Lightning Talks: Innovative Studienformate zu Künstlicher Intelligenz

Wie kann KI didaktisch sinnvoll eingebunden werden, um KI-Kompetenzen in Studium und Lehre zu stärken? Diese einstündige Lightning Talk Session gibt einen Überblick über innovative Studienformate, die darauf abzielen, sowohl fachspezifische KI-Kompetenzen zu vermitteln als auch Studierende mit fächerübergreifendem KI-Know-how auszustatten.

Im Lightning Talks werden verschiedene Ansätze aus Projekten der Bund-Länder-Initiative KI in der Hochschulbildung vorgestellt, die auf die unterschiedlichen Zielgruppen in Hochschulen zugeschnitten sind. Dazu gehören z.B. modulare Baukastensysteme für interdisziplinäre KI-Qualifikationen auf verschiedenen Niveaustufen. Diese Formate bieten Studierenden die Möglichkeit, KI in ihren Fachkontexten einzusetzen, während sie gleichzeitig die gesellschaftlichen und ethischen Dimensionen verstehen.
* AIDAHO: LLMs leicht gemacht: LLM-Endpunkte, Fine-Tuning und Kooperationen - Nahtlose Integration in die AIDAHO Lehre
* AIM@LMU: Implementing an AI Minor for interdisciplinary student body, lessons and experience
* ALI: Ein interdisziplinäres Studienangebot für Bildungskontexte der Zukunft
* CAVAS+: Weiterbildungsprogramm KI für die Wissenschaft
* IH-evrsKI: Interdisziplinärer Hub zur disziplinübergreifenden Vermittlung von KI-Kompetenzen
* IKID: KI-Kompetenz heißt Perspektivenvielfalt: Werteorientierte Lehrprojekte für die Arbeitswelt von morgen
* KI für Alle: Niedrigschwellig und voraussetzungsfrei? Ein interdisziplinäres Selbstlernangebot zu Künstlicher Intelligenz
* KI-Rollout: Vorbereitung und Durchführung eines Hackathons zum Thema Brettspiele KI im Rahmen einer Master Lehrveranstaltung
* KI-TEACH2: KI Academy und KI Werkstatt: Von (K)am(I)n-Gesprächen, Prompting-Challenges und Early Birds für Lehrende und Studierende
* KNIGHT: Einsatz generativer KI in strukturierten Schreibseminaren
* Leibnitz AI Academy: Fakultätsübergreifende KI Micro Degree Programme der Leibniz AI Academy als Zusatzqualifizierung für Studierende