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.
GenKI@UB - Zugang zum Portal
Im Rahmen dieses Projektes m?chten wir mit Ihnen schrittweise einen datenschutzkonformen Zugang zu verschiedenen LLMs (Large Language Modellen) erproben und die Nutzung mit Unterstützungs- und Austauschangeboten begleiten. Ab sofort k?nnen Sie die verschiedenen LLMs der GWDG (Gesellschaft für wissenschaftliche Datenverarbeitung mbH G?ttingen) nutzen.
Aktuell startet die Arbeit der Fokusgruppe.
Wenn Sie auch dabei sein m?chten, melden Sie sich hier an: genkiprotect me ?!uni-bremenprotect me ?!.de
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
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.
Die Allgemeinen Teile der Bachelor- und Masterprüfungsordnungen, vor allem §8 und §9 AT, beinhalten Regelungen, nach denen bei schriftlichen Arbeiten die Eigenst?ndigkeitserkl?rung abzugeben ist. Darin wird der Umgang mit Hilfsmitteln bei der Verfassung schriftlicher Arbeiten geregelt, der auch für die Nutzung KI-basierter Instrumente anzuwenden ist. Erg?nzend gelten gem?? § 7 DigiPrüfO entsprechende Regelungen für digitale Prüfungen.
KI-basierte Systeme und weitere Instrumente k?nnen als Hilfsmittel zugelassen werden, eine Verpflichtung zur Nutzung kann es aber nicht geben. Allerdings sind Regeln von den Lehrenden und Prüfenden festzulegen und zu kommunizieren. Dies gilt insbesondere, da die Studierenden immer die Verantwortung für ihre Arbeitsergebnisse haben und im Fall der Nutzung von KI-basierten Systemen deutlich gemacht werden muss, worin genau die Leistung der Studierenden und worin die Leistung der KI-basierten Systeme besteht. Die Aufgabe, Umfang und Art der Nutzung von KI-basierten Systemen zu erkl?ren und die ?bernahme der Verantwortung für die Ergebnisse liegt bei den Erstellenden.
Der Nachweis der Nutzung und die Dokumentation inkl. der Form der ?Quellenangaben“ sind festzulegen. Eine rechtm??ige Bewertung setzt voraus, dass die Lehrenden wissen, was die/der zu Prüfende geleistet hat. Damit die Eigenleistung bemessen werden kann, muss im Quellennachweis nachvollziehbar sein, was Eigenleistung und was die Leistung der KI-basierten Systeme ist. Hier müssen Lehrende genau kommunizieren, welche Nachweise erforderlich sind. Die Lehrenden k?nnen beispielsweise einfordern, dass die verwendeten Prompts und/oder Promptverl?ufe eingereicht werden oder dass die Nutzung der KI-basierten Systeme transparent dokumentiert wird.
Es wird empfohlen, dass sich Lehrende, Studieng?nge bzw. Fachbereiche für ihre Studieng?nge auf ein grunds?tzliches Vorgehen verst?ndigen. Zu beachten ist insbesondere:
- Die Qualit?t von Studien- und Prüfungsleistungen, in denen die Ergebnisse KI-basierter Instrumente Verwendung finden, liegt in der Verantwortung der Studierenden.
- Die Grunds?tze guter wissenschaftlicher Praxis gelten immer, hier ist besonders die Forderung nach Transparenz zu beachten.
- Die Fragen des Urheberrechtes sind rechtlich nicht abschlie?end gekl?rt, hier sind immer die aktuellen Regelungen zu beachten. Wenn die Daten, auf denen KI-basierte Systeme basieren, Arbeiten enthalten, die plagiiert wurden, k?nnten die von dem Instrument erzeugten Antworten ebenfalls als Plagiate angesehen werden. Wer einen solchen Text nach §§ 16 und 19 UrhG vervielf?ltigt oder ver?ffentlicht, begeht eine Urheberrechtsverletzung. In der Prüfungsleistung w?re die dann fehlende Angabe der Quelle ein Plagiat und somit nach § 18 AT zu behandeln.
Im Umgang mit personenbezogenen Daten Dritter im Zusammenhang mit KI-basierten Systemen ist die Wahrung des Datenschutzrechts, insbesondere der DSGVO sowie des Bremischen Ausführungsgesetzes zur EU-Datenschutz-Grundverordnung (BremDSGVOAG) sicherzustellen. Dies betrifft sowohl den Upload von Informationen in KI-basierte Instrumente als auch die durch diese erzeugten Inhalte.
Bei Verdachtsf?llen bzgl. T?uschungsversuchen bzw. bei Verst??en gegen gute wissenschaftliche Praxis ist das übliche prüfungsrechtliche Verfahren nach § 18 AT (T?uschungsversuch) durchzuführen. Auch hier sind allgemein die unerlaubten Hilfsmittel formuliert, was auch die KI umfassen würde.
Rules for Tools C. Spannagel Version 2.2 Oktober 2023
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 101 Creative ideas to use AI in education (2023) von Nerantzi, C., Abegglen, S., Karatsiori, M. und Martinez-Arboleda, A. koordiniert und herausgegeben, 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
澳门皇冠_皇冠足球比分-劲爆体育:
Themenseite KI in Studium und Lehre mit zahlreichen Beispielen auf e-teaching.org
Kommentierte Linksammlung des Hochschulforum Digitalisierung:
https://hochschulforumdigitalisierung.de/de/blog/Hochschullehre-KI-gestuetztes-Schreiben
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
?bersichten für KI Tools für Lehre und Studium
Derzeit entstehen digitale Werkzeuge mit integrierten KI-Funktionen in unterschiedlichsten Kontexten und in vielf?ltigen Formen.
Hinweis: Bitte informieren Sie sich vor der Nutzung der einzelnen Tools direkt bei den Herstellenden über die geltenden Datenschutzbestimmungen. Die meisten Tools haben ihre Server au?erhalb der EU (siehe hierzu auch ?KI und Datenschutz“).
Einen ?berblick bietet das Virtuelles Kompetenzzentrum - Schreiben lehren und lernen mit Künstlicher Intelligenz
澳门皇冠_皇冠足球比分-劲爆体育: There’s An AI For That - Umfassender, englischsprachiger KI-Tracker, der über 700 KIs in fast 100 Kategorien listet. Die Seite wird t?glich aktualisiert.
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 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 Workshops zum Thema KI in der Lehre an, diese sind unter ?Termine und 澳门皇冠_皇冠足球比分-劲爆体育“ zu finden.
澳门皇冠_皇冠足球比分-劲爆体育 der Hochschuldidaktik zum Thema
Kurzworkshops, 澳门皇冠_皇冠足球比分-劲爆体育ere Termine
02.10.2024 10.30-12.00 Kurzworkshop: ?Mit ChatGPT und Co. Lehre effektiver gestalten“
Selbstlerneinheiten KI in der Lehre (erstellt von Ulrike Hanke)
澳门皇冠_皇冠足球比分-劲爆体育 - Universit?t Bremen (uni-bremen.de)
Veranstaltungsreihe der SuUB zum Thema "KI in der Recherche"
12.11.2024, 13:00 - 14:30 Uhr: KI-Tools für die Recherche
25.11.2024, 10:00-11:30 Uhr: ChatGPT - ein sinnvolles Tool für die Recherche?
11.12.2024, 10:00-11:30 Uhr: KI-Tools für die Recherche
澳门皇冠_皇冠足球比分-劲爆体育 im YUFE - Kontext
20.11.2024 11:00 - 15:15 (EET) ?AI in the Workplace“ https://www.yufe.eu/staff/staff-development-courses/
澳门皇冠_皇冠足球比分-劲爆体育 im Oktober
10.10.2024, 12:00 - 13:00 Uhr: Lunch Bag Session: KI-Bilderwelten! Einführung in KI-Bildgeneratoren in Hamburg
15.10.2024, 10:00 - 10:30 Uhr: Next Level Post-Produktion! 30-Minuten zu: KI-Tools in DaVinci Resolve
15.10.2024, 15:00 - 16:00 Uhr: VCRP-Webinar ?Die KI-Lehr-Praxiswerkstatt“
16.10.2024, 10:00 -10:30 Uhr: Prompt it! 30 Minuten zu: Die bildgebende KI ?Adobe Firefly
17.10.2024, 10:00 -13:00 Uhr: Let's meet & create! Einführung in KI-Text- und Bildgeneratoren (in Pr?senz)
23.10.2024, 10:00 -12:00 Uhr: Twillo-Workshop: KI und OER im Einsatz: OER vielseitig und rechtskonform mit KI aufwerten
28.10.2024, 14:30 - 16:00 Uhr: Open Think Tank: KI und Ethik – Verantwortung
澳门皇冠_皇冠足球比分-劲爆体育 im November
06.11.2024, 10:00 - 10:30 Uhr: Generative Fill! 30 Minuten zu: Bildbearbeitung in Photoshop mit Hilfe von KI
07.11.2024, 10:00 - 10:30 Uhr: Uhr Kreatives Storytelling mit KI! 30-minütige Einführung zu KI-Avataren
12.11.2024, 18:30 - 20:30 Uhr: KI & Musik; Künstliche Intelligenz im digitalen, kreativen Raum (Pr?senz)
19.11.2024, 10:00 -10:30 Uhr: Cutting-Edge! 30 Minuten zu: KI-Tools in Adobe Premiere Pro
20.11.2024, 12:00 -13:00 Uhr: Lunch Bag Session: Einführung in die KI-Tools ChatGPT und DALL-E in Hamburg
21.11.2024, 10:00 - 10:30 Uhr: Let's make it 3D! 30 Minuten zu: KI-Tools in der 3D-Entwicklung
22.11.2024, 10:00 -13:00 Uhr: Let's generate Videos! Pr?senzschulung zu: Videogenerierung mit KI-Tools (Pr?senz)
27.11.2024, 10:00 -11:30 Uhr: Create it! Social-Media-Designvorlagen mit Canva und Magic Studio
27.11.2024, 10:00 -12:30 Uhr: Community-Event am KI-ExpertLab Hochschullehre
28.11.2024, 15:00 -19:00 Uhr: KI-Werkstatt ?Alles KI – oder was?“ in Hamburg (Pr?senz)
Arbeitsgruppe KI in der Lehre
Diese Gruppe arbeitet zusammen an der weiteren Erschlie?ung des Themas für die Universit?t.
Im n?chsten Schritt sollen die Grunds?tze/Empfehlungen auch auf die anderen Bereiche der Universit?t Forschung und Transfer sowie Verwaltung ausgeweitet werden.
Zus?tzlich zu den themen- und zielgruppenspezifischen Diskussionen wird eine übergreifende Arbeitsgruppe die KI-Themen zusammenführen.
Bei Interesse an der Mitarbeit wenden Sie sich gern an die unten genannten Kontakte.
Erfahrungsaustausch unter Lehrenden
Referat Lehre und Studium und ZMML laden einmal im Semester zum kollegialen Erfahrungsaustausch ein. Dieser steht alle Lehrenden und Tutor:innen offen
Hier gehts zur Anmeldung
Im Rahmen dieses Projektes m?chten wir mit Ihnen schrittweise einen datenschutzkonformen Zugang zu verschiedenen LLMs (Large Language Modellen) erproben und die Nutzung mit Unterstützungs- und Austauschangeboten begleiten. Ab sofort k?nnen Sie die verschiedenen LLMs der GWDG (Gesellschaft für wissenschaftliche Datenverarbeitung mbH G?ttingen) nutzen.
Aktuell startet die Arbeit der Fokusgruppe.
Wenn Sie auch dabei sein m?chten, melden Sie sich hier an: genkiprotect me ?!uni-bremenprotect me ?!.de
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