Titel des Lernangebots

Einstieg in KI-Nutzung fürs Studium

Beteiligte Institutionen

Arbeitsgruppe KI@RWU, Vertreter:innen der Fakultäten & Hochschuldidaktik 

Aktuelle(r) Verantwortliche(r) des Lernangebots 

AG-KI@RWU: Prof. Dr. Marius Hofmeister, Prof. Dr. Wagner, Prof. Graef, Jochen Weißenrieder, Markus Rossa

Format des Lernangebots

Selbstlernkurs – MicroUnit 

Zeitpunkt Lernformats

Maximal 8 Stunden flexibler Zeitraum, empfohlen für eher kurzen Zeitraum, 1-4 Wochen. 

Inhalt des Lernangebots/ Zuordnung zu einem Bereich

Basics hinsichtlich Hintergrund, Funktionsweise, Ethik  und erste Anwendungen von generativer KI

Lernformat

Online-Selbstlernkurs mit KI Übungen. 

Sprache des Lernangebots

Deutsch, (Coming UP: Englisch) 

Art der Bescheinigung

·         MicroCredential und auf Nachfrage ausgedruckte Variante

Workload (Arbeitsaufwand)

Maximal 8 Stunden

Angabe des Workloads in ECTS-Leistungspunkte

Die Angabe der ECTS-Punkte sollte von dem Arbeitsaufwand (Zeitstunden) des Lernangebots abgeleitet werden.

Ein Leistungspunkt entspricht einer Gesamtarbeitsleistung der Studierenden im Umfang von 25-30 Zeitstunden. Es handelt sich um die Gesamtbelastung, die auch die Zeit für die Vor- und Nachbereitung des Lehrstoffes (z.B. Präsenz- und Selbststudium) den Prüfungsaufwand und die Prüfungsvorbereitungen umfasst.

Benotung

Bestanden ( Absolviert)

Häufigkeit des Angebots

Prototyp im WS 24/25 dann dauerhaft

Festlegung der Zielgruppe 

Nennung der Hauptzielgruppe des Lernangebots

Erstsemester-Studierende sind Hauptzielgruppe. In der Übergangszeit alle Studierende der RWU

Vorwissen der Zielgruppe

Die Zielgruppe wird sehr heterogen sein. Das Vorwissen beim Umgang mit generativer KI wird sehr unterschiedlich ausgeprägt sein. Daher gehen wir von nahezu gar keinem Vorwissen aus.

ABER es ist auch davon auszugehen, dass noch keine geleitete Auseinandersetzung mit KI für wissenschaftliches Arbeiten und Studieren stattgefunden hat.

Prompt Engineering (d.h. die zielgerichtete, optimierte Form des Ansprechen von Chatbots), Ethik und wissenschaftliche Integrität sind vermutlich für alle neu

Anvisierte Anzahl der Lernenden

600 pro Semester werden angesprochen, 200 TN wären ein großer Erfolg. 15% Rücklaufquote bei Befragungen gelten als erfolgreich, d.h. 100 TN wären auch noch (sehr) gut.

Lernergebnisse (Qualifikationsziele) und Kompetenzen

Lernergebnisse (Learning-Outcomes) und angestrebte Kompetenzniveau des Lernangebots

a)         Aktivitäts- und Umsetzungskompetenz: TN können die Unterscheidung von generativer künstlicher Intelligenz zu anderen KI-Formen nachvollziehen. Die TN können proaktiv im Bereich der generativen KI agieren und Neuerungen in diesem Bereich in das eigene Studium bzw. den Fachkontext integrieren

b)         Prompt Engineering-Kompetenz: TN verstehen die Funktionsweise sprachbasierter generativer KI und können Prompts zielführend einsetzen und optimieren.

c)         Kritische KI Kompetenz: TN können Ethik und Bias von KI-Modellen (generative und andere) benennen, und KI-Ergebnisse daraufhin bewerten.

Lerninhalt und didaktisches Konzept

Inhalt des Lernangebots mit Feedback zum Lernfortschritt

Selbstlerneinheit: Grundlagen über kurze Texte und (interaktive) Videos

Handlung: Aufgaben zum Reflektieren und Austauschen mit a) Peers und b) KI

Assessment/Feedback: automatisierte Wissensabfragen.

Am Ende jedes Kapitels. 

Betreuung und Kommunikation

Ansprechpartner per Mail (z.B. ag-ki@rwu.de, siehe unten), weitergehende Betreuung nicht erforderlich (Selbstlernangebot). Bei Bedarf Sprechstunde der Mitglieder der AG.