KI-Upskilling für Lehrende: Ein institutioneller Peer-Prozess

Generative Künstliche Intelligenz verändert den Lehralltag an Hochschulen rasant und stellt Lehrende vor unterschiedliche Herausforderungen. Vorkenntnisse, Haltungen gegenüber KI und zeitliche Ressourcen variieren stark. Die Session argumentiert analytisch-kritisch, dass KI-Upskilling unter realistischen Hochschulbedingungen weniger als lineares Qualifizierungsprogramm, sondern als kontinuierlicher, niedrigschwelliger Entwicklungsprozess verstanden werden sollte. Im Fokus stehen Formate, die Heterogenität produktiv nutzen, freiwillige Teilnahme ermöglichen und den zeitlichen Aufwand begrenzen. Vorgestellt wird ein institutioneller Ansatz mit wiederkehrenden Peer-Formaten, in denen Lehrende für Lehrende konkrete KI-Einsatzszenarien im Lehralltag teilen und reflektieren. Diskutiert wird, wie solche Formate Kompetenzunterschiede schrittweise ausgleichen, Erfahrungswissen sichtbar machen und nachhaltige Lernprozesse jenseits klassischer Tool-Schulungen fördern.

Literatur: Giesenbauer, B. (2024). Peer Learning für Hochschullehrende: Implementierung nachhaltigkeitsorientierter Lehrformate wie Service Learning durch kollegiale Beratung. ZEP – Zeitschrift für internationale Bildungsforschung und Entwicklungspädagogik, 47(4), 20–23. https://doi.org/10.25656/01:33985 Schäffer, B. (2026). Coskilling: Forschendes Lernen in qualitativen Forschungswerkstätten zusammen mit künstlicher Intelligenz. In S. Hofhues, E. Lübcke & M. Schiefner-Rohs (Hrsg.), Medien | Didaktik | Hochschule: Reflexionen und Resonanzen (S. 133–145). transcript. https://research.ebsco.com/c/3qvac2/search/results?q=medien+didaktik+hochschule&autocorrect=y&expanders=fullText&expanders=concept&limiters=FT1%3AY&searchMode=all&searchSegment=all-results&skipResultsFetch=true&sqId=sq%3A3032ae7d-3025-48dd-a001-a8986da5ce8d

Beitragende: Theresa Bockelmann, Kamal Bhattacharya