Lehrveranstaltungsevaluationen: Wozu und Wie? – Input & offener Q&A

In einem kurzen Input und anschließender Fragerunde sollen u.a. folgende Themen beleuchtet werden: Wie läuft die Evaluation der Lehrveranstaltungen durch die Studierenden an der OVGU (außer der FWW) ab? Welche Gestaltungsmöglichkeiten gibt es für Lehrende, Fakultäten, Studierende? Was ist der Nutzen, was sind die Grenzen?

Ziel ist ein Dialog: Einerseits möchten wir offene Fragen der Teilnehmenden beantworten und Unklarheiten beseitigen. Andererseits können die aufgeworfenen Rückfragen selbst als Anstoßpunkt zur Verbesserung der Lehrveranstaltungsevaluationen an der OVGU dienen.

Get-together

Ausstellungsraum Mensa Obergeschoss | 16:30 bis 18:00 Uhr

Kurzworkshop
Die KI löst die Aufgaben Ihrer Studierenden?
Prüfen in einer Welt mit generativer künstlicher Intelligenz

Offener Austausch zu Lernstrategien und Herausforderungen in Grundveranstaltungen

KI clever nutzen: Promt Engineering für Medizinstudierende & ehrende

Rechtlich vertretbare Nutzung vin KI in schriftlichen Leistungsnachweisen

Smart begleiten im Praktischen Jahr – das PJ ePortfolio

KI Anwendung in Studium und Lehre:
Digitale Kernkompetenzen zum Einsatz von offline KI Anwendungen
zur Gestaltung von Open Education Resources 

#LiaScript #VibeCoding #UNESCO_AI_Teacher_Competences #UNESCO_ICT_Teacher_Competences

Dr. Hannes Tegelbeckers, Fakultät für Humanwissenschaften

Gebäude 40, Raum 130 | 13:00 - 14:30 Uhr

Welche Kompetenzen brauchen Lehrende, um KI sinnvoll und souverän in der Hochschullehre einzusetzen – ohne Cloud-Abhängigkeit, ohne Datenschutzbedenken, ohne Lizenzschranken? In diesem Workshop erkunden wir, wie lokale KI-Anwendungen (Offline-LLMs) mit LiaScript und dem Prinzip des Vibe Codings zusammenwirken, um niedrigschwellig Open Educational Resources zu gestalten. Eingebettet in den Rahmen der UNESCO ICT Competency Framework for Teachers und der UNESCO AI Teacher Competences entwickeln wir ein praxisnahes Verständnis davon, was digitale Handlungsfähigkeit in der Lehre heute bedeutet.

Agentic AI vs. Lehre

Seit dem letzten Tag der Lehre hat sich KI weiterentwickelt. Statt Chatbots gibt es jetzt Agenten, die selbständig Dateien lesen, Codes schreiben, im Web recherchieren, Tests ausführen und ganze Projekte vorantreiben. Werkzeuge wie Claude Code verschieben damit nicht nur, was möglich ist, sondern auch wer davon profitiert.  Es zeigt sich die "Macht des Quelltexts" und seiner Nutzer*innen.

Daraus folgen auch einige unbequeme Fragen für die Lehre: Was passiert, wenn die Studierenden sich bessere Lehrmaterialen selbst erstellen, als wir sie liefern können?  Welche Fächer formulieren ihre Ergebnisse als Code?  Welche Kompetenzen wollen wir vermitteln? Wie begegnen wir dem menschlichen Kompetenzverzicht im Angesicht der KI?