KI@FU: KI-basiertes Feedback: Wenn Studierende wissen wollen, wie sie abschneiden
Typ | Online-Workshop |
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Dozent/in | Annika-Mara Krause, René Perfölz |
Anmeldung | → Online anmelden |
Raum | Online |
Beginn | 04.07.2025 | 10:00 |
Ende | 04.07.2025 | 12:00 |
Hinweis | Sie erhalten am Tag des Online-Seminars eine gesonderte Mail mit den Zugangsinformationen. |
Zielgruppe
Lehrende der Freien Universität (Einsteiger*innen und Fortgeschrittene)
Voraussetzungen
Ein bestehender Zugang zu einem KI-gestützten Chatbot, wie z.B. ChatGPT, Gemini oder Claude, oder die Nutzungsmöglichkeit von ChatAI über Ihren Universitätsaccount: https://chat-ai.academiccloud.de/ (föderierter Zugang)
Innovation in der Lehre mit KI-basiertem Feedback
KI-gestütztes Feedback eröffnet neue Möglichkeiten, große Studierendengruppen individueller zu betreuen und Lernprozesse durch automatisierte Rückmeldungen zu fördern. Gleichzeitig bestehen jedoch Grenzen, etwa bei der Passgenauigkeit, der inhaltlichen Genauigkeit oder der Konsistenz von Rückmeldungen.
Diese Fortbildung bietet einen Überblick über die Potenziale und Grenzen von KI-basiertem Feedback für Studierende sowie konkrete Einsatzmöglichkeiten in der Hochschullehre. Im Fokus steht eine interaktive Praxisphase, in der Sie mit KI-Chatbots experimentieren, verschiedene Szenarien testen und die Qualität der generierten Rückmeldungen bewerten. Dabei erproben Sie auch, wie sich die Qualität von KI-basiertem Feedback gezielt verbessern lässt.
Abschließend werden einige praxisorientierte Ansätze vorgestellt, wie KI-basiertes Feedback in Lehrveranstaltungen bereitgestellt werden kann. Profitieren Sie von praktischen Übungen, neuen Impulsen und dem Austausch mit Kolleg*innen und entdecken Sie, wie KI-basiertes Feedback Ihre Lehre effizienter und effektiver gestalten kann.
Inhalte
- Überblick über Potenziale und Grenzen von KI-basiertem Feedback
- Einsatzmöglichkeiten von KI-basiertem Feedback in der Hochschullehre
- Erprobung in verschiedenen Szenarien und Reflexion der Qualität
- Ansätze zur Verbesserung der Feedback-Qualität
- Integration von KI-Tools in die eigene Lehrpraxis
Lernziele
- Die Teilnehmenden können die Potenziale und Grenzen von KI-gestütztem Feedback in der Hochschullehre bewerten.
- Die Teilnehmenden kennen verschiedene Szenarien, in denen KI-Feedback sinnvoll eingesetzt werden kann.
- Die Teilnehmenden sind in der Lage, die Qualität von KI-generiertem Feedback kritisch zu analysieren und zu reflektieren, wie sich diese verbessern lässt.
- Die Teilnehmenden entwickeln erste Ideen zur Integration von KI-Feedback in ihre eigene Lehrveranstaltung.