Use Cases
Zusammen mit Lehrenden aus allen Fakultäten haben wir Beispiele gesammelt, wie KI-Tools in der Lehre thematisiert bzw. integriert werden können. Sollten Sie ebenfalls bereits Erfahrungen gesammelt haben, würden wir uns freuen, wenn Sie uns diese in einer Mail an zli mitteilen. Wir ergänzen die Sammlung mit Use Cases ständig und freuen uns auf Ihre Beispiele.
Die Use Cases haben wir nach dem zeitlichen Umfang in Miniformate (kurz und schnell einsetzbar), Mittlere Formate (ungefähr die Länge einer 90-minütigen Lehrveranstaltung) und Längere Formate (mehrere Sitzungen, Projekte etc.) eingeteilt.
Die Angaben zum Lehrformat beziehen sich auf die Handreichung des Rektorats zur Lehrverpflichtungsverordnung. Sie geben einen Hinweis dazu, in welchem Lehrsetting das Szenario eingesetzt werden kann.
In den einzelnen Use Cases haben wir unter "Assessment" Hinweise gesammelt, in welchen Prüfungsformaten das Szenario aufgegriffen werden kann.
Bitte beachten Sie: Beim Einsatz von KI-basierten Anwendungen in der Lehre sollte besonderes Augenmerk auf die Tatsache gerichtet sein, dass die Ausgaben dieser Anwendungen fehlerhaft sein können und eventuell problematische Inhalte generiert werden, die z. B. Stereotype enthalten. Eine kritische Auseinandersetzung mit den Ausgaben sollte daher immer Teil des Lehrszenarios sein.
Minformate
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Lernziele:
KI-Tools als Hilfsmittel für Brainstorming nutzen
Zielgruppe:
alle
Ablauf:
Zu einem Themengebiet wird ein oder mehrere Prompts erstellt, die ChatGPT (oder Alternativen) in die Lage versetzen, Ideen zu generieren.
Die Prompterstellung kann je nach Vorwissen durch die Studierenden geschehen. Der Einsatz könnte außerdem nach einer ersten Brainstorming-Session ohne Tool geschehen, um zu vermeiden, dass Lernende keine eigenen Ideen generieren.
Die entstandenen Ideen werden gesammelt und von allen bewertet. Wichtig ist wie in allen Fällen eine kritische Reflexion der Outputs und eine Einordnung in Brauchbarkeit.
Bei großen Veranstaltungen bietet es sich an, die voraussichtliche Fülle an Ergebnissen entweder peer-reviewen oder mit Hilfe eines KI-Tools zusammenfassen zu lassen.
Voraussetzungen:
Zugänge zu den Tools für Workshopleitung und Studierende
Zeitrahmen:
10-20 Minuten
Lehrformat:
asynchron oder synchron / hohe Interaktion
Gruppengröße:
bei asynchronem Setting: beliebig, bei synchronem Setting: 40-50 Studierende
Assessment:
ggf. Portfolio
Mögliche Tools:
generative Text-Tools wie z. B. ChatGPT oder Perplexity.ai
Vorteile:
- Erweiterung von Ideen-Pool
- Überwindung von „Ideenblockaden“
- Entwicklung weiterer Ideen auf Basis der KI-generierten
- Prompt-Optimierung
Nachteile:
- Lernende verlassen sich auf KI-Tool, ohne eigene Ideen zu entwickeln
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Lernziele:
KI-Tools als Hilfsmittel zum Lösen von Schreibblockaden nutzen
Zielgruppe:
alle
Ablauf:
Egal, ob Lehrende oder Studierende: vor dem berühmten "leeren Blatt" zu sitzen und nicht zu wissen, wie man anfangen soll, kann jedem passieren. Ein textgenerierendes KI-Tool kann dabei helfen, diese Blockade zu überwinden. Dabei müssen die Outputs gar nicht übernommen werden. Sie können vielmehr als Anhaltspunkt dienen, wie man selbst die Arbeit an einem Text, einer Aufgabe, einem Artikel usw. beginnen würde.
Alternativ kann das KI-Tool eine Gliederung für ein Thema vorschlagen, die dann als Anhaltspunkt für das weitere Schreiben genommen werden kann.
Voraussetzungen:
Zugang zum jeweiligen Tool
Zeitrahmen:
10-20 Minuten
Lehrformat:
asynchron / geringe Lehrenden-Studierenden-Interaktion
Gruppengröße:
beliebig
Assessment:
Portfolio, Essay, Hausarbeit
Mögliche Tools:
generative Textgeneratoren wie Bard, ChatGPT oder Perplexity.ai
Vorteile:
- Schreibblockaden werden schneller überwunden
- intensivere Reflexion des Themas durch Vergleich von vorgegebenen und eigenen Ansätzen
Nachteile:
- Gefahr der unreflektierten Übernahme von Outputs
Mittlere Formate
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Lernziele:
Vorbereitung auf Prüfungen erstellen
Zielgruppe:
alle
Ablauf:
Mithilfe generativer Texttools können Studierende Prüfungsfragen in unterschiedlichen Formaten erstellen lassen. Diese können dann zur Prüfungsvorbereitung herangezogen werden.
Wichtig ist dabei, mit den Studierenden die Erstellung von Prüfungsfragen vorher durchzuspielen, damit die Qualität des Outputs kontrolliert werden kann und Studierende sich über Möglichkeiten und Grenzen der Outputs für die Prüfungsvorbereitung im Klaren sind.
Evtl. kann die Generierung von Prüfungsfragen mit einem Peer Review mithilfe der Moodle-Aktivität "Student Quiz" kombiniert werden, sodass die Qualität der Prüfungsfragen von einer menschlichen Instanz überprüft wird.
Voraussetzungen:
- Zugänge zu den Tools für Lehrende und Studierende
- generelles Hintergrundwissen zur Konstruktion von Aufgaben (z.B. Auswahl von Distraktoren) sollte begleitend vermittelt werden
- Wissen zu Prompting
Zeitrahmen:
90 Minuten, kann aber auch länger angelegt sein
Lehrformat:
asynchron / geringe Lehrenden-Studierenden-Interaktion
Gruppengröße:
beliebig
Assessment:
Klausur, Hausarbeit, mündliche Prüfung
Mögliche Tools:
generative Texttools wie z. B. ChatGPT oder Perplexity.ai
Vorteile:
- großer Pool an individuellen Aufgaben
Nachteile:
- schlechte Qualität der Prüfungsfragen bei fehlendem Review
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Lernziele:
Kennenlernen von KI-Tools, insb. generativen Text-Tools, um Gefühl für die Möglichkeiten und Grenzen zu erlangen
Zielgruppe:
alle
Ablauf:
Gemeinsam die Möglichkeiten und Grenzen dieser Technologie in einem geschützten Workshopformat zu erschließen, kann wertvolle Erkenntnisse ergeben. Je nach Studienphase können die Fragen gemeinsam im Workshop erarbeitet werden. Es hilft jedoch in jedem Fall einige Prompts und Fragestellungen vorzubereiten.
Idealerweise sollte für ein Meeting ein Tool ausgewählt werden, bei bestimmten Themen können es aber auch mehrere Tools sein.
Mögliche Struktur:
- Einführung Tool(s)
- Aufgabenstellung (Prompts selbst erarbeiten oder vorgegebene Prompts nutzen)
- Durchführung und Exploration
- Reflexion der Ergebnisse
Voraussetzungen:
Zugänge zu den Tools für Workshopleitung und Studierende
Zeitrahmen:
ca. 90 Minuten
Lehrformat:
synchron / hohe Lehrenden-Studierenden-Interaktion Gruppengröße:
40 - 50 Studierende
Assessment:
ggf. Portfolio Mögliche Tools:
Tools mit niedriger Einstiegshürde und einfacher Handhabung
Vorteile:
- Kennenlernen von Tools
- Ausprobieren in reflektierter Umgebung
- Abbau von Vorurteilen gegenüber Tools (positiv und negativ)
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Lernziele:
Outputs auf fachliche Richtigkeit, den Stil oder Bias hin überprüfen
Zielgruppe:
Studierende mit vorhandenen Kenntnissen in einem Themengebiet Ablauf:
Mit KI-Tools generierte Texte können, wie jeder andere Text auch, kritisch befragt werden. Dies kann sowohl die fachliche Richtigkeit, den Stil oder implizite Tendenzen betreffen. Solche Texte können entweder live generiert oder vorbereitet und als Datei präsentiert werden.
Voraussetzung für die generierten Texte können fremde, Lehrenden-eigene oder studentische Prompts sein. Diese sollten im Voraus erstellt und getestet werden, live generierte Prompts können zu Überraschungen führen.
Voraussetzungen:
Zugänge zu den Tools für Lehrende und Studierende, bei eigenen Outputs: Prompting-Kenntnisse
Zeitrahmen:
synchron: 90 Minuten, kann auch asynchron über einen längeren Zeitraum eingesetzt werden
Lehrformat:
asynchron oder synchron / asynchron: geringe oder hohe Lehrenden-Studierenden-Interaktion, synchron: hohe Lehrenden-Studierenden-Interaktion
Gruppengröße:
asynchron: beliebig, synchron: 40 – 50
Assessment:
Portfolio, Klausur, Essay, Hausarbeit
Mögliche Tools:
generative Text-Tools wie ChatGPT oder Perplexity.ai
Vorteile:
- Erlernen kritischer Reflexion von Textquellen
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Lernziele:
Erlernen von Argumentation, intensives Nachdenken über ein Themengebiet, Unterstützung kritischen Denkens
Zielgruppe:
Studierende mit Kenntnissen in einem Themengebiet
Ablauf:
Mit Hilfe eines speziellen Prompts wird das KI-Tool aufgefordert, bestimmte Regeln zu befolgen. Der Prompt soll einen Dialog zwischen Studierender oder Studierendem und KI ermöglichen, der an die Sokratische Methode angelehnt ist. Das zentrale Lernziel ist die Förderung kritischen Denkens im Prozess des Dialogs mit KI.
Das „Sokratische Gespräch mit KI“ kann in eine Lehrveranstaltung bzw. ein Seminar eingebettet werden, sodass Gelegenheit zu persönlichem Austausch, Reflexion und Diskussion mit Kommiliton*innen und Lehrenden besteht.
Studierende können die Methode im Selbststudium einsetzen. Sie kann auch als Vorbereitung für synchrone Prüfungsformate eingesetzt werden.
Weitere Informationen zum Ablauf und dem Prompt finden sich hier: https://www.fernuni-hagen.de/zli/blog/im-sokratischen-gespraech-mit-ki/
Voraussetzungen:
Zugang zu textgenerierenden KI-Tools für Studierende
Zeitrahmen:
10-20 Minuten, 90 Minuten
Lehrformat:
asynchron, geringe Lehrenden-Studierenden-Interaktion nach vorheriger Anleitung
Gruppengröße:
beliebig
Assessment:
Klausur, mündliche Prüfung
Mögliche Tools:
ChatGPT, BingChat im Kreativ-Modus, ClaudeInstant, möglicherweise auch Alternativen
Vorteile:
- Einüben von Argumentieren
- Kritische Reflexion eines Themengebiets
- Vorbereitung auf synchrone Prüfungen (Klausur, mündliche Prüfung)
Nachteile:
- ständiges Nachfragen durch das KI-Tool kann ermüdend werden
Weitere Aspekte:
Detaillierte Informationen finden Sie unter https://sway.office.com/zBtuXHuPyiWTzkA8
Längere Formate
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Lernziele:
Qualität von Suchergebnissen für wissenschaftliches Arbeiten durch spezialisierte Tools verbessern
Zielgruppe:
Studierende, die wissenschaftliche Arbeiten verfassen müssen
Ablauf:
Die Qualität von Outputs von ChatGPT 3.5 lässt bei wissenschaftlichem Anspruch einiges zu wünschen übrig. Spezialisierte Tools wie Elicit oder Research Rabbit sind häufig unbekannt. Diesen Tools ist gemeinsam, dass sie passende, existierende Artikel und Bücher zu einem Prompt durchsuchen und Fragen beantworten.
Die Qualität der Literaturrecherche kann mit diesen Tools gesteigert werden und vor allem können weitere Recherchen mit echten Quellen angestoßen werden. Eine Beschäftigung mit diesen Werkzeugen bietet sich daher an.
Vorher können mit den Studierenden vorbereitete Beispielprompts ausprobiert werden, damit die Eigenheiten der KI-Tools ausgelotet werden können. Dabei muss auch thematisiert werden, dass Ergebnisse immer noch einmal mit anderen Rechercheverfahren verglichen werden müssen, um die Gültigkeit der Quellen zu verifizieren.
Voraussetzungen:
Zugang zur den Tools für Lehrende und Studierende, Kenntnisse im Prompting
Zeitrahmen:
mindestens 90 Minuten, evtl. mehrere, aufeinander aufbauende Einheiten
Lehrformat:
synchron oder asynchron / hohe Lehrenden-Studierenden-Interaktion
Gruppengröße:
beliebig
Assessment:
Portfolio, Essay, Hausarbeit
Mögliche Tools:
Elicit, Research Rabbit
Vorteile:
- effektive Literaturrecherche
- evtl. weiterführende Fragestellungen
- Verweis auf existierende Quellen
- einfache Möglichkeit der Verifizierung des KI-Outputs
Nachteile:
- Möglicherweise werden herkömmliche Recherchemethoden verdrängt, obwohl die Verifizierung des KI-Outputs notwendig wäre.
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Lernziele:
Kennenlernen der Eigenheiten eines KI-Tools, Verbesserung von Outputs
Zielgruppe:
Studierende mit vorhandenen Kenntnissen in einem Themengebiet
Ablauf:
Mit den Studierenden wird anhand eines KI-Tools thematisiert und gemeinsam mit ihnen reflektiert, welche Merkmale Prompts haben müssen, um gute Ergebnisse zu liefern. Prompts können für unterschiedliche KI-Tools unterschiedlich aussehen. Manche KI-Tools unterstützen einfache Input-Auszeichnungen, um das Tool z. B. dazu zu bringen eine bestimmte Rolle einzunehmen. Dabei sollte vor allem darauf hingewiesen werden, dass die Outputs nicht deterministisch sind, also bei gleichem Prompt immer wieder anders formulierte Ergebnisse entstehen.
In diesem Szenario können auch Prompts von Expert*innen eingesetzt und mit den eigenen Prompts verglichen werden. In Sinne des didaktischen Scaffoldings kann dabei eine Annäherung an Qualität von Expert*innen-Prompts nach und nach erreicht werden.
Generative Texttools wie ChatGPT zeichnen sich dadurch aus, dass dialogisch vorgegangen werden kann. Outputs können dabei thematisiert und bestimmte Details weiter ausgeführt werden. Auch hier liegt ein sehr großes Potential, sowohl was ein Qualitätsverbesserung anbelangt, aber auch die Reflexion von falschen oder problematischen Outputs durch Lehrende und Studierende.
Voraussetzungen:
Zugänge zu den Tools für Lehrende und Studierende
Zeitrahmen:
10-20 Minuten, 90 Minuten, Veranstaltungsreihe oder Projekt
Lehrformat:
synchron oder asynchron / geringe oder hohe Interaktion
Gruppengröße:
beliebig, je nach Art der Beurteilung
Assessment:
Portfolio, Klausur, Essay, Hausarbeit
Mögliche Tools:
beliebig
Vorteile:
- hoher Anwendungsbezug
- Kriterien guten Promptings in Verbindung mit wissenschaftlichen Arbeiten werden explizit vermittelt
- problematische Aspekte des Einsatzes von KI-Tools beim wissenschaftlichen Arbeiten können direkt angesprochen werden
Nachteile:
- Voraussetzung: Lehrperson sollte bereits über vertieftes Verständnis des Promptings für das jeweilige Tools verfügen und Merkmale guten Promptings anhand von Kriterien beschreiben können.
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Lernziele:
Kennenlernen und Bewertung von unterschiedlichen KI-Werkzeugen
Zielgruppe:
alle
Ablauf:
Angelehnt an die Marktplatz-Methode bereiten Gruppen von 2-4 Studierenden die Präsentation eines KI-Tools vor (evtl. vorgeschaltet in asynchroner Phase). Als Ergebnis sollen sie einen „Verkaufsstand“ erstellen.
Der Test des Tools kann je nach Kenntnisstand mit oder ohne Vorgaben geschehen.
Bei der Marktplatzphase bleibt jeweils eine Person am eigenen „Stand“, während die anderen alle anderen Stände erkunden. Dazu werden sie angewiesen, möglichst kritisch die Ergebnisse der anderen Tools zu hinterfragen.
Als synchrones Szenario kann die Methode in Präsenz oder online durchgeführt werden. Online werden aus den „Ständen“ Break-Out-Räume; alternativ kann auch ein Tool wie gather.town genutzt werden.
Beim asynchronen Szenario wir die Methode als „Online-Marktplatz“ konzipiert. Dabei kann z. B. die Datenbank-Aktivität in Moodle genutzt werden, evtl. kombiniert mit einem Forum.
Voraussetzungen:
Zugänge zu den Tools für Lehrende und Studierende
Zeitrahmen:
längere Lehrveranstaltungen oder Projekt
Lehrformat:
synchron oder asynchron / geringe oder hohe Lehrenden-Studierenden-Interaktion
Gruppengröße:
beliebig
Assessment:
ggf. Portfolio
Mögliche Tools:
beliebig, Relevanz für das Studium sollte allerdings vorhanden sein
Vorteile:
- Kennenlernen und Beurteilung mehrerer KI-Tools
Nachteile:
- Aufwändig in der Vorbereitung: Lehrpersonen sollten die von den Studierenden vorzustellenden Tools kennen und deren Stärken und Schwächen zumindest grob einordnen können.
Weitere Aspekte:
Es sollte eine Liste der zu präsentierenden Tools den Studierenden zur Auswahl gegeben werden.
Es sollte darauf geachtet werden, dass alle Studierenden, auch diejenigen, die einen Verkaufsstand betreuen, die Stände besuchen und sich eine Meinung zu den Tools bilden können oder alle Teilnehmenden wandern gemeinsam von Stand zu Stand.
Die Deutsche Gesellschaft für Hochschuldidaktik (DGHD) und die Gesellschaft für Medien in der Wissenschaft (GMW) haben in ihrem Dokument "Didaktische Handreichung zur praktischen Nutzung von KI in der Lehre" ebenfalls Use Cases gesammelt, die sich teilweise mit den auf dieser Seite aufgeführten überschneiden.
Lohnenswert ist außerdem ein Blick in den Offenen Prompt-Katalog des KI-Campus. Hier werden Prompts zu unterschiedlichen Szenarien rund um die Hochschullehre gesammelt.
