Zeit sparen in der Lehrvorbereitung mit KI-Tools

Die Gestaltung von Medien, zum Beispiel für Präsentationen, Social-Media oder eLearning-Kurse, ist ein mitunter sehr arbeitsaufwendiges Unterfangen.

Im Rahmen dieses Workshops erkunden, prüfen und diskutieren wir gemeinsam die Potenziale des Einsatzes von generativer KI bei der Erstellung von Medien.

Praxisnah ausprobiert werden unter anderem Grafikbearbeitung und Grafikgenerierung, Sprecherstimmen und Musikgenerierung, Video-Postproduktion und Videogenerierung, Screencasts und Präsentationen mit KI-Avataren sowie Interaktion und Kommunikation über eigene Bots.

Es wird empfohlen, einen eigenen Laptop mitzubringen, um verschiedene Anwendungen direkt selbst auszuprobieren.

Ziel der Veranstaltung ist es, neue Möglichkeiten kennenzulernen und gemeinsam zu diskutieren.

Haben Sie KI-Apps wie ChatGPT bereits ausprobiert oder einen ersten Grundlagenkurs besucht? Fehlte Ihnen bisher die Zeit, um das erworbene Wissen in der Praxis zu vertiefen, zu reflektieren und zu verfeinern, um Ihre Lehre an die Anforderungen einer Welt mit KI anzupassen?

In diesem digitalen Workshopangebot werden nach einer kompakten Auffrischung zu den Grundlagen des Promptens konkrete Anwendungsbeispiele in einer ausführlichen Praxisphase bearbeitet.

Ziel ist es, die Prompting-Fähigkeiten zu erweitern und das Wissen über aktuelle KI-Modelle zu vertiefen.

Die Teilnehmenden erhalten praktische Tipps zum Prompten, arbeiten gemeinsam an Fallbeispielen und konkreten Herausforderungen aus ihrem Lehr- und Arbeitsalltag und tauschen Erfahrungen sowie Best Practices aus. Eigene aktuelle Schreibaufgaben können gerne mitgebracht werden, um die Praxisphase möglichst nah am Lehr- und Arbeitsalltag zu gestalten.

Wie prüfen wir eigentlich – und warum?

Im Spannungsfeld zwischen Prüfungsordnungen, Kompetenzerwerb, Kreativität und KI-Verfügbarkeit ist diese Frage gar nicht so einfach zu beantworten.

In der Veranstaltung stellen wir uns die Frage, was eine gute Prüfung eigentlich ausmacht. Wie prüfen wir genau das, was wir vermitteln wollen?

Nach einer prüfungsdidaktischen Einführung werden Prüfungsszenarien mit und ohne Einbindung von generativer KI betrachtet und die Frage diskutiert, ob und wie eine Prüfung „KI-fest“ sein kann.

Die Teilnehmenden erhalten Anregungen, wie die Vorgaben der Prüfungsordnungen in verschiedenen Szenarien umgesetzt werden können, und eine Entscheidungshilfe für die Frage, welche Rolle generative KI in ihrer Prüfung spielen sollte.

Die Veranstaltung richtet sich an alle Lehrenden. Vorkenntnisse sind nicht nötig. Eigene Szenarien, Probleme und Fragen dürfen gerne eingebracht werden.

This 3-hour workshop supports university teachers in dealing with challenges that arise when planning and facilitating group work in culturally heterogeneous student groups.

We will address some typical challenges that might arise in culturally diverse student groups and discuss and experience possible methods and approaches for dealing with those challenges.

We will also engage in a structured exchange of own interculturally challenging situations in your teaching practise, using small-group reflection and peer consultation formats.

You will leave the workshop with first ideas of how to tackle your own specific interculturally challenging teaching situations.

How do we design exams – and why? Juggling examination regulations, the necessity to teach certain skills, creativity and the availability of generative AI, this is not an easy question to answer.

In this session, we will ask ourselves what constitutes a good exam. How do we genuinely test exactly what we want to teach?

After an introduction on examination didactics, we will take a look at different exam scenarios, including and excluding the use of generative AI, and discuss whether an exam can be “AI-proof”.Ideas on how to implement the requirements of examination regulations in various scenarios will be discussed, and we will talk about how to decide which role generative AI should play in an exam.

The event is aimed at all lecturers; no prior knowledge is required. Participants are welcome to bring their own scenarios, issues and questions.

Ob asynchrone Lernformate, barrierearme Inhalte oder kreative Lernsettings – Sprache, Stimmen, Klänge und Musik bieten vielfältige Potenziale für die Hochschullehre. Mit KI-gestützten Tools wie ElevenLabs, Gemini Notebook oder Suno lassen sich Audioformate heute schnell und niederschwellig umsetzen.

Der Workshop zeigt praxisnah, wie Sie diese Tools didaktisch sinnvoll einsetzen – von der Sprachnotiz bis zum fertigen Podcast – und ordnet zugleich die rechtlichen Rahmenbedingungen ein, inklusive aktueller Entwicklungen wie der Kennzeichnungspflicht nach EU AI Act und der jüngsten Rechtsprechung zu KI-generierter Musik.

Ziele des Workshops sind unter anderem, praxisnahe KI-Tools für Vertonung, Hörspiele und Podcasts kennenzulernen, barrierearme akustische Lehrmaterialien zu erstellen, Chatbots per Spracheingabe als Gesprächs- und Übungspartner einzusetzen sowie KI-Tools für Musik und Soundeffekte sinnvoll in der Lehre zu nutzen.

Generative KI eröffnet ohne Zweifel vielfältige Möglichkeiten gerade auch für den Kontext wissenschaftlicher Arbeitsmethodik.

Studierende können beispielsweise zu Ideen für die Abschlussarbeit brainstormen, neu entwickelte Strukturierungen und Konzeptualisierungen Feedback einholen, sprachliche Verbesserungen zu eigenen Textentwürfen erbitten oder gekürzte Abstracts oder Übersetzungen erstellen lassen.

Wie aber verhält es sich bei der Suche nach wissenschaftlicher Information? Wie ist ein informationskompetenter Umgang mit KI-Tools im Kontext von Literaturrecherche für Studium und Lehre möglich?

Im Rahmen der Veranstaltung werden klassische Wege der Literaturrecherche, wichtige Qualitätskriterien sowie mögliche Gefahren bei der Nutzung von ChatGPT für Recherchezwecke behandelt. Außerdem wird thematisiert, wie KI-Recherchetools wie Semantic Scholar, Elicit oder Research Rabbit sinnvoll unterstützend eingesetzt werden können und wo deren Grenzen liegen.

Ziel der Veranstaltung ist eine Sensibilisierung für mögliche Fallstricke bei der Recherche mit KI sowie das Aufzeigen von Potenzialen für Studium und Lehre.