Auf dieser Seite finden Sie Preprints von Texten aus dem Projekt "Von KI lernen, mit KI lehren", dessen Ziel es ist, den aktuellen Stand und die Perspektiven der Nutzung von Künstlicher Intelligenz in der Hochschullehre zu erforschen, zu diskutieren und zu dokumentieren.
Sie erhalten hier Zugang zu Preprints von Veröffentlichungen aus bereits abgeschlossenen Arbeitspaketen des Projekts. Angesichts der schnellen Veränderungen im Bereich der KI-Forschung bieten wir diese vorläufigen Forschungsergebnisse an, um relevante und zeitnahe Einblicke für die akademische Community und Praktiker im Bereich der Hochschulbildung zu ermöglichen. Bitte beachten Sie, dass die hier verfügbaren Texte Preprints sind, die zu einem späteren Zeitpunkt in der abschließenden Projekt-Publikation „Von KI lernen, mit KI lehren“, herausgegeben von Gerhard Brandhofer, Ortrun Gröblinger, Tanja Jadin, Michael Raunig & Julia Schindler gesammelt veröffentlicht werden und an denen noch kleinere Veränderungen vorgenommen werden können. Zitieren Sie die Vorabveröffentlichungen bitte nur nach Freigabe der Herausgeber:innen.
Gerti Pishtari, Marlene Wagner & Tobias Ley; Gerhard Brandhofer, Ortrun Gröblinger, Tanja Jadin, Michael Raunig & Julia Schindler (Hrsg.)
Der Beitrag von Gerti Pishtari, Marlene Wagner und Tobias Ley gibt Überblick über die internationale Forschung zu Künstlicher Intelligenz in der Hochschullehre, fasst systematische Literaturübersichten und Metaanalysen zusammen und ergänzt sie durch eine Literaturübersicht für 2023, mit einem Fokus auf empirischen Studien zu spezifischen Themenkomplexen.
Marlene Wagner, Alexandra Gössl, Gerti Pishtari & Tobias Ley; Gerhard Brandhofer, Ortrun Gröblinger, Tanja Jadin, Michael Raunig & Julia Schindler (Hrsg.)
Der Beitrag von Marlene Wagner, Alexandra Gössl, Gerti Pishtari und Tobias Ley zielt darauf ab, im deutschsprachigen Raum sowie von EU-Institutionen und internationalen Organisationen erstellte Strategiepapiere zu KI in der Hochschullehre zu sammeln, zu analysieren, zu strukturieren und ihre wesentlichen Aspekte zusammenzufassen.
Maria Tulis, Franziska Kinskofer & Elena Fischer
Dieses Arbeitspaket befasst sich mit der Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) an österreichischen Hochschulen. Durch eine Online-Befragung wurden Daten von 4.932 Teilnehmenden, darunter Lehrende und Studierende, gesammelt und analysiert. Die Studie untersucht die bisherige und geplante Nutzung von KI in der Hochschullehre sowie im Studium, die wahrgenommene Kompetenz im Umgang mit KI-Anwendungen und das Vertrauen in KI-generierte Antworten. Die Ergebnisse bieten Einblicke in die Chancen, Herausforderungen und Entwicklungspotenziale von KI in der Hochschulbildung.
Maria Tulis & Leoni Cramer
Der Bericht zu Arbeitspaket 7 bietet Einblicke in die positive und konstruktive Einstellung der österreichischen Hochschulleitungen gegenüber Künstlicher Intelligenz (KI). Die qualitativen Interviews mit Rektor:innen und Vizerektor:innen zeigen die Vielfalt der Herangehensweisen der Hochschulen im Umgang mit KI sowie deren Bedürfnisse und Herausforderungen. Die Rolle der Hochschulen in der Wissensgenerierung, Lehrentwicklung und Wissensverbreitung wird betont, ebenso wie die Relevanz von KI-Kompetenzen und überfachlichen Fähigkeiten. Die Studie verdeutlicht die Notwendigkeit einer offenen und verantwortungsvollen Auseinandersetzung mit den Potenzialen und Risiken von KI im Bildungskontext.
Tanja Jadin, Ortrun Gröblinger, Gerhard Brandhofer & Michael Raunig (Hrsg.)
Für Februar 2025 ist ein Sonderheft zum Thema "Künstliche Intelligenz in der forschungsgeleiteten Hochschullehre" eingeplant. Als Herausgeber:innen betreuen Tanja Jadin, Ortrun Gröblinger, Gerhard Brandhofer und Michael Raunig die Ausgabe. Die Deadline zur Einreichung von vollständigen Beiträgen ist der 26. August 2024.
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