Künstliche Intelligenz in der Hochschullehre: Entwicklungen und Einsatzmöglichkeiten digitaler Technologien im Hochschulalltag
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Stuttgart
Schäffer-Poeschel Verlag
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Inhaltsverzeichnis Vorwort. 5 1 Einleitung. 15 1.1 ChatGPT erschüttert die Hochschulen - oder: Kl eröffnet Möglichkeiten Ullrich Dittler Christian Kreidl einerzeitgemäßen Hochschullehre . 16 1.2 Ziel dieses Sammelbandes. 1.3 Aufbau dieses Sammelbandes . . . . 18 Literatur. 23 2 17 Künstliche Intelligenz in der Hochschule aus Sicht der Studierenden: Ergebnisse empirischer Begleitforschung. 27 Christian Kreidl Ullrich Dittier 2.1 2.2 2.3 2.4 Einleitung und Beschreibung. 27 2.1.1 Zielsetzung und Überblick. 27 2.1.2 Beschreibung der Studie. 28 Art der Nutzung von Kl-
Took. 28 2.2.1 Bekanntheit und Verwendung von Kl-Tools. 28 2.2.2 Einsatz von Kl-Tools im Zusammenhang mit dem Studium. 29 2.2.3 Häufigkeit der Nutzung von generativer Kl. 30 Zukünftige Auswirkungen von Kl. 32 2.3.1 Zukünftiger Einfluss von Kl auf die Hochschullehre. 32 2.3.2 Ersatz von Lehrkräften durch Kl?. 33 2.3.3 Zukünftiger Unterricht durch Kl-Systeme. 34 2.3.4 Umgang mit Kl als Bestandteil des Studiums. 35 Persönliche Meinung zu Kl . 36 2.4.1 Kl als Chance oder Gefahr?. 36 2.4.2 Einschätzung als legitimes Hilfsmittel. 37 2.4.3 Argumente für den Einsatz von Kl. 38 2.4.4 Argumente gegen den Einsatz von Kl. 39 2.5 Fazit und
Ausblick. 39 3 Kurzinterviews mit Studierenden zum Einsatz generativer Kl in der Hochschule. 41 Ullrich Dittler Christian Kreidl 3.1 Studentin der Fachhochschule Wien der Wiener Wirtschaft: 3. Semester, 3.2 Studentin der medizinischen Universität Charité in Bertin: 3. Semester, Bachelorstudiengang. Medizinstudium. 43 41
3.3 Studentin der Fachhochschule Wien der Wiener Wirtschaft: 3. Semester, Bachelorstudiengang. 44 3.4 Student der Universität Passau: 7. Semester, Lehramtsstudiengang. 47 3.5 Student der Universität Regensburg: 17. Semester, Promotionsstudiengang . 50 3.6 StudentderUniversität München: 22. Semester, Promotionsstudiengang. 52 4 Die Kl-Welle: Reiten wir sie oder steigen wir ab?. /. 55 4.1 Einführung. 4.2 Anwendungen . 57 4.2.1 Studierende nutzen die Kl. 58 Jutta Pauschenwein lrmgard Schinnerl-Beikircher 55 4.2.2 Was kann ChatGPTl. 58 4.2.3 ChatGPT nimmt Lehrenden Arbeit ab . 59 4.2.4 Ein Bild zur Beziehungsherstellung.· Studierende vor der Straßenbahn. 60 4.2.5 Einsatz von Kl in der Weiterbildung. 61 4.3 Umfrage zu
Kl. 62 4.4 Diskussion. 66 Literatur. 69 5 So nah an der Forschung war die Lehrpraxis noch nie: Ein Erfahrungsbericht aus dem Berliner Zentrum für Hochschullehre. 71 ». . . . . Martina Mörth Anja Riedel 5.1 Die Qualität der Lehre durch Weiterbildung von Lehrenden verbessern. 71 5.2 Ziele der BZHL-Weiterbildungsangebote rund um Kl. 73 5.2.1 Lehrende informieren und sensibilisieren - mit Online-Events und 5.2.2 Lehrende detaillierter informieren und anregen zum Ausprobieren Ressourcen-Seite . 73 mit kritischem Blick auf die Ergebnisse. 5.2.3 75 Herausfordernde Fragen stellen: Welche kognitiven Funktionen können und sollen Kl-Tools übernehmen?. 5.2.4 Wenn es darauf ankommt, dass die Ergebnisse korrekt sind, ist Fachwissen 5.2.5 Präzisierung von Schreib-, Fach-, Zukunftskompetenzen, kritischem 76 unerlässlich, aber welches genau?. und kreativem Denken anhand psychologischer Modelle und Theorien. 5.3 77 79 Erfahrungen des
BZHL. 82 5.3.1 Entscheidungshilfen für Einschränkungen und Erlaubnis von Kl-Tools. 82 5.3.2 Berichte aus unseren Workshops. 82 5.3.3 Struktur der Kl-Ressourcen-Seite als Spiegel der aktuellen Diskussion. 83 Literatur./. 84
β Kurzinterviews mit Lehrenden verschiedener Hochschulen . ş1 Prof. Dr. Johannes Bruhn. 87 Christian Kreidl Ullrich Dittier 87 Fresenius Hochschule München, Deutschland 6.2 Prof. Dr. Janna Hastings. 89 Universität Zürich, Schweiz 6.3 Prof.in (FH) Mag.a Dr.in Manuela Hirsch. 91 Fachhochschule des BF! Wien, Österreich 6.4 Prof. Dr. Dana-Kristin Mah. 6.5 FH-Prof. Priv.-Doz. Mag. Dr. David Meyer. 93 Leuphana Universität Lüneburg, Deutschland 97 FH Technikum Wien, Österreich 6.6 Prof. Dr. Nicolae Nistor. 99 Ludwig-Maximilians-Universität München, Deutschland 6.7 Prof. Dr. Oliver Ruf. 101 Hochschule Bonn-Rhein-Sieg, SanktAugustin, Deutschland 6.8 Prof. Dr. Matthias Schulten . 103 Fachhochschule Südwestfalen, Soest, Deutschland 6.9 Prof.in (FH) Mag.a Dr.in Elisabeth Springier
. 107 Fachhochschule des BFI Wien, Österreich 6.10 FH-Prof. Mag. Dr. Thomas Wala . ;. 110 FH Technikum Wien, Österreich 6.11 Prof. Dr. Armin Weinberger. 113 Universität des Saarlandes, Saarbrücken, Deutschland 6.12 Prof. Dr. Carmen Zahn . 115 Fachhochschule Nordwestschweiz; Hochschule für Angewandte Psychologie, Olten, Schweiz 7 Ein kurzes Plädoyer für mündliche Prüfungen . 119 Martin Lehner 7.1 Kl in Lehre und Prüfung. 119 7.2 Der Einsatz mündlicher Prüfungen. 120 7.3 Mündliche Prüfungen: Chancen und Herausforderungen. 123 Literatur. 124 Generative Kl in Prüfungen. 125 8 Malte Persike 8.1 Leistungsgüte von ChatGPT in
Prüfungen. 125 8.1.1 Vorbemerkung zur Faktentreue generativer Kl-Systeme. 126 8.1.2 Über diesen Beitrag. 127
8.2 8.3 8.4 8.5 Generative Kl in der Prüfungsvorbereitung. 127 8.2.1 Konzeption der Prüfung . 128 8.2.2 Erstellung von Mehrfachwahlaufgaben. 128 8.2.3 Qualitätssicherung. 131 8.2.4 Erstellung von offenen Aufgabenformaten. 132 8.2.5 Aufgabenerstellung mit Kl oder nicht?. 132 Einsatz von Kl-Systemen während der Prüfung. 132 8.3.1 Ansätze für Abschlussarbeiten im Kl-Zeitalter. 133 8.3.2 Kl-Systeme als Prüfungswerkzeug. 133 Prävention und Entdeckungdes Einsatzes von Kl. 134 8.4.1 Eigenständigkeit und Kontrolle. 134 8.4.2 Nicht überwachte Prüfungsformen . 136 8.4.2.1 Eigenständigkeitserklärungen . '. 136 8.4.2.2 Maschinengestützte Entdeckung von Kl-Beiträgen
. 137 8.4.2.3 Andere Möglichkeiten der Täuschungsfeststellung im Nachhinein. 138 Korrektur und Bewertung mit Kl. 139 8.5.1 Punktevergabe für offene Prüfungsformen . 139 8.5.1.1 Güte der Bewertung durch Kl. 140 Rechtliche Aspekte der Kl-gestützten Bewertung. 141 8.5.1.2 8.5.2 Formulierung von Korrekturhinweisen undFeedback. 142 Ausblick. 143 Literatur. 143 8.6 9 Kurzinterviews mit Expertinnen und Experten aus dem Hochschulmanagement und der Leitung zentraler Abteilungen zur Hochschuldidaktik. 151 Ullrich Dittler Christian Kreidl 9.1 Prof. (FH) Mag. Dr. Andreas Breinbauer . 152 Fachhochschule des BFI Wien, Österreich 9.2 Dr. Thomas D’Souza. 153 Hochschule Karlsruhe, Deutschland 9.3 Prof. Dr.-Ing. Hans-Georg Enkler
. 156 Hochschule Furtwangen, Deutschland 9.4 Prof. Dr. Matthias Fuchs, Prof. Dr. phil. Thomas Merz Dr. Christa Scherrer. 9.5 Prof. (FH) Mag. Dr. Guenther Grall. 159 Pädagogische Hochschule Thurgau, Schweiz 162 Fachhochschule Salzburg, Österreich 9.6 Univ.Prof. Dr. Margarethe Rammerstorfer. 9.7 Ao. Univ.-Prof. Dr. Christa Schnabl. 166 Wirtschaftsuniversität Wien, Österreich 168 Universität Wien, Österreich 9.8 Natascha J. Taslimi, MSc. Pädagogische Hochschule Wien, Österreich 170
10 »Tod des Autors«? Autorinnen- und Autorenschaft, Textualität, Verantwortung und Transparenz in Zeiten generativer Kl. 175 Stefan Jörissen David Loher 10.1 Der Tod des Autors? . 10.2 Annäherung an den Umgang mit Kl-generierten Texten . 175 176 Bezugsdimensionen von (wissenschaftlichen) Texten. 177 10.3.1 Autorinnen- und Autorenschaft. 177 10.3.2 Textualität. 178 10.3.3 Verantwortung. 180 10.3.4 Transparenz. 181 Konsequenzen. 182 Literatur. 184 10.3 10.4 11 Künstliche Intelligenz im akademischen Schreiben: Konzeption und Realisation einer Lehrveranstaltung . 187 Christoph
Zydorek Der Weg zur Idee-Vorüberlegungen zum Konzept. 187 11.2 Die Herausforderung ist eine andere als angenommen. 188 11.3 Der Ansatz einer Lehrveranstaltung. 190 11.4 Veranstaltungsgliederung. 192 11.1 11.5 Orientierung, akademische Integrität und Qualitätskriterien. 195 Rahmenbedingungen: Hochschule, Fakultät und Betreuer . 196 11.7 Themenfindung mit und ohne Kl. 197 11.6 11.8 Formulieren von Ausgabeanforderungen und Prompts. 203 11.9 Forschungsfragen finden und formulieren. 204 11.10 Texte erklären lassen und Nachfragen stellen . 207 11.11 Zitieren von Kl . 208 11.12 Realisierung und Evaluation der Veranstaltung. 212
Literatur. 213 12 Ein Online-Selbstlernkurs für Studierende: »Hausarbeiten und Essays schreiben mit Kl«. 215 Sabrina Sontheimer Ulrike Hanke 12.1 Einleitung. 215 12.2 Struktur des Kurses. 217 12.2.1 Modul 1: Hallo und herzlich willkommen . 219 12.2.2 Modul 2: Grundlagen generativer Kl-Tools . 220 12.2.3 Modul 3: Schritt für Schritt zur Hausarbeit. 221 12.2.4 Modul 4: Abschluss und Ausblick . 224 Lernpsychologische Begründung des Kurses. 224 12.3
12.4 Eingesetzte Tools. 225 Tools für das Finden von Ideen und für das Strukturieren. 226 12.4.1 12.5 12.4.2 Tools für das Recherchieren. 226 12.4.3 Tools für das Lesen. 227 12.4.4 Tools für das Ausformulieren undÜberarbeiten von Texten. 227 Einsatzmöglichkeiten desKurses . 227 12.5.1 Einsatz des Selbstlernkurses am Schreibzentrum der LMU München 12.5.2 Selbstlernkurs als Begleitangebot in einer Fachveranstaltung . 230 Fazit. 234 Literatur. 235 (Pilotprojekt) . 12.6 13 228 Checken statt Cheaten: Der Einsatz von ChatGPT in der Lehrerinnen- und Lehrerbildung. 237 Thomas Strasser 13.1
Ausgangstage. 237 13.2 Potenziale von ChatGPT im Hochschulunterricht. 238 13.3 Prompt Engineering. 238 13.4 Anwendung in der Praxis. 241 13.4.1 Lehrplan . 241 13.4.2 Die Methode Hackathon . 241 13.4.3 Ablauf . 241 13.4.4 ChatGPTin unterschiedlichen Rollen. 242 13.4.5 Diskussion und kritische Reflexion im Rahmen des Seminars. 244 Fazit. 245 Literatur. 246 13.5 14 Hochschuldidaktik mit hybrider Intelligenz: Unterstützung personalisierten Lernens . 249 Claudia de Witt 14.1
Einleitung. 249 14.2 Konzept der hybriden Intelligenz . 250 14.3 Personalisierung als didaktisch-methodisches Prinzip. 254 14.4 Hybride Intelligenz im Hochschulstudium . 254 14.4.1 Hybride Intelligenz im Feedbackzentrum für selbstreguliertes Lernen . 255 14.4.2 Hybride Intelligenz in Recommendersystemen zur Unterstützung bei Hausarbeitsthemen. 258 Mit hybrider Intelligenz in die Zukunft der Hochschullehre. 261 Literatur. 262 14.5
15 Potenziale von Chatbots basierend auf generativer Kl in der administrativen Studierendenbetreuung: Lehren aus einem Fallbeispiel. 265 Frank Benda, Florian Himer, Regina Michalski-Karl, Lea Spiegl Aaron Sterniczky 15.1 Die Entfaltung des Potenzials generativer Kl durch ChatGPT. 265 15.2 Allgemeine Strukturbedingungen der Studierendenbetreuung. 267 15.3 Das Nutzenversprechen von generativer Kl in der Lehre. 268 15.4 Planung und Pilotierung des Use Case. 269 15.5 Ergebnisse Fragebogen. 270 15.6 Auswertung der Chatanfragen. 272 15.7 Conclusio . 275 Literatur. 277 Stichwortverzeichnis. 279 Verzeichnis der Autorinnen und Autoren. 281 |
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