind herzlich eingeladen zum Präsenzmeeting zu kommen.

Universität: Universität Bayreuth
Seminarleitung: Paul Dölle
Seminar ID: ZHL WS2526 BayWiss
Ort:
BayWISS, online
Universitätsstraße 30 Universität Bayreuth, Bayreuth
Dieses Seminar findet rein virtuell statt und wird mittels ZOOM organisiert. Sie benötigen dafür einen Computer mit Mikrofon und Kamera. Alles Weitere erfahren Sie per E-Mail.
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barrierefreier Zugang
Termine: 10.11.2026 , 14:00 - 16:00 Uhr
24.11.2026 , 14:00 - 16:00 Uhr
15.12.2026 , 14:00 - 16:00 Uhr
18.12.2026 , 14:00 - 17:00 Uhr
Kosten:

Es fallen folgende Teilnahmegebühren an:

  • für Mitglieder von BayWISS, 0 €

Verfügbare Plätze: 2 Plätze, davon 1 frei
Stufe: Grund- und Aufbaustufe
Anrechenbare Stunden: Bereich A mit 10 Arbeitseinheiten
Bereich C mit 4 Arbeitseinheiten
Bereich D mit 4 Arbeitseinheiten
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