KI in der Hochschullehre. Aber wie?
KI in der Hochschullehre. Aber wie?
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Betreuter Kurs
KI in der Hochschullehre. Aber wie?

KI in der Hochschullehre. Aber wie?

IMC Krems University of Applied Sciences

Mag. Cornelia Amon, Stefan Schmircher, BSc, Lukas Mathä, MA

Über

Dauer 5 Lektionen
Einheiten 2 Stunden/Lektion
Lizenz CC BY-SA 4.0
Kursteilnehmer:innen 176
Verfügbarkeit Unbegrenzt
Startdatum 31. Oktober 2024
Kosten € 0.00

Trailer zu KI in der Hochschullehre. Aber wie?

KI in der Hochschullehre. Aber wie? | iMooX.at

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Allgemeines zum Kurs

KI ist in unser aller Lebenswelt angekommen. Wir verwenden ChatBots und Bildgeneratoren. Vielleicht auch Analyse Tools und spezialisierte Werkzeuge in unseren Arbeitsbereichen.

Das Durchdringen der Hörsäle scheint dabei noch etwas komplizierter zu sein – viele fragen sich wo oder wie genau ein Tool sinnvoll in der Hochschullehre eingesetzt werden kann. Und wie finde und bewerte ich solche Tools?

Falls dich solche oder so ähnliche Fragen schon einmal beschäftig haben dann ist dieser Kurs der richtige für dich!



Inhalt

Kursinhalt

Das Motto lautet: kurz und prägnant die Theorie abarbeiten und dann selbst ins tun kommen – in jeder Lektion erwartet dich ein kurzes Infovideo, eine spannende Podcast Episode mit einer Person direkt aus der Lehre und eine Aufgabe die dich auf den Einsatz von KI in einer deiner Lehrveranstaltungen vorbereitet.

In 5 spannenden Lektionen werden diese Themen behandelt:

Lektion 1: Grundlegendes & Geschichte

Lektion 2: Bias, Prompting & Datenschutz

Lektion 3: KI zur Vorbereitung von Lehrveranstaltungen

Lektion 4: Wo findet KI während des laufenden Semesters einen Platz?

Lektion 5: KI und prüfen


Lernziele

Das Ziel des Kurses ist es einerseits Grundlagen und Herausforderungen zu vermitteln und gleichzeitig ganz konkrete Empfehlungen zu geben die direkt umgesetzt werden können.

  • Verstehen der Grundlagen von Künstlicher Intelligenz (KI), einschließlich ihrer Funktionsweise und Anwendungen.
  • Kenntnis über die ungefähre historische Entwicklung von KI
  • Erkennen von Bias in KI-Systemen und die Auswirkungen auf Entscheidungen und Ergebnisse.
  • Verständnis der Rolle von Prompts bei der Beeinflussung von KI-Modellen.
  • Wissen über Datenschutz und ethische Überlegungen im Zusammenhang mit KI.
  • Erfahren sowie erproben, wie KI in der Lehre eingesetzt werden kann, z. B. zur automatischen Generierung von Lehrmaterialien.
  • Ideen für den praktischen Einsatz von KI bei der Kursvorbereitung erhalten, z. B. zur Personalisierung von Lerninhalten.
  • Identifizieren von Anwendungsbereichen für KI im laufenden Semester, z. B. automatische Bewertung von Aufgaben oder Empfehlungssysteme für Studierende.
  • Diskussion über die Integration von KI in verschiedene Lehrveranstaltungen und Fachbereiche.
  • Überlegungen zur Verwendung von KI bei Prüfungen, z. B. automatische Bewertung von Tests.
  • Diskussion über Vor- und Nachteile von KI-gestützten Prüfungsverfahren.

Vorkenntnisse

Es sind keine besonderen Vorkenntnisse notwendig.


Kursablauf

Jede Woche wird eine Lektion freigeschalten. Ein Kurzvideo beschreibt die theoretischen Inhalte während eine Podcast Episode die gehörten und gesehenen Informationen Erfahrungen direkt aus der Praxis kombiniert. In einer praktischen Übung kann das erlernte vertieft werden und im Forum wird aktiver Austausch durch die Kursleitung angestoßen. In bekannter iMoox Tradition erfolgt zum Abschluß jeder Lektion ein kurzes Quiz.


Zertifikat

Für die aktive Teilnahme am Kurs erfolgt bei Abschluss die Ausstellung eines automatisierten Zertifikats, welches Ihren Benutzernamen, den Kursnamen und die abgeschlossenen Lektionen beinhalten. Es wird darauf hingewiesen, dass es sich nur um eine Bestätigung handelt, die aussagt, dass die Benutzerin oder der Benutzer zumindest 75% der gestellten Selbstüberprüfungsfragen richtig beantwortet hat.




Lizenz

Dieses Werk ist lizenziert unter CC BY-SA 4.0

Kursleitung

Mag. Cornelia Amon, Stefan Schmircher, BSc, Lukas Mathä, MA
Mag. Cornelia Amon, Stefan Schmircher, BSc, Lukas Mathä, MA

Cornelia Amon ist am IMC Krems bei den Teaching & Media Services als Instructional Designerin tätig. Im Rahmen ihrer Tätigkeit beschäftigt sie sich damit gemeinsam mit Lehrenden, Lehr- und Lernprodukte zu erstellen und dabei auf didaktisch methodische Feinheiten zu achten. Gleichzeitig beschäftigt sie sich mit den Entwicklungen im technischen Bereich und den Möglichkeiten der Einbindung in die Lehre.

Der Grundstein für das Interesse für Vielfalt und Individualität in der Vermittlung von Inhalten wurde schon früh in der Berufsausbildung zur Elementarpädagogin gelegt. Die theoretische Basis wurde dann an der Universität Wien mit dem Studium der Bildungswissenschaft im Schwerpunkt Medien- und Schulpädagogik geschaffen. Heute werden im Media Lab, dem Herz der Teaching & Media Services, individuelle Lösungen für Lehrende gestaltet und mit modernen Hilfsmitteln möglichste effiziente, nachhaltige aber auf jeden Fall individuelle Lehr- und Lernmaterialien erstellt. 

Lukas Mathä studierte Medientechnik an der FH St.Pölten und Digital Arts an der FH Oberösterreich. Die Verbindung aus technischem und künstlerischem Knowhow erlaubt es ihm, verschiedenste Medienprojekte sowohl zu planen als auch umzusetzen. Im Media Lab des IMC Krems unterstützt er mit diesem Wissen Lehrende, Mitarbeiter und Studenten, die ihre Ideen und Projekte anspruchsvoll medial realisieren wollen.

Stefan Schmircher absolvierte sein Studium der Medientechnik an der FH St. Pölten. Im Anschluss sammelte er Erfahrung im Bereich TV-Produktion und Redaktion. Als Digital Creator liegt sein Fokus auf der Erstellung von Videos, Fotos und Grafiken, die auf verschiedenen Plattformen wie Live-Fernsehen, YouTube, Social Media und Liveevents veröffentlicht werden. Seit mittlerweile vier Jahren hat er, gemeinsam mit dem MediaLab Team an der IMC Krems, eine Teaching & Media Servicestelle aufgebaut. Dort unterstützt er Lehrende und Mitarbeiter digitale Inhalte zu produzieren und zu veröffentlichen.



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