Beitrag von Hochschule für Angewandte Psychologie FHNW

Künstliche Intelligenz als Beurteilungshilfe? Large Language Models (LLM) bzw. Künstliche Intelligenz (KI) bieten interessante Möglichkeiten, um Lehrkräfte bei der Bewertung von Schülerleistungen zu unterstützen. Der neueste Blogbeitrag für Fiete.AI, geschrieben von Dr. Thorben Jansen, zeigt vielversprechende Einsatzfelder: ✅ Vorteile KI-gestützter Leistungsbeurteilung: - Schnelle und präzise Auswertung von Prüfungen und Tests - Individuelles Feedback und passgenaue Förderempfehlungen für Schüler - Kontinuierliche, datenbasierte Analyse von Lernfortschritten - Objektivere Unterstützung bei der Notenfindung ❌ Mögliche Herausforderungen und Risiken: - Gefahr von Verzerrungen und Diskriminierung durch KI-Systeme - Transparenz und Nachvollziehbarkeit der Algorithmen muss gewährleistet sein - Datenschutzrechtliche Aspekte müssen sorgfältig berücksichtigt werden - KI sollte Lehrkräfte ergänzen, nicht ersetzen - menschliche Expertise bleibt wichtig Insgesamt kann laut Dr. Jansen KI ein wertvolles Werkzeug sein, um Leistungsbeurteilungen im Bildungsbereich zu unterstützen. Entscheidend ist aber, dass der Einsatz sorgfältig geplant und unter Berücksichtigung ethischer Leitlinien erfolgt. 💡 Wir stehen ganz am Anfang - interessante Erkenntnisse lassen sich mit LLM-Tools wie Fiete.AI aber schon jetzt gewinnen! Hier geht es zum ganzen, lesenswerten Beitrag: https://lnkd.in/gsQkjNcE #LernenmitKI #ChatGPT #LLM #Schule #Unterricht #Feedback

Wie verändert KI die Didaktik?   Als Bildungseinrichtung, die sich kontinuierlich weiterentwickelt, beobachten wir den Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Lehre genau. Eines ist sicher: KI wird in der Didaktik eine Schlüsselrolle spielen. Doch wie lässt sich KI sinnvoll und konkret integrieren?   Unser fundierter Kurs, entwickelt von Sarah Le Grand, Leiterin Didaktikprojekte, zusammen mit den ausgewiesenen Experten Sven Ruoss, Roger Basler de Roca und Pascal Vontobel, zeigt auf, wie KI didaktische Prozesse effizient und effektiv unterstützen kann – praxisnah und zukunftsorientiert.   Die Themen sind ·      Einführung in generative KI: Wie Sie Tools wie ChatGPT effizient nutzen und richtig «prompten». ·      KI in der Unterrichtsvorbereitung: Nutzen Sie KI für die Planung und Erstellung von Unterrichtsmaterialien. ·      KI im Unterricht: Von interaktiven KI-basierten Lernspielen bis hin zu erklärenden Videos – so machen Sie Ihren Unterricht zukunftsfähig. ·      KI im Prüfungstraining und bei der Erstellung von Prüfungen: Effiziente Methoden, um KI in den Prüfungsprozess zu integrieren.   Die erste Durchführung war innert weniger Tage ausgebucht, weshalb wir jetzt zusätzliche Kurstermine aufgeschaltet haben.   Wenn auch Sie sich für die didaktische Zukunft vorbereiten möchten: Gleich hier informieren und anmelden: https://lnkd.in/dY2ecQvm  

Wie nutzen Studierende KI-Tools in ihren Seminaren oder bei Hausarbeiten? Dieser Frage ist die HCU in ihrem Lernangebot "KI im Studium nutzen" nachgegangen. "Wir haben viele Interviews mit Studierenden geführt oder mit Leuten gesprochen, die gerade ihr Studium abgeschlossen haben. Wir haben sie zum Beispiel gefragt, wie sich KI auf ihren späteren Beruf auswirkt oder ob sie sich bei der Anwendung von KI-Tools von den Hochschulen unterstützt fühlen. Was sie sich in diesem Zusammenhang wünschen", erklärt Sophie Heins, die das Lernangebot mit Franz Vergöhl konzipiert hat. Herausgekommen ist ein Online-Kurs, der sich mit KI an sich beschäftigt, generative KI erklärt und in KI als Werkzeug einführt, aber auch die Herausforderungen und Risiken von KI im Allgemeinen und im Rahmen der Bildung thematisiert. https://lnkd.in/eYBi4-kn #KI #KünstlicheIntelligenz #AI #Studium

Was, wenn die Zukunft der Weiterbildung jetzt beginnt? Diese Woche habe ich mit dem Zertifikatslehrgang Generative AI Expert (IHK) begonnen – für mich eine großartige Gelegenheit, mein Wissen in den Bereichen Digitalisierung und Künstliche Intelligenz weiter auszubauen. In den nächsten Wochen werde ich mich intensiv mit der KI-gestützten Analyse von Texten, der Anwendung von Large Language Models (LLMs) und der praktischen Umsetzung von KI-Projekten beschäftigen. Besonders spannend finde ich die Möglichkeit, mit Knime strukturierte und unstrukturierte Daten so aufzubereiten, dass daraus KI-Chatbots entstehen können. Stell dir vor, wie diese Technologie uns in der Weiterbildung helfen könnte, noch gezielter auf die Bedürfnisse unserer Teilnehmer einzugehen und neue, innovative Lernformate zu schaffen. Ich freue mich darauf, dieses Wissen direkt in meiner Arbeit bei der IHK Rhein-Neckar Weiterbildung anzuwenden und bin gespannt, welche neuen Möglichkeiten sich daraus ergeben werden. Welche Rolle siehst du für KI in der Weiterbildung? #GemeinsamWeiterbilden #KI #ihkrheinneckar

🤖 Kann Künstliche Intelligenz zu faireren Noten führen? Die aktuelle Studie der IU Internationale Hochschule zeigt erstmals in großem Maßstab das Potenzial von KI in der Benotung. ➡️ Ein Forschungsteam der IU hat ein neuartiges KI-Modell trainiert, indem es eine große Anzahl von Prüfungsdatensätzen aus verschiedenen Fächern der IU verwendet hat. ➡️ Die mehrstufige Analyse der Daten zeigt, dass KI-gestützte Benotung in der Lage ist, menschliche Subjektivität und Ungenauigkeit zu reduzieren. ➡️ Das Forschungsteam empfiehlt aus rechtlichen und akademischen Gründen, die KI zunächst nur zur Unterstützung des menschlichen Urteilsvermögens einzusetzen. ➡️ Das KI-Modell ist in vielen Disziplinen anwendbar und anpassungsfähig. Mehr dazu findest Du hier: https://ow.ly/yWr150Rg50u 👀 Was denkst Du, wie könnte KI die Bildung weiterhin positiv beeinflussen? #KI #Bildung #Innovation #Gerechtigkeit

**Didaktische Integration von KI (1): Schwierigkeiten und Vorschläge** Stand: 20.10.24 In vielen Beiträgen werden Potenziale der KI in der Lehre aufgezeigt. Im Folgenden versuche ich, die #Schwierigkeiten in der KI-gestützten Lehre zu identifizieren und mögliche #Lösungsideen zu besprechen: 1️⃣Herausforderung der #didaktischen und #fachspezifischen #Integration von KI Viele Lehrende erkennen zwar die Vorteile von KI, haben jedoch Schwierigkeiten, KI-gestützte Methoden systematisch in eigene Lehre zu integrieren. Lehrpraktische #Expertise erfordert eine individuelle, (zeit-)intensive Auseinandersetzung und #Erprobung mit geeigneten KI-Werkzeugen. Zudem hat jede Fachdisziplin unterschiedliche Lernvoraussetzungen, Techniken und Lernziele. Allgemeine hochschuldidaktische Prinzipien sind nicht immer auf die #fachspezifischen Anforderungen und Lernprozesse einzelner Fächer zugeschnitten. 💡Vorschlag: Eine hochschulübergreifende Sammlung könnte etabliert werden, in der #Best-Practice-Beispiele für KI-Anwendungen in verschiedenen Lern- und Fachkontexten dargestellt werden. Dieser Pool sollte auch die Möglichkeit für Kommentare und Feedback, kollaboratives Arbeiten bieten. 2️⃣Begrenzte Fortbildungsangebote für Lehrende Die derzeitigen #Fortbildungsangebote sind oft zeitlich sehr begrenzt, so dass die Teilnehmenden nicht die Möglichkeit haben, die Werkzeuge näher kennen zu lernen und ausgiebig zu #testen. Zudem fehlt es häufig an #Austausch, #Diskussion und #Unterstützung im Rahmen des Kennenlernens der Tools.Dies führt nicht selten dazu, dass die Nutzung von KI-Tools oberflächlich bleibt. 💡Vorschlag: Formate wie Workshops und Barcamps, die den Austausch und die Herausarbeitung von Lösungen in den Fokus stellen, könnten zu einem besseren Schulungseffekt und einer höheren Bereitschaft der Lehrenden beitragen. 3️⃣Notwendigkeit evidenzbasierter Forschung Obwohl der Einsatz von KI Effizienzsteigerungen verspricht, ist mehr #evidenzbasierte Forschung notwendig, um zu verstehen, #inwiefern der Einsatz von KI sich auf den Lernprozess und Lernoutput auswirkt. Effizienz und Produktivität bedeuten nicht automatisch bessere Lernförderung. 4️⃣Risiken der KI-Nutzung KI birgt das Risiko von #Halluzinationen, d.h. fehlerhafte oder verzerrte Ausgaben. Studierende, die oft nicht über das nötige Fachwissen für die #Beurteilung (Falsifizierung) verfügen, müssen dringend für diese Risiken #sensibilisiert werden. 5️⃣Technische Infrastruktur, Datenschutz und Ethik Die o.g. Rahmenbedingungen sind für die Realisierung intelligenter tutorieller Systeme und adaptiver Lernumgebungen entscheidend. Diese fördern durch KI-gestützte Lerndiagnostik individualisiertes Lernen. Automatisiertes Feedback für Lernprozess und -output setzt gesicherte Trainingsdaten voraus, um Bais- und Fehlerquellen zu vermeiden. 📚Hierzu verweise ich auf die Empfehlung f. evidenzbasierte KI-Nutzung (Leitgeb, Thomas, et al., 2024): Besprechung: https://lnkd.in/ecFirCPb Paper: https://lnkd.in/epBsudFc

📊 Für welche Zwecke nutzen Studierende KI? Im Rahmen unserer DHBW-Panel-Studie haben wir, die NextEducation-Forschungsgruppe der DHBW Karlsruhe und mit Unterstützung des Projektes #KICampus, 3198 Studierende zu ihrem Umgang mit Künstlicher Intelligenz befragt – sowohl im Studium als auch im privaten Kontext. 🚀 Spannende Einblicke für die Lehre: Besonders interessant für uns als Hochschule ist, wie Studierende KI-Anwendungen wie Chatbots nutzen und welche Potenziale daraus für die Lehrgestaltung entstehen: 60% nutzen KI primär für Recherche. 💡 59% verwenden KI aus reinem Interesse – 39% sogar aus Spaß. ✍️ Nur 31% setzen KI für Texterstellung ein, 📚 und 29% nutzen sie zur Klausurvorbereitung. 📢 Unser Fazit: Die Ergebnisse zeigen, dass Hochschulen eine zentrale Rolle in der Vermittlung von KI-Kompetenzen übernehmen müssen, um das Potenzial von KI gezielt für die Lehre und darüber hinaus nutzbar zu machen. Wie sieht es an Ihrer Hochschule aus? Welche Erfahrungen haben Sie mit KI in der Lehre gemacht? NextEducation. Morgen machen. www.next-education.org #KI #Hochschulforschung #NextEducation #DHBW #KIKompetenzen Martin Lindner, Laura Eigbrecht, Jörn Allmang, Tanja Dauth, AI Campus – The Learning Platform for Artificial Intelligence Max Senges David Piesk, Florian Rampelt, Tracy Kistner, Norbert Kunz, Peter Spiegel, Teddy Tewelde Manuela Mohr Uli Weinberg Annemieke Lais (Frank) Dominique Hamm Laura Eigbrecht Wibke Matthes Dr. Vera Anne Gehrs Henning Koch Dr. Isabella Buck

Systematisches Review bzw. Meta-Analyse als Forschungsmethode 👍 👍 Im Jahr 2016 beabsichtigte ich, eine Meta-Analyse zahlreicher Studien zum Language Transfer durchzuführen und die Ergebnisse für einen neuen Kontext kritisch zu übertragen. Dabei konfrontierte mich die Frage, ob es sich hierbei um eine Analogiebildung handelte. Meine Antwort lautete *nein*. Da eine Meta-Analyse in ihren quantitativen bzw./und qualitativen Varianten durch ihre methodische Tiefe und Reflektiertheit sowie strenge Auswahlkrirerien der Studien als eine eigenständige Forschungsmethode dient, tatsächlich mehr als eine Zusammenstellung des aktuellen Forschungsstands.

✨ Lehrgang “KI-Grundlagen” erfolgreich abgeschlossen! ✨ In der vergangenen Woche hatte ich die großartige Gelegenheit, am Grundlagenkurs „Künstliche Intelligenz“ am Zentrum für wissenschaftliche Weiterbildung der Helmut-Schmidt-Universität teilzunehmen. Dieser Kurs hat mir nicht nur ein fundiertes Verständnis für die Chancen und Herausforderungen der KI vermittelt, sondern auch meine Sprachfähigkeit in diesem zukunftsweisenden Themengebiet deutlich erweitert. Besonders beeindruckt haben mich: • Die qualifizierten Vortragenden, die mit ihrer Expertise tief in die Materie eingestiegen sind und komplexe Themen verständlich vermittelt haben. • Die Einführung in ein Grundvokabular, das mir nun erlaubt, differenzierter über KI zu sprechen und den Einsatz dieser Technologie besser zu bewerten. • Der Vortrag von Dr. Andreas Sesing-Wagenpfeil zum Thema „KI und Datenschutz“, insbesondere die spannenden Einblicke zu den DSGVO-Artikeln 16 und 17 – besonders im Kontext von maschinellem Lernen und dem Recht auf Löschung. • Der inspirierende Vortrag von Prof. Dr. Ricardo Büttner über „Human AI Collaboration“, bei dem Themen wie Deep Fake, Materialkontrolle und KI am Arbeitsplatz im Fokus standen. Diese Perspektiven sind entscheidend, um den zukünftigen Einsatz von KI verantwortungsbewusst und effektiv zu gestalten. Ich freue mich darauf, dieses Wissen in meinen beruflichen Alltag zu integrieren und freue mich auf weitere Entwicklungen in diesem Bereich! 💡 #KünstlicheIntelligenz #Weiterbildung #Digitalisierung #AI #MaschinellesLernen #Datenschutz #HumanAICollaboration #KIAmArbeitsplatz

Entfesselt KI die Weiterbildung? 🚀 Künstliche Intelligenz revolutioniert verschiedenste Branchen und Arbeitsprozesse. Auch im Bildungssektor ist das Potential groß. Neben all den Vorteilen, die KI mit sich bringen könnte, gilt es jedoch auch Herausforderungen wie Datenschutz und Infrastrukturentwicklung zu beachten. Im Artikel “Entfesselt KI die Weiterbildung?” geht Oliver Nussbaum von der imc Learning AG auf die Sonnen- und Schattenseiten des Einsatzes von KI im Weiterbildungssektor ein - mit der Unterstützung von GPT-4. Zum Artikel in der IM+io: "Digital Future Skills" ➡️ https://lnkd.in/eE7P-upA #Ausbildung #Weiterbildung #eLearning #DigitalLearning