🎥 Good Practice: KI als Co-Creator – Präsentationen erstellen und Sprachverarbeitung analysieren

Kurzbeschreibung:

Das Seminar vermittelt Studierenden einen reflektierten und praxisnahen Umgang mit generativer KI im Kontext der Wirtschaftsinformatik. Durch experimentelles Arbeiten, gezielte Fehlerkultur und kritische Reflexion entwickeln sie ein Verständnis für Funktionsweisen, Grenzen und Potenziale sprachverarbeitender Systeme. Ziel ist der Aufbau von Meta-Kompetenzen für den verantwortungsvollen Einsatz neuer Technologien in Studium und Beruf.

Ausgangssituation

Das Seminar ist im Bereich der Wirtschaftsinformatik verortet und verbindet Forschung und Lehre zur natürlichen Sprachverarbeitung und generativen KI. Studierende arbeiten mit textbasierten KI-Systemen, um Potenziale und Grenzen praktisch zu erfahren. Im Flipped-Classroom-Format präsentieren sie wissenschaftliche Artikel, reflektieren den KI-Einsatz und diskutieren Ergebnisse kritisch. Eine verpflichtende Übung pro Kurs fördert den bewussten Umgang mit Sprachmodellen. Die internationale Lerngruppe lernt über gezieltes „Trial-and-Error“, Fehlerkultur und Peer-Feedback. Genutzte Tools wie Chatbots, GitHub Copilot und Übersetzer unterstützen authentische Anwendungsszenarien. Ziel ist die Entwicklung spezifischer KI-Kompetenz durch kritisch-reflektierte Nutzung textverarbeitender Systeme.

Ziele

Das Seminar verfolgt das Ziel, Studierende zu einem reflektierten, kompetenten und kreativen Umgang mit KI-gestützten Sprachsystemen zu befähigen. Durch den aktiven Einsatz generativer KI sollen sie Funktionsweisen, Grenzen und Verzerrungen verstehen und kritisch bewerten lernen. Didaktisch dient KI als Werkzeug zur Förderung analytischen Denkens, Metareflexion und Fehlerkompetenz. Das Seminar nutzt authentische Anwendungsszenarien, um Studierende auf reale Arbeitssituationen vorzubereiten, in denen KI ein Entscheidungs- und Kommunikationspartner ist. Ziel ist nicht die technologische Schulung, sondern die Entwicklung von Urteilskraft, ethischer Sensibilität und der Fähigkeit, KI-Ergebnisse kritisch einzuordnen und verantwortungsvoll zu nutzen.

Konzepte, Umsetzung, Methoden

Das Seminar kombiniert forschungsnahe Inhalte mit einem erfahrungsorientierten Lernansatz. Im Zentrum steht das Prinzip „Lernen durch Ausprobieren und Reflektieren“. Studierende nutzen Sprachmodelle aktiv, um Aufgaben wie Zusammenfassen, Übersetzen oder Strukturieren zu bearbeiten, und analysieren anschließend die Qualität der Ergebnisse. Das Flipped-Classroom-Konzept fördert Eigenverantwortung und Diskussion: Nach Präsentationen akademischer Texte reflektieren Studierende den KI-Einsatz auf einer zusätzlichen Folie. Peer-Feedback und moderierte Diskussionen unterstützen die Entwicklung einer kritischen Haltung. Fehler gelten als Lernanlässe, die gezielt sichtbar gemacht werden, um Verständnis für Chancen, Risiken und Bias von KI zu fördern.

Zentrale Umsetzungen:

• Erfahrungsorientiertes Lernen mit KI („Trial-and-Error“)
• Flipped-Classroom-Struktur mit Reflexionsphasen
• Integration praktischer Übungen in jeden Kurs
• Peer-Feedback und gemeinsame Ergebnisanalyse
• Förderung kritischer KI-Kompetenz statt technischer Anwendung
• Sichtbarmachung und Diskussion typischer Fehlfunktionen (Halluzination, Verzerrung)
• Verbindung von wissenschaftlicher Argumentation und praktischer Anwendung

Erfahrungen

• Feinste Unterschiede im Prompting führen zu deutlich variierendem Output und beeinflussen die Wissensvernetzung der Studierenden.
• Sprachmodelle verarbeiten einfache Konzepte zuverlässig, stoßen bei komplexen Begriffen jedoch an ihre Grenzen.
• KI verändert nicht die Aufgabenstellung, sondern die Art der Bearbeitung und deren Effizienz.
• Mehrwert entsteht nur durch reflektierte Anwendung und bewusste Integration in den Lernprozess.
• Der gezielte Umgang mit Fehlern und Prompting fördert kritisches Denken und Verständnis für die Funktionsweise generativer Systeme.

Erfolgskriterien

• Studierende erproben KI-Tools eigenständig, dürfen Fehler machen und lernen dadurch aus praktischer Erfahrung.
• Der Lernerfolg zeigt sich im bewussten Umgang mit generativer KI, nicht in fehlerfreien Ergebnissen.
• Die Interaktion mit KI führt zu kritischer Auseinandersetzung mit deren Grenzen und Qualität der Outputs.
• Meta-Learning über den Umgang mit neuen Technologien ist als feste Kompetenzrubrik im Seminar verankert.
• Diskussion und Reflexion fördern Verständnis für Sprachverarbeitung, Bias und Verantwortung im KI-Einsatz.
• Erfolg bedeutet, dass Studierende Sicherheit und Urteilsfähigkeit im Umgang mit KI-Systemen entwickeln.

Kategorie: Flipped Classroom, Good Practice, Künstliche Intelligenz (KI) Schlagworte: Flipped Classroom, KI