KI-basierte Systeme für Lehre und Studium
Empfehlungen zur Nutzung für Lehre und Studium an der Universit?t Bremen
Technische Systeme, die auf Verfahren der ?Künstlichen Intelligenz“ (KI) basieren, sind in der Lage, menschen?hnliche Intelligenz zu imitieren, um komplexe Aufgaben zu l?sen. Sie sind so konzipiert, dass sie mit einem unterschiedlichen Grad an Autonomie arbeiten. Generative KI wie ChatGPT ist eine spezifische Untergruppe, die darauf abzielt, eigenst?ndig neue Inhalte zu erstellen, indem sie Muster und Strukturen aus vorhandenen Daten lernt und Ergebnisse wie Texte, Bilder oder Musik generiert.
Wir sehen die Entwicklungen KI-basierter Systeme als eine Chance, alle Bereiche der Universit?t (Lehre und Studium, Forschung und Transfer und Verwaltung) voranzubringen. Wir verstehen sie als Werkzeuge, die in einem rechtlich abgesicherten Rahmen genutzt werden k?nnen, um Prozesse zu verbessern. Dies wollen wir aktiv mitgestalten. Obwohl KI-basierten Systemen gro?e Potenziale zugeschrieben werden, müssen wir sorgf?ltig abw?gen, ob und wie sie eingesetzt werden sollen, wie ethische, datenschutzrechtliche, sicherheitstechnische, ?kologische oder soziale Risiken erkannt und verhindert werden k?nnen und wie geeignete Strategien zur effektiven, effizienten und transparenten Nutzung gefunden werden k?nnen. Alle Einsatzszenarien müssen daher offengelegt und Verabredungen darüber getroffen werden, wie wir damit umgehen. Dabei sind die rechtlichen Rahmenbedingungen, etwa durch die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO), dem EU AI Act sowie zum Urheberrecht, zu berücksichtigen.
In einem ersten Schritt geben wir universit?tsweite Empfehlungen für die Nutzung von KI-basierten Systemen in Lehre und Studium, um einen verl?sslichen und transparenten Rahmen für Lehrende und Studierende herzustellen, der die rechtlichen Anforderungen berücksichtigt. Die Universit?t Bremen sieht die Chancen und M?glichkeiten und stellt sich auch den Risiken. Die Studierenden sollen in der Lehre eine kritisch-reflektierende Umgangsweise erlernen und eine Haltung entwickeln, die die Potentiale für das Studium und die Berufswelt integriert. An der Universit?t Bremen findet kompetenzorientierte Lehre in vielf?ltigen Lehr-Lernszenarien statt. Wird hierfür mit KI-basierten Systemen gearbeitet, so ist eine Aufkl?rung der Studierenden über Funktionen, Grenzen und Risiken der Instrumente notwendig, um Potentiale und Probleme sichtbar zu machen und die Einhaltung der datenschutzrechtlichen Vorgaben zu garantieren. Ungleichheiten in Bezug auf Vorwissen und Bereitschaft zur Nutzung müssen mit Blick auf die Lernziele beachtet, abgewogen und sinnvoll gehandhabt werden. Hierzu geh?rt auch eine fachlich-methodische Reflexion und die Anwendung der Grunds?tze guter wissenschaftlicher Praxis auf die Nutzung von KI-basierten Systemen beim Lehren und Lernen. Diese Kompetenz im kritisch-reflektierten Umgang mit KI-basierten Systemen wird in allen F?chern und Studieng?ngen ein Querschnittsthema werden.
Herausforderungen in Studium und Lehre lassen sich aktuell vor allem für das Prüfen identifizieren. Dabei geht es um die Nutzung KI-basierter Systeme im Kontext von Prüfungsleistungen sowohl in der Hand von Studierenden (bspw. automatisch generierte Texte, Bilder oder Musik) als auch von Lehrenden (bspw. automatisierte Bewertung von Hausarbeiten). Gleichzeitig entstehen zus?tzliche Chancen für Lehr- und Lernszenarien, beispielsweise
- lernendenorientiert die Individualisierung von Lernmaterial, automatisiertes Feedback, Erleichterung der Zusammenarbeit der Lernenden sowie
- lehrendenorientiert die Automatisierung von Aufgaben, Fortschrittsanalysen, Unterstützung bei der Veranstaltungsplanung sowie Assistenz bei Forschungsprozessen.
Die Konkretisierung und Ausgestaltung, der optionale Einsatz oder auch der Nicht-Einsatz in der Lehre liegt in der Zust?ndigkeit der Fachbereiche, Studieng?nge und der Lehrenden.
GenKI@UB - Zugang zum Portal
Im Rahmen des Projekts GENKI@UHB wird ein datenschutzkonformer Zugang zu verschiedenen LLMs (Large Language Models) über das akademische Serviceportal des Landes Niedersachsen, die Academic Cloud der GWDG (Gesellschaft für wissenschaftliche Datenverarbeitung mbH G?ttingen), bereitgestellt. Die Academic Cloud erm?glicht die geschützte Erprobung und Nutzung moderner KI-Dienste, darunter verschiedene ChatGPT-Modelle. Zu den ChatAI-Diensten der Academic Cloud geht es hier. 澳门皇冠_皇冠足球比分-劲爆体育 zum Projekt GENKI@UHB finden Sie hier.
Formulare des Zentralen Prüfungsamtes
Auf der Seite Formulare des ZPA sind die folgenden Dokumente - erg?nzt um Erkl?rungen zur Nutzung von KI - ver?ffentlicht:
- Schriftliche Arbeiten - Eigenst?ndigskeitserkl?rung und Einverst?ndniserkl?rung zur ?berprüfung mit Plagiatssoftware
- Urheberrechtliche Erkl?rung, Erkl?rung zur Ver?ffentlichung von BA-/MA-Arbeiten, Erkl?rung zur elektronischen ?berprüfung auf Plagiate
- Beispielhafte Dokumentation der Nutzung von KI in der Lehre
Szenarien für Lehre
Textgenerierende KI kann sinnvoll eingesetzt werden, unter anderem um Digital Literacy und Data Literacy zu entwickeln, wissenschaftliche Praktiken zu reflektieren, standardisierte Schreibaufgaben zu vereinfachen, Anfangsbarrieren beim Schreiben zu überwinden oder Kreativit?t zu f?rdern und vieles 澳门皇冠_皇冠足球比分-劲爆体育.
Der Einsatz kann in ?bereinstimmung mit den Zielen und Inhalten des Studiengangs in Lehr- und Lernszenarien erprobt werden. Das Kompetenzniveau der Studierenden sollte beachtet werden. Es ist sinnvoll, Art und Umfang der Nutzung (oder Nichtnutzung) transparent zu kommunizieren, die Regeln guter wissenschaftlicher Praxis mit den Studierenden zu reflektieren und geeignete Dokumentation zu vereinbaren. Ein Beispiel für Regeln bei der Nutzung von ChatGPT und anderen Textgeneratoren bei schriftlichen Arbeiten hat Prof. Dr. Christian Spannagel, PH Heidelberg, erarbeitet: Rules for tools.
Die angepasste Eigenst?ndigkeitserkl?rung für die Universit?t Bremen findet sich beim Zentralen Prüfungsamt
Auf dieser Seite haben wir verschiedene Ideen zusammengetragen, wie KI-Tools Lehrende in ihrem beruflichen Alltag unterstützen k?nnen. Diese Zusammenstellung erhebt keinen Anspruch auf Vollst?ndigkeit, sondern soll viel澳门皇冠_皇冠足球比分-劲爆体育 als Impuls für eine vertiefte Auseinandersetzung mit dem Einsatz von KI dienen.
Wir gehen davon aus, dass die von KI generierten Ergebnisse nicht unkritisch übernommen, sondern als erste Entwürfe betrachtet und sorgf?ltig geprüft werden.
Eine Sammlung erprobter didaktischer Szenarien bieten
Didaktische Handreichung zur praktischen Nutzung von KI in der Lehre (2025- Version 2) mit 14 Use Cases für die Lehre
Arbeitsgruppe Digitale Medien und Hochschuldidaktik der Deutschen Gesellschaft für Hochschuldidaktik in Kooperation mit der Gesellschaft für Medien in der Wissenschaft
101 Creative ideas to use AI in education (2023) Nerantzi, C., Abegglen, S., Karatsiori, M. und Martinez-Arboleda, A., die an den Universit?ten von Calgary, Leeds und Makedonien lehren und forschen
Lehre planen
- Semesterpl?ne erstellen
- Lernziele formulieren
- Interaktive Lehr/Lernszenarien entwickeln
- Individualisiertes Material erstellen
- Bestehende Inhalte für neue Material-Formate nutzen
- Standardisierte Textsorten erstellen
Lehre gestalten
- Lernprozesse individuell unterstützen
- Selbstlernphasen begleiten
- Feedback geben
- KI-Outputs kritisch hinterfragen und mit wissenschaftlich gesicherten Ergebnissen vergleichen
- Studierende in Gruppenarbeitsphasen, komplexere Aufgaben in Teilaufgaben zerlegen lassen
Lehre evaluieren
- Prüfungsfragen formulieren lassen, mit denen sich Studierende auf eine Prüfung vorbereiten k?nnen
- Entwürfe für Evaluationen erstellen
- Lehrkonzepte evaluieren
- Programmiercode nach bestimmten Sicherheitsaspekten überprüfen lassen
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- KI in Studium und Lehre mit zahlreichen Beispielen auf e-teaching.org
- Gimpel, H., Hall, K. et al.: Whitepaper: ?Unlocking the Power of Generative AI Models and Systems like GPT-4 and ChatGPT for Higher Education - A Guide for Students and Lecturers“. University of Hohenheim, March 20, 2023
- Kommentierte Linksammlung des Hochschulforum Digitalisierung
- Hochschullehre unter dem Einfluss des KI-gestützten Schreibens
- KI-Qualifikationsangebote für Hochschulangeh?rige – eine kommentierte Linksammlung
Prüfungen KI sensibel
Um in Zeiten generativer KI Prüfungen fair gestalten zu k?nnen, ist es sinnvoll, folgende Aspekte zu reflektieren:
- Anpassung von Bewertungskriterien
- Anpassung von Prüfungsauftr?gen
- St?rkung formativer Lernbegleitung
- St?rkung kompetenzorientierter Prüfungen
- Pr?ventionsma?nahmen gegen Betrug
Die folgende Lernzieltaxonomie für eine Welt mit ChatGPT (CC BY Hanke 2023) gibt eine Empfehlung zur Gestaltung des Lernens und Prüfens.
Weitere Vorschl?ge zur Gestaltung von Leistungsnachweisen
- Formulieren des Themas oder der Frage in einer Weise, die kritisches Denken f?rdert
- Pers?nliche Ereignisse und Anwendbarkeit auf Beispiele aus den Lehrmaterialien/Vortr?gen
- Sehr spezifische und angewandte Themen und Fragestellungen
- Für Programmieraufgaben: eine Kombination aus codebasierten und konzeptbasierten Aufgabenstellungen
- ?authentische Beurteilungen“, bei denen Studierende Kreativit?t und interdisziplin?re F?higkeiten ben?tigen
- Interviews, Aussprache, Datenerfassung und -analyse
- st?rkere Konzentration auf den Prozess und nicht nur auf das Ergebnis bei Testformaten wie z.B. Aufs?tzen und Hausarbeiten
Die Hochschuldidaktik ber?t zur didaktischen Gestaltung von Lehr/Lern- und Prüfungsszenarien, zu M?glichkeiten der Weiterentwicklung von Curricula und zur ver?nderten Rolle von Lehrpersonen in Zeiten von KI: Vereinbaren Sie dafür gerne ein Gesp?ch.
Wir bieten Kurzworkshops zum Thema KI in der Lehre an, diese sind unter direkt auf den Seiten der Hochschuldidaktik
Das Zentrum für Multimedia in der Lehre unterstützt beim Einsatz von KI in der Lehre. Weiterer Informationen finden Sie auf der Webseite des ZMML.
Die Selbstlern-Einheit basiert auf den Inhalten des Workshops der Studierwerkstatt zum wissenschaflichen Schreiben mit KI-Unterstützung. Sie bietet einen umfassenden ?berblick über aktuelle Programme (Stand Mitte 2025) und deren Nutzung für das Schreiben wissenschaftlicher Haus- und Abschlussarbeiten sowie anderer Texte im Rahmen des Studiums.
Anhand von vielen Beispielen aus der Schreibpraxis bekommen Studierende Anregungen, wie sie KI-basierte Programme für ihre eigenen Schreibaufgaben im Studium einsetzen k?nnen. Darüber hinaus erhalten die Studierenden detaillierte Hinweise zu den rechtlichen Bedingungen im Umgang mit KI-Anwendungen, ihren M?glichkeiten und Grenzen. Sie k?nnen ihr Know-How in der Anwendung der KI-Programme zu Beginn der Selbstlern-Einheit sowie am Ende reflektieren, um ihren Kompetenz-Zuwachs zu erkennen.
Auf folgenden Wegen k?nnen Sie die Selbstlern-Einheit nutzen (siehe auch PDF-Anleitung):
1) Für Lehrende: Courseware zum Upload in eine eigene StudIP-Veranstaltung:
- https://nc.uni-bremen.de/index.php/s/HSGqHQAHqJZpcPH
- PDF-Anleitung (Erkl?rung des Courseware-Imports)
2) Eintrag in die StudIP-Veranstaltung (für Uni Bremen): Wissenschaftliches Arbeiten mit KI - Selbstlernkurs für Studierende
3) Download der Materialsammlung als Obsidian-Datei auf das eigene Ger?t:/studierwerkstatt/online-hilfen/wissenschaftlich-arbeiten-schreiben
Kontakt
Franziska Richter
Referat Lehre und Studium
Geb?ude/Raum: VWG 0300
Telefon: +49-421-218-60372
E-Mail: hddgprotect me ?!vw.uni-bremenprotect me ?!.de
Christina Gloerfeld
Team CDO
Geb?ude/Raum: ECO5, Raum 3.91
Telefon: +49-421-218-60042
E-Mail: cdo@vw.uni-bremen.de
Martina Salm/Yildiray Ogurol
Zentrum für Multimedia in der Lehre
Geb?ude/Raum: FZB 0561
Telefon: +49-421-218-61470
E-Mail: infoprotect me ?!zmml.uni-bremenprotect me ?!.de