Was ist Künstliche Intelligenz?
verlorene Wanderergruppe
ohne Sicht, Kompass, Karte
Ziel: das richtige Tal
Was ist Künstliche Intelligenz?
Was ist Künstliche Intelligenz?
Computer erledigt komplexe Aufgaben
Was ist Künstliche Intelligenz?
Gewünschtes Verhalten
wird trainiert
Was ist Künstliche Intelligenz?
Suche nach
Tal der kleinsten Fehler
Was ist Künstliche Intelligenz?
Neuronales Netz
Was ist Künstliche Intelligenz?
Neuronales Netz
Kompliziertes Netz einfacher Rechnungen
Was ist Künstliche Intelligenz?
AI sucht Einstellungen
mit kleinstem Fehler
Was ist Künstliche Intelligenz?
Finde Tal in Hügellandschaft mit Millionen Dimensionen
Was ist Künstliche Intelligenz?
verlorene Wanderergruppe
ohne Sicht, Kompass, Karte
Ziel: das richtige Tal
Was kann KI?
Bilder erkennen
Artikel: videantis.com
Was kann KI?
Bilder erkennen
Besser als der Mensch!
Artikel: videantis.com
Was kann KI?
Bilder erkennen
Besser als der Mensch!
Artikel: videantis.com
Was kann KI?
Was kann KI?
Was kann KI?
Was kann KI?
- klar definierte, repetitive Aufgaben lösen
- optimieren
- Unmengen von Daten erfassen
- Muster erkennen
- Zusammenfassen
Was kann KI?
Einfach
Schwer
Was ist ChatGPT?
Generative Pre-trained Transformer
Generiert neuen Text
indem es eingegebenen Text Transformiert
genau wie er vorher trainiert hat
Was ist ChatGPT?
Liest Text
schreibt Fortsetzung / Antwort
Guardian: How Chatbots work
Wie lernt ChatGPT?
Artikel: medium.com
Ergänzt das nächste Wort in einem Satz
Wie lernt ChatGPT?
Ergänzt Wort für Wort einen ganzen Satz
Artikel: medium.com
Wie lernt ChatGPT?
Transformiert Anfrage in Antwort
Artikel: medium.com
Wie lernt ChatGPT?
Trainiert auf 570 GB Textdaten
- 500 Mrd Schriftzeichen
- 250 Mio Buchseiten
- 800 Tsd Büchern
100 Bio Neuronen (200 TB)
Mensch ~86 Bio Neuronen
Artikel: medium.com
Was lernt ChatGPT?
800 Tsd Bücher
100 Bio Neuronen
~86 Bio Neuronen
Von Albert Einstein
Was lernt ChatGPT?
Von Albert Einstein
bis Donald Trump
??? Neuronen ???
800 Tsd Bücher
100 Bio Neuronen
~86 Bio Neuronen
Was ist ChatGPT?
Von Albert Einstein
bis Donald Trump
Spektrum der Qualität
Was ist ChatGPT?
Von Albert Einstein
bis Donald Trump
Spektrum der Qualität
Perfekte "Bullshitter"
Was ist ChatGPT?
Von Albert Einstein
bis Donald Trump
Spektrum der Qualität
Perfekte "Bullshitter"
Möchte weise klingen
Wahrheitsgehalt ist egal
Wieso KI?
Wieso Künstliche Intelligenz?
Der Assistent,
den ich immer haben wollte
Artikel: DevOps.com
KI verbessert
- Produktivität
- Zufriedenheit
- Effektivität
Der Assistent,
den ich immer haben wollte
Artikel: DevOps.com
KI verbessert
- Produktivität
- Zufriedenheit
- Effektivität
- nicht Kompetenz
- aber Effizienz
Der Assistent,
den ich immer haben wollte
Artikel: DevOps.com
KI verbessert
- Produktivität
- Zufriedenheit
- Effektivität
- nicht Kompetenz
- aber Effizienz
Skill erst selbst lernen,
dann KI verwenden!
Der Assistent,
den ich immer haben wollte
KI kann Lehrer effektiver machen
Technologie soll Lehrer nicht ersetzen, sondern ergänzen
Schneider 2022: Hauptbelastung von Hochschullehrkräften
- administrativer Aufwand
- Termin- & Leistungsdruck
- ständige Weiterbildung
KI kann Lehrer effektiver machen
Assistent zur Entlastung jeder Lehrkraft
KI: mühselige Arbeit & Hilfe bei Weiterbildung
=> sofortige Antwort, 24/7
=> Mehr Freiraum für eigentliche Lehrarbeit
KI kann Lehrer effektiver machen
Assistent zur Entlastung jeder Lehrkraft
Chatbot = idealer Assistent für Lehrkräfte
Lehre ist Kommunikation
KI: mühselige Arbeit & Hilfe bei Weiterbildung
=> sofortige Antwort, 24/7
=> Mehr Freiraum für eigentliche Lehrarbeit
KI kann Lehrer effektiver machen
Chatbot hilft bei
- Unterrichtsplan erstellen
- Skript erstellen
- Umfragen & Quizze erstellen
- Tipps für interessanten Unterricht - Verbindung zu Aktuellem
- Recherche (relevante Artikel, realistische Beispiele)
- Ideen für Projekte
- Abgaben bewerten
- ...
Iterationen verbessern das Ergebnis
KI kann Lehrer effektiver machen
Iterationen verbessern das Ergebnis
Chatbot hilft bei
- Unterrichtsplan erstellen
- Skript erstellen
- Umfragen & Quizze erstellen
- Tipps für interessanten Unterricht - Verbindung zu Aktuellem
- Recherche (relevante Artikel, realistische Beispiele)
- Ideen für Projekte
- Abgaben bewerten
- ...
Gute Musterlösung ist
- Klar verständlich
- Vollständig
- Schritt für Schritt
- Anschaulich Beispiele & Grafiken
- viel Aufwand
Musterlösung
HowTo: Aufgaben & Musterlösungen
Rolle: Du bist Dozent für Mathematik für Informatiker.
Aufgabe: Ich gebe dir gleich eine Übungsaufgabe.
Schreibe die Musterlösungen. Atme tief durch.
Löse dann nacheinander je eine Teilaufgabe.
Gehe dabei Schritt für Schritt vor.
Dann überprüfe die Lösung. Wenn die Lösung richtig ist,
dann schreibe die korrekte Lösung Schritt für Schritt
in der Latex Umgebung. Löse so nacheinander alle Aufgaben.
Format: Die Musterlösung sollte ausführlich sein,
der Text jedoch kurz gehalten. Das Ausgabeformat sollte
dem Format Beispiel entsprechen. Die Formulierungen sind
klar verständlich und anschaulich.
Format Beispiel:
>>>Aufgabentext<<<
\begin{itemize}
\item >>>Aufgabe a)<<<
\begin{loesung}
>>>Solution to a)<<<
\end{loesung}
\item >>>Aufgabe b)<<<
\begin{loesung}
>>>Solution to b)<<<
\end{loesung}
\end{itemize}
Übungsaufgabe:
[Latex code einfügen]
GPT reduziert Aufwand & steigert Qualität
kann mich auf Didaktik konzentrieren
Unterricht Vorbereiten
KI erstellt vollständige & leicht verständliche Musterlösung
Lehrkraft korrigiert & macht Didaktische Verbesserung
Hausarbeit
in KI-Ära
- Verständnis
- Transferleistung
- kritisch Denken
- Problemlösung
- Flexibilität
Alte Hausarbeit
Gelöst von GPT in einer Anfrage
Prüfungen mit KI
- Verständnis
- Transferleistung
- kritisch Denken
- Problemlösung
- Flexibilität
Neue Hausarbeit
- Mehr Umfang
- Mehr Analyse & Eigenleistung
- Mehr Praxisrelevanz
- Fokus auf Verständis
Prüfungen mit KI
Prüfungen
in KI-Ära
Interdisziplinäre Aufgaben
KI erlaubt Umfangreichere Aufgabentypen
=> kreativer Output (Projektarbeit)
=> vertieft Lernerfahrung
Interdisziplinäre Aufgaben
KI setzt Aufgaben in beliebigen Kontext
=> vermittelt Relevanz des Stoffs
=> Praxisnahe Anwendung
KI erlaubt Umfangreichere Aufgabentypen
=> kreativer Output (Projektarbeit)
=> vertieft Lernerfahrung
Interdisziplinäre Aufgaben
KI setzt Aufgaben in beliebigen Kontext
=> vermittelt Relevanz des Stoffs
=> Praxisnahe Anwendung
KI erlaubt Umfangreichere Aufgabentypen
=> kreativer Output (Projektarbeit)
=> vertieft Lernerfahrung
Lerntaxonomie
(Anderson & Krahtwohl 2001)
Was Dozenten tun können
Basisfertigkeiten üben
- Im Unterricht: keine KI oder Cheating
- Zuhause: grössere, Arbeitsrelevante Projekte
- Effizienten Einsatz von KI lehren
Was Dozenten tun können
Basisfertigkeiten üben
- Im Unterricht: keine KI oder Cheating
- Zuhause: grössere, Arbeitsrelevante Projekte
- Effizienten Einsatz von KI lehren
Übung: KI Literacy
Experiment:
- Studys lösen Aufgabe
- Studys lassen KI Aufgabe lösen
- Studys lösen Aufgabe mithilfe von KI
Jeder eines oder jeder alles
Nutzung, Nutzen und Erkennen von KI
Was Dozenten tun können
Basisfertigkeiten üben
- Im Unterricht: keine KI oder Cheating
- Zuhause: grössere, Arbeitsrelevante Projekte
- Effizienten Einsatz von KI lehren
Übung: KI Literacy
Besprechung:
- Können Sie die Lösungen zuordnen?
- Wo ist KI besser / gleich gut / schlechter?
- Wo hat KI geholfen / aufgehalten?
- Wie war der Zeitaufwand?
Experiment:
- Studys lösen Aufgabe
- Studys lassen KI Aufgabe lösen
- Studys lösen Aufgabe mithilfe von KI
Jeder eines oder jeder alles
Nutzung, Nutzen und Erkennen von KI
Was Dozenten tun können
Basisfertigkeiten üben
- Im Unterricht: keine KI oder Cheating
- Zuhause: grössere, Arbeitsrelevante Projekte
- Effizienten Einsatz von KI lehren
Was Dozenten tun können
Basisfertigkeiten üben
- Im Unterricht: keine KI oder Cheating
- Zuhause: grössere, Arbeitsrelevante Projekte
- Effizienten Einsatz von KI lehren
Assignments
- Studys erhalten von KI Hilfe und Feedback
=> verbessern vor der Abgabe
Was Dozenten tun können
Basisfertigkeiten üben
- Im Unterricht: keine KI oder Cheating
- Zuhause: grössere, Arbeitsrelevante Projekte
- Effizienten Einsatz von KI lehren
Flipped Classroom
- Zuhause: Vorlesung in Videos
- Im Unterricht: sokratischer Dialog, Kollaboration, Support
Assignments
- Studys erhalten von KI Hilfe und Feedback
=> verbessern vor der Abgabe
Was Dozenten tun können
Flipped Classroom
- Zuhause: Vorlesung in Videos
- Im Unterricht: sokratischer Dialog, Kollaboration, Support
Basisfertigkeiten üben
- Im Unterricht: keine KI oder Cheating
- Zuhause: grössere, Arbeitsrelevante Projekte
- Effizienten Einsatz von KI lehren
Assignments
- Studys erhalten von KI Hilfe und Feedback
=> verbessern vor der Abgabe
Was Dozenten tun können: Denken vermitteln
Arten zu Denken
- System 2 - langsam, analytisch
- System 1 - schnell, intuitiv
- System 0 - Kognition ausgelagert
Was Dozenten tun können: Denken vermitteln
System 0 Denken - Kognition auslagern
Vorteile:
- Verbesserte Entscheidung
- Entlastung: Routine- und Datenaufgaben
- Erweitertes Denken möglich
Was Dozenten tun können: Denken vermitteln
System 0 Denken - Kognition auslagern
Vorteile:
- Verbesserte Entscheidung
- Entlastung: Routine- und Datenaufgaben
- Erweitertes Denken möglich
Nachteile:
- Verstärkte Vorurteile
- Übermässige Abhängigkeit / Vertrauen
- Kompetenzverlust
Was Dozenten tun können: Denken vermitteln
System 0 Denken - Kognition auslagern
Vorteile:
- Verbesserte Entscheidung
- Entlastung: Routine- und Datenaufgaben
- Erweitertes Denken möglich
Nachteile:
- Verstärkte Vorurteile
- Übermässige Abhängigkeit / Vertrauen
- Kompetenzverlust
Lernen & Lehren:
- KI Grundlagen
- Nutzung üben
- Gemeinsame Reflexion
News???
KI & Fake News
binnen Sekunden
glaubhafte FakeNews
generieren
KI & Fake News
Chatbots überzeugen Verschwörungsgläubige!
Costello, Pennycock & Rand (2024):
8 min Chat -> 20% weniger überzeugt für 2 Monate
Chat überzeugender als Diskussion, weil
- Personalisiert
- Strukturierter Ablauf
- Emotionsfrei
- Konzentriert aufs Thema
- Faktenbasierte Kommunikation
KI & Fake News
Chatbots überzeugen Verschwörungsgläubige!
Costello, Pennycock & Rand (2024):
8 min Chat -> 20% weniger überzeugt für 2 Monate
KI & Fake News
Chatbots überzeugen Verschwörungsgläubige!
Costello, Pennycock & Rand (2024):
8 min Chat -> 20% weniger überzeugt für 2 Monate
Bestes Mittel, Mahony et al (2023):
- Aufklärung über fehlerhafte Denkmuster
- "Impfen", zusammen mit logischem / faktischem Gegenargument
KI & Fake News
Bestes Mittel, Mahony et al (2023):
- Aufklärung über fehlerhafte Denkmuster
- "Impfen", zusammen mit logischem / faktischem Gegenargument
KI kann lernen verbessern
- personalisierter Tutor
Hwang 2020: Note +30%, Angst -20%
- Feedback
Zhang & Xu 2022: verbessert Schreibstil
- Selbsttest
Lu 2021: Note +10%
KI kann lernen verbessern
- personalisierter Tutor
Hwang 2020: Note +15%, Angst -10%
- Feedback
Zhang & Xu 2022: verbessert Schreibstil
- Selbsttest
Lu 2021: Note +10%
Lernen wird bedarfsorientiert & individuell
Braucht Schulung im kritischen KI Umgang
Albadarin 2024, Bettayeb 2024
Einfluss von KI aufs Denken
| Denkart | Vorteile | Nachteile |
|---|---|---|
| Analytisch | Datenanalyse und Mustererkennung | Abhängigkeit, weniger tiefes Verständnis |
| Kritisch | Argumentstruktur, Fehlererkennung | Schwächt Urteilsvermögen & Kontextverständnis |
| Reflexiv | Anregung, Strukturierung | Keine authentische Selbstreflexion |
| Systemisch | Systemmodellierung, Visalisierung, Simulation | Vereinfachte Betrachtung komplexer Systeme |
| Pragmatisch | Effizienz in Planung und Management | Standardisierte Lösungen , wenig kreativ & flexibel |
| Metakognitiv | persönliches Feedback, selbstreguliertes Lernen |
Reduziert Eigenständigkeit & Selbsteinschätzung |
Quellen: Jia & Tu (2024), Mena-Guacas (2023), Darwin (2023)
Einfluss von KI aufs Denken
| Denkart | Vorteile | Nachteile |
|---|---|---|
| Analytisch | Datenanalyse und Mustererkennung | Abhängigkeit, weniger tiefes Verständnis |
| Kritisch | Argumentstruktur, Fehlererkennung | Schwächt Urteilsvermögen & Kontextverständnis |
| Reflexiv | Anregung, Strukturierung | Keine authentische Selbstreflexion |
| Systemisch | Systemmodellierung, Visalisierung, Simulation | Vereinfachte Betrachtung komplexer Systeme |
| Pragmatisch | Effizienz in Planung und Management | Standardisierte Lösungen , wenig kreativ & flexibel |
| Metakognitiv | persönliches Feedback, selbstreguliertes Lernen |
Reduziert Eigenständigkeit & Selbsteinschätzung |
Quellen: Jia & Tu (2024), Mena-Guacas (2023), Darwin (2023)
Einfluss von KI aufs Denken
| Denkart | Vorteile | Nachteile |
|---|---|---|
| Analytisch | Datenanalyse und Mustererkennung | Abhängigkeit, weniger tiefes Verständnis |
| Kritisch | Argumentstruktur, Fehlererkennung | Schwächt Urteilsvermögen & Kontextverständnis |
| Reflexiv | Anregung, Strukturierung | Keine authentische Selbstreflexion |
| Systemisch | Systemmodellierung, Visalisierung, Simulation | Vereinfachte Betrachtung komplexer Systeme |
| Pragmatisch | Effizienz in Planung und Management | Standardisierte Lösungen , wenig kreativ & flexibel |
| Metakognitiv | persönliches Feedback, selbstreguliertes Lernen |
Reduziert Eigenständigkeit & Selbsteinschätzung |
Quellen: Jia & Tu (2024), Mena-Guacas (2023), Darwin (2023)
Analytisch: Fokus auf Kernproblem statt Fleissaufgabe
Kreativ: kurzer Boost, dann negativ, auch ohne KI
Persönlicher Tutor: Vision
Persönlicher Tutor: Realität
- Eingeschränkte Individualisierung
- Begrenztes Verständnis
- Mangelnde Flexibilität
- Informationsflut
- Halluzinationen
Persönlicher Tutor: Realität
- Eingeschränkte Individualisierung
- Begrenztes Verständnis
- Mangelnde Flexibilität
- Informationsflut
- Halluzinationen
Chatbot hilft bei
- Begriffe & Konzepte verstehen
- individuelle Fragen
- Diskussionspartner
- verschiedene Perspektiven
- Schwierigkeitslevel anpassen
- Quellen finden
Persönlicher Tutor: Realität
- Eingeschränkte Individualisierung
- Begrenztes Verständnis
- Mangelnde Flexibilität
- Informationsflut
- Halluzinationen
KI unterstützt,
aber ersetzt Tutoren nicht
Chatbot hilft bei
- Begriffe & Konzepte verstehen
- individuelle Fragen
- Diskussionspartner
- verschiedene Perspektiven
- Schwierigkeitslevel anpassen
- Quellen finden
Persönlicher Tutor: Realität
Schulz et al (in Prep)
Persönlicher Tutor: Realität
Ungeleitete KI Nutzung
=> schlechtere Noten
Schulz et al (in Prep)
Persönlicher Tutor: Realität
Entscheidender Skill: Mitarbeiten
Schulz et al (in Prep)
How not to Work with AI
How to Work with AI
- KI Literacy
- Umgang mit Chatbots
- Individuell Lernen mit KI
- Programmieren Lernen mit KI
- Mathe Lernen mit KI
Lernziele
Videoanleitung für Studierende
Persönlicher Tutor
Feynman Technik: Feynman Tutor
Ein neues Konzept schnell verstehen:
- Einfache Erklärung schreiben
- Wissenslücken identifizieren
- Wissenslücken füllen
- Erklärung erweitern & vereinfachen
Sokratischer Modus: socratic tutor
Ein neues Konzept vollständig begreifen
- Verständis durch Fragen & Diskussion
- Deckt Widersprüche & Fehler auf
- Unterstützt erlangen von Wissen
Feedback von KI
Rolle: Dozent für Mathematik
Aufgabe: Pruefe die folgende Abgabe bzgl der Aufgabenstellung und bewerte
nach folgendem Schema. Bewerte jede Kategorie einzeln und begründe jeweils
die Bewertung und mache Vorschläge, wie die Abgabe verbessert werden kann.
Bewertungsschema: [Schema]
Aufgabenstellung: [Aufgabenstellung]
Abgabe: [Abgabe, bestenfalls als pdf]Rolle: Dozent für Data Science
Aufgabe: erstelle ein Schema zur Bewertung der folgenden Aufgabenstellung.
Format: Schreibe deine Antwort in einem Codeblock. Beginne mit "Pruefe die
folgende Abgabe zu dieser Aufgabenstellung und bewerte nach folgendem Schema.
Gib dabei fuer jede Kategorie eine enzelne Note und Begruende die gegebene Note:"
Details: halte die Anweisungen im Schema klar und eindeutig. Benotung ist
von 1.0 (schlechteste) bis 6.0 (beste), wobei 5.0 die Erwartung fuer eine gut
ausgebildete Person ist. Unterteile das Schema in verschiedene Kategorien:
Verständnis, Transferleistung, kritisch Denken, Problemlösung, Flexibilität.
Aufgabenstellung: [Aufgabenstellung]Braucht klares Bewertungsschema
Wertvollster Output: Begründung für Bewertung
Multiple Choice
Anweisungen:
Gute MC-Aufgaben sollen als fair erlebt werden und
das bloße Erraten der richtigen Antwortmöglichkeiten erschweren.
Sie sollten auch anspruchsvollere kognitive Prozesse überprüfen.
Der Stamm der Frage sollte alle notwendigen,
aber keine irrelevanten Informationen enthalten.
Vermeiden Sie den Cue-Effekt, bei dem versteckte Lösungshinweise
den Studierenden aufgrund formaler, logischer oder inhaltlicher
Angaben die Antwort erleichtern.
Die Antwortoptionen sollten inhaltlich homogen und möglichst kurz sein.
Die Frage sollte klar und präzise formuliert sein.
Wiederholungen von Wortelementen des Stamms in den Antwortoptionen sollten vermieden werden.
Absolute Begriffe wie "ausschließlich", "nie" oder "immer" sollten vermieden werden.
Die Antworten sollten sich auf der gleichen inhaltlichen Dimension befinden.
Über die korrekten bzw. falschen Antworten sollte Einigkeit herrschen.
Beispiel:
Die Dreamland AG verkauft das Kissen «Soft» für CHF 20.–/Stück. Was ist der Gewinn?
Ein Kissen benötigt zur Herstellung 1 Kilogramm Rohmaterial und eine Arbeitsstunde Zeit.
Das Rohmaterial kostet CHF 6.–/kg, die Arbeitszeit kostet CHF 4.–/h.
A. CHF 10.–
B. CHF 11.–
C. CHF 9.–
D. CHF 8.–Bessere MC: Anweisungen für gute MC
Rolle: Dozent fuer Mathematik
Aufgabe: Erstelle für diesen Inhalt ein Multiple Choice Quiz aus 10 Fragen
mit je 1 richtigen und 3 falschen Antworten.
Folge dabei den unten stehenden Anweisungen.
Stelle mir zunächst alle Fragen und warte auf meine Antworten.
Dann, Liste kurz welche Fragen richtig beantwortet wurden.
Für falsch beantwortete Fragen, gib eine kurze Erklärung,
für die richtige Antwort und warum meine Antwort falsch.
Inhalt: >>>Inhalt -text, pdf, website, ...<<<30% der Fragen brauchbar
mehrmals prompten
gute Fragen sammeln
Multiple Choice
Rolle: Dozent fuer Mathematik
Aufgabe: Erstelle für diesen Inhalt ein Multiple Choice Quiz aus 10 Fragen
mit je 1 richtigen und 3 falschen Antworten.
Folge dabei den unten stehenden Anweisungen.
Stelle mir zunächst alle Fragen und warte auf meine Antworten.
Dann, Liste kurz welche Fragen richtig beantwortet wurden.
Für falsch beantwortete Fragen, gib eine kurze Erklärung,
für die richtige Antwort und warum meine Antwort falsch.
Inhalt: >>>Inhalt -text, pdf, website, ...<<<Fragen zu leicht?
Bitte erstelle ein neues Quiz mit schwierigeren Fragen.Multiple Choice
Rolle: Dozent fuer Mathematik
Aufgabe: Erstelle für diesen Inhalt ein Multiple Choice Quiz aus 10 Fragen
mit je 1 richtigen und 3 falschen Antworten.
Folge dabei den unten stehenden Anweisungen.
Stelle mir zunächst alle Fragen und warte auf meine Antworten.
Dann, Liste kurz welche Fragen richtig beantwortet wurden.
Für falsch beantwortete Fragen, gib eine kurze Erklärung,
für die richtige Antwort und warum meine Antwort falsch.
Inhalt: >>>Inhalt -text, pdf, website, ...<<<Fragen zu leicht?
Welche Eigenschaften haben in diesem Kontext schwierigere Fragen?Bitte erstelle ein neues Quiz mit schwierigeren Fragen.
\textcolor{lightgreen}{\text{Lernen begleiten}}
Bloom (1984): individuelles Tutoring Verbesserung
??? mit KI für jeden möglich ???
\Rightarrow 2\sigma
Guter Tutor:
The Future of Education
Hindernisse
- Asynchrone Geschwindigkeit
- Viele Fragen, wenig Zeit, Angst zu Fragen
v_{\text{Lehrer}} \neq v_{\text{Study 1}} \neq v_{\text{Study 2}} \neq ...
The Future of Education
Hindernisse
- Asynchrone Geschwindigkeit
- Viele Fragen, wenig Zeit, Angst zu Fragen
v_{\text{Lehrer}} \neq v_{\text{Study 1}} \neq v_{\text{Study 2}} \neq ...
Asynchrones Lernen mit KI Tutor
- individuelle Geschwindigkeit
- Platz für alle Fragen
- wertvollere Interaktion zwischen Studys & Lehrkraft
Asynchrones Lernen
Collaborative Education
- Studys lernen individuell - stellen Fragen an Studys, Lehrkraft
- Lehrkraft hilft bei Planung, gibt Support & Feedback
- mehr Kollaboration im Unterricht
- Studys finden eigenen Lernstil
Asynchrones Lernen mit KI Tutor
Collaborative Education
- Studys lernen individuell - stellen Fragen an Studys, Lehrkraft & KI
- Lehrkraft & KI hilft bei Planung, gibt Support & Feedback
Asynchrones Lernen mit KI Tutor
Collaborative Education
- Studys lernen individuell - stellen Fragen an Studys, Lehrkraft & KI
- Lehrkraft & KI hilft bei Planung, gibt Support & Feedback
- KI gibt antworten JIT, 24/7 -> hilft schwachen & starken Schülern
- Aktive, kreative Projekte -> Studys sind motiviert & engagiert
Asynchrones Lernen mit KI Tutor
Collaborative Education
- Studys lernen individuell - stellen Fragen an Studys, Lehrkraft & KI
- Lehrkraft & KI hilft bei Planung, gibt Support & Feedback
- KI gibt antworten JIT, 24/7 -> hilft schwachen & starken Schülern
- Aktive, kreative Projekte -> Studys sind motiviert & engagiert
- noch mehr Kollaboration
- Hilfe passend für Lernstil
- Lernfortschritt verfolgbar
- Keine Hemmung, KI zu fragen
Take Away
Chatbots zentrales KI Tool für die Lehre
- 24/7 Assistent für jede Lehrkraft
-
Vorbereitung, Durchführung, Bewertung
-
- 24/7 Lernassistent für alle Studierende
-
Tutor, Feedback & Selbst-Tests
-
- Produktive Nutzung braucht Schulung & Verständnis
-
KI-Lernkompetenz, KI-Lehrkompetenz
-
Diese Slides
Didaktik mit KI
Studieren mit KI
Video Flipped Classroom
(Künstlich) Intelligente Hochschullehre
By Stefan Hackstein
(Künstlich) Intelligente Hochschullehre
Welchen Einfluss hat KI auf die Hochschullehre? Wie verändert sich das Lernen der Schüler? Welches Potential und welche Risiken erwarten uns? In diesem Talk gehe ich einen Überblick über nutzvolle Anwendungen von KI in der Hochschullehre, sowohl für Lehrende als auch Studierende mit einem klaren Hinweis auf die Notwendigkeit, Studierende in der effizienten Nutzung dieser Tools zu unterweisen.
