Das KI-Lernlabor startet in die erste Runde!
Künstliche Intelligenz ist längst Teil des Studienalltags. Doch wie sie Lehren, Lernen und die Zusammenarbeit verändert, ist noch offen. Im KI-Lernlabor gestalten Studierende aktiv mit, wie KI im Studium in unterschiedlichen Bereichen sinnvoll fair und lernförderlich eingesetzt werden kann. Gemeinsam im Team mit Lehrenden und Mitarbeitenden aus der Hochschuldidaktik oder digitaler Lehre werden daraus Ideen, Prinzipien und Lösungswege – bayernweit vernetzt mit weiteren Teams. Start des Programms ist das erste Präsenztreffen vom 21.-23. September 2026 in Nürnberg.
Zeit & Raum
An vier Terminen kommen die Teams in Präsenz zusammen, um ihre Challenge-Idee gemeinsam weiterzuentwickeln. Zwischen den Treffen arbeiten sie eigenständig an ihrer Fragestellung und werden dabei durch Austausch und Beratung unterstützt. Beim Abschlussevent #ausblick im September 2027 präsentieren sie ihre Ergebnisse der Öffentlichkeit.
21.–23. September 2026 am Ohm Innovation Center in Nürnberg: Beim dreitägigen Kick-off lernen sich die verschiedenen Teams kennen, schärfen ihre Challenge-Ideen und legen die Grundlage für die Zusammenarbeit im Team und zwischen den Teams.
03./04.12.26
08./09.04.27
03. /04.06.27
23./24.09.27 Ergebnisse sichtbar machen
Zum Abschluss werden die Ideen und Erkenntnisse für die Hochschulöffentlichkeit sichtbar gemacht und Impulse für den weiteren Umgang mit KI im Studium gegeben.
Teams & Challenges
Hendric Rahm, Prof. Dr. Verena Gerner, Dr. Alexandra Sept, Christoph Meichner, Lotte Reiswig
Idee: KI² – Kompetenz in Künstlicher Intelligenz
KI gemeinsam lernen. Lehre gemeinsam gestalten.
Alexander Forst, Anke Kaluza, Jana Brüchner, Andreas Irrgang
Idee: Welche Lern- und Meta-Kompetenzen brauchen Studierende künftig noch selbst, wenn KI Ideen, Texte, Lösungen und Wissen jederzeit bereitstellen kann?
Norbert Grotz, Prof. Dr. Peter Stich, Dr. Paula Bartel, Emese Tasnádi
Idee: Wie können Studierende durch das Entwickeln einer eigenen Programmiersprache mit und ohne KI ein tieferes Verständnis von Programmierung, Logik und KI gewinnen?
Prof. Dr. Barbara Brandstetter, Prof. Dr. Anja Zenk, Tobias Ademmer, Malte Schieder, Valentina Lianos Wild, Alexander Schobloch, Anna Voggeser, Lorenzo Blanzeanu
Idee: Wie müssen Lehrkonzepte, Prüfungen und Curricula angepasst werden, damit KI-Kompetenzen und Future Skills systematisch im Studium verankert werden?
Prof. Dr. Svenja Bedenlier, Claudia Schmidt, Katharina Zink, Julius Geiger
Idee: Wie kann KI dazu beitragen, unterschiedliche Lernvoraussetzungen besser zu berücksichtigen, Barrieren abzubauen und chancengerechteres Studieren zu ermöglichen?
Prof. Dr. Moritz Schwind, Prof. Dr. Gudrun Socher, Prof. Dr. Thomas Schreck, Lea Schollerer, Aditi Sabherwal, Timtim Buttan
Idee: Wie müssen Lernen, Lehre und die Rollen von Studierenden und Lehrenden neu gedacht werden, wenn KI-Agenten zunehmend ganze Aufgaben übernehmen?
Unterstützer:
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