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fnma

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der fnma Arbeitsgruppe Künstliche Intelligenz 2025/2026

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Künstliche Intelligenz in derSchule: Chancen, Herausforderungen und Handlungsfelder für KI-Governance an AHS und BMHS

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Künstliche Intelligenz in derSchule: Chancen, Herausforderungen und Handlungsfelder für KI-Governance an AHS und BMHS

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PH Burgenland

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ERROR: The request could not be satisfied

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GitHub - jtuttas/moodle-agent-mcp: MCP Server für Claude Code/Desktop: Moodle-Monitoring, Abgaben lesen & benoten, Quiz-Ergebnisse, Nachrichten senden & empfangen

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MCP Server für Claude Code/Desktop: Moodle-Monitoring, Abgaben lesen & benoten, Quiz-Ergebnisse, Nachrichten senden & empfangen - jtuttas/moodle-agent-mcp

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Mein digitales Kollegium: Wie sechs KI-Agenten und ein Moodle meinen Unterricht organisieren 

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Mein digitales Kollegium: Wie sechs KI-Agenten und ein Moodle meinen Unterricht organisieren 

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Mein digitales Kollegium: Wie sechs KI-Agenten und ein Moodle meinen Unterricht organisieren

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Die meisten Diskussionen über KI in der Schule drehen sich um einen Chatbot. Eine Box, in die man eine Frage tippt und eine Antwort herausbekommt.

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University:Future Festival 2026: Alle Videos

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Share your videos with friends, family, and the world

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Didaktische Moodle-Analyse mit dem ByCS-Dashboard 

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Didaktische Moodle-Analyse mit dem ByCS-Dashboard 

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Präsentation | ByCS-Dashboard & KI-gestützte Moodle-Analyse

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Interaktive Präsentation der Features des ByCS-Dashboards für Lehrer und Schüler: Automatisierte Defizitanalyse und sokratische KI-Tutor-Prompts.

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Neue Publikation: Agentische KI im Hochschulsystem - Hochschulforum Digitalisierung

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Das Autorenteam setzt sich mit möglichen Einsatzszenarien für agentische KI im Hochschulkontext auseinander und gibt Empfehlungen.

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20+1: Zwanzig und (d)eine Perspektive auf Künstliche Intelligenz – alle Impulse 

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20+1: Zwanzig und (d)eine Perspektive auf Künstliche Intelligenz – alle Impulse 

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20+1: Zwanzig und (d)eine Perspektive auf Künstliche Intelligenz – alle Videos – Museum für Kommunikation Frankfurt

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Die Europäische KI-Verordnung (EU KI-VO) verpflichtet Hochschulen unter bestimmten Voraussetzungen, ein ausreichendes Maß an KI-Kompetenz ihrer Angehörigen sicherzustellen. Eine hochschulübergreifende Arbeitsgruppe im HND-BW hat ein Selbstlernmodul entwickelt, das Hochschulangehörige gezielt auf den Einsatz von KI-Tools vorbereitet. Dabei werden Grundkompetenzen wie technisches Verständnis, rechtliche Rahmenbedingungen sowie Kritik- und Urteilsfähigkeit im Umgang mit KI adressiert.
Das KI-Schulungsmodul der HND-BW Arbeitsgruppe ist auf die Anforderungen der EU-KI-Verordnung abgestimmt. Die Rechtsinformationsstelle für die digitale Lehre Baden-Württemberg (bwDigiRecht) und die Zentrale Datenschutzstelle der baden-württembergischen Universitäten (ZENDAS) haben an der Entwicklung mitgewirkt. Der Selbstlernkurs wird unter offener Lizenz allen interessierten Hochschulen in Baden-Württemberg und darüber hinaus zur Verfügung gestellt. Das Angebot zielt darauf ab, Hochschulen bei der Integration von KI als Werkzeug im Studien-, Lehr- und Arbeitsalltag zu unterstützen.

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HND-BW AG "KI-Schulungsmodul" - Hochschulnetzwerk Digitalisierung der Lehre Baden-Württemberg

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Die Europäische KI-Verordnung (EU KI-VO) verpflichtet Hochschulen unter bestimmten Voraussetzungen, ein ausreichendes Maß an KI-Kompetenz ihrer Angehörigen sicherzustellen. Eine hochschulübergreifende Arbeitsgruppe im HND-BW hat ein Selbstlernmodul entwickelt, das Hochschulangehörige gezielt auf den Einsatz von KI-Tools vorbereitet. Dabei werden Grundkompetenzen wie technisches Verständnis, rechtliche Rahmenbedingungen sowie Kritik- und Urteilsfähigkeit im Umgang mit KI adressiert.

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Wenn KI nicht nur antwortet, sondern handelt: KI-Agenten an Hochschulen

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Wenn KI nicht nur antwortet, sondern handelt: KI-Agenten an Hochschulen

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Fail and Learn - Gescheiterte KI Projekte verstehen

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Fail and Learn - Gescheiterte KI Projekte verstehen

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Auswirkungen von KI auf Denken und Lernen

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Auswirkungen von KI auf Denken und Lernen

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UFF 26-MetaStudien Präsentation

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KI ist nicht neutral – ein Plädoyer für bias-sensible Hochschulen 

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KI ist nicht neutral – ein Plädoyer für bias-sensible Hochschulen 

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AI is making you faster AND slower, better AND worse at your job

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AI is making you faster AND slower, better AND worse at your job

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https://drphilippahardman.substack.com/p/ai-is-making-you-faster-and-slower

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KI in der österreichischen Erwachsenenbildung

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KI in der österreichischen Erwachsenenbildung

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Nationaler Vorbericht

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KI in der österreichischen Erwachsenenbildung

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Was Forschung zu KI-Lernen zeigt – und was das für Weiterbildung bedeuten kann 

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Was Forschung zu KI-Lernen zeigt – und was das für Weiterbildung bedeuten kann 

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Was Forschung zu KI-Lernen zeigt - und was das für Weiterbildung bedeuten kann

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Neue Lernforschungen zum KI-Einsatz zeigen: Für wirksames Lernen geht es nicht nur um einzelne Tools, sondern vor allem um gute didaktische Konzepte.

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Bridging the AI Act and Adult Education: Empowering the Future of Learning

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Bridging the AI Act and Adult Education: Empowering the Future of Learning

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Civic Coding – Innovationsnetz KI für das Gemeinwohl 

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Civic Coding – Innovationsnetz KI für das Gemeinwohl 

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Civic Coding - Civic Innovation Platform

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Civic Coding – Innovationsnetz KI für das Gemeinwohl

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Wie Hochschulen den Umgang mit KI gestalten können.

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Szenarien zur Entwicklung vonHochschulen in der KI-Transformation

Stifterverband

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Vom didaktischen Dreieck zum Tetraeder: Wie KI die Hochschullehre verändert 

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Vom didaktischen Dreieck zum Tetraeder: Wie KI die Hochschullehre verändert 

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Vom didaktischen Dreieck zum Tetraeder: Wie KI die Hochschullehre verändert – egal, ob wir das intendieren oder nicht - hochschuldidaktik-online

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Ulrike Hanke in Zusammenarbeit mit dem Team Hochschuldidaktik der Universität Basel (Alessandro Dall‘Acqua, Dominik Marti, Vera Roth, Gerhild Tesak) Seit ChatGPT öffentlich verfügbar ist, hat sich Hochschullehre verändert – unabhängig davon, ob wir von der Hochschule aus festgelegte Regeln haben oder KI im Unterricht thematisieren: Studierende nutzen KI, und damit ist sie

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Erstellen Sie Ihre Lehrveranstaltung unterstützt durch KI

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Ein narrativer Scroll-Auftakt über HAWKI: Warum Hochschulen nicht nur Wissensbots, sondern Wissensräume brauchen.

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Redefning Teaching and Learning

Lit.

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EMPFEHLUNG DER PHELS-GRUPPE AN DIE REKTORENKONFERENZ
DER PÄDAGOGISCHEN HOCHSCHULEN

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EMPFEHLUNG DER PHELS-GRUPPE AN DIE REKTORENKONFERENZ
DER PÄDAGOGISCHEN HOCHSCHULEN

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Von KI lernen, mit KI lehren: Die Zukunft der Hochschulbildung

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Von KI lernen, mit KI lehren: Die Zukunft der Hochschulbildung

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Projektbericht

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Publikation KI in der Hochschullehre_final inkl. Cover

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Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung für die agile Integration von KI- und Zukunftskompetenzen

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Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung für die agile Integration von KI- und Zukunftskompetenzen

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5 Skills, die unsere Lehre trotz KI unersetzbar machen

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5 Skills, die unsere Lehre trotz KI unersetzbar machen

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https://www.linkedin.com/pulse/ki-%C3%BCbernimmt-schritt-f%C3%BCr-die-wissensvermittlung-bleibt-voss-zxpme/

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KI übernimmt Schritt für Schritt die Wissensvermittlung

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Version 3.0 | Recommendations for AI policies and systems that uphold child rights

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Highlights

As part of our AI for children project, UNICEF has developed this policy guidance to promote children's rights in government and private sector AI policies and practices, and to raise awareness of how AI systems can uphold or undermine these rights. The policy guidance explores AI systems, and considers the ways in which they impact children.

Drawing on the Convention on the Rights of the Child, the guidance offers nine requirements for child-centered AI:

1. Support children's development and well-being

2. Ensure inclusion of and for children

3. Prioritize fairness and non-discrimination for children

4. Protect children's data and privacy

5. Ensure safety for children

6. Provide transparency, explainability, and accountability for children

7. Empower governments and businesses with knowledge of AI and children's rights

8. Prepare children for present and future developments in AI

9. Create an enabling environment

To support implementation of the guidance, a list of online resources and a set of practical implementation tools are provided, including:

Roadmap for policymakers

AI for children development canvas

AI guide for parents

AI guide for teens

To see how the guidance has been applied in practice, read about the eight case studies.

Why now?

Artificial intelligence (AI) is about so much more than self-driving cars and intelligent assistants on your phone. AI systems are increasingly being used by governments and the private sector to, for example, improve the provision of education, healthcare and welfare services.

While AI is a force for innovation, it also poses risks for children and their rights, such as to their privacy, safety and security. But most AI policies, strategies and guidelines make only cursory mention of children. To help fill this gap, UNICEF has partnered with the Government of Finland to explore approaches to protecting and upholding child rights in an evolving AI world.

How the guidance was developed
Public consultation
The draft policy guidance ( version 1.0) was released in September 2020.UNICEF subsequently sought input from stakeholders who are interested in or working in areas related to the fields of AI and children's rights. This included AI developers and deployers, companies, government agencies, civil society, international organizations, academics and adult and child citizens. We invited stakeholders to express their views on the draft guidance and provide feedback and comments by October 16, 2020. (See privacy notice.)

Click here to find out how they responded to the draft guidance.

This input was analysed and incorporated into version 2.0. In order to ensure AI systems' continued alignment with the rights and situations of children, this guidance should be seen as a starting contribution to child-centred AI. We hope that similar guides continue to be adapted and enriched over time with practical insights.
Case studies and implementation
In order for the policy guidance to address the many implementation complexities, it needs to be put to use by policymakers, public organizations and businesses for validation and local adaptation. We thus invited governments and the business sector to pilot the draft guidance in their field and openly share their findings about how it was used, and what worked and what did not, so that their real experiences can improve the document. In this spirit, UNICEF has worked with a group of government and business "pilot partners" to develop case studies on how each will implement the guidance: Read the cases. Piloting organizations adhered to these terms.

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Version 2.0 | Recommendations for building AI policies and systems that uphold child rights

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Ermitteln Sie den Reifegrad Ihrer KI-Transformation - Kostenlose Selbsteinschätzung basierend auf dem Learning Ecosystem Framework

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Hoou: https://learn.hoou.de/course/view.php?id=1238

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Artificial Intelligence in School Education

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Artificial Intelligence in School Education

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European Schoolnet

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KI-Forum 2025 : KI in Forschung und Lehre an Hochschulen

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KI-Forum 2025 : KI in Forschung und Lehre an Hochschulen

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KI in der Forschung und Lehre an Hochschulen-komprimiert

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Rechtsgutachten  zur Bedeutung der europäischen  KI-Verordnung für Hochschulen

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Rechtsgutachten  zur Bedeutung der europäischen  KI-Verordnung für Hochschulen

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Code Of Conduct - Code of Conduct - Demokratische KI

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Die KI-Verordnung der EU als Impuls für die Entwicklung von AI Literacy an Hochschulen

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Die KI-Verordnung der EU als Impuls für die Entwicklung von AI Literacy an Hochschulen

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GMW

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KI als Gestaltungsaufgabe für Hochschulen

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KI als Gestaltungsaufgabe für Hochschulen

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LIT. Future Skills

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Open source ChatGPT alternative that runs offline - Jan

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Jan is building Open Superintelligence. It’s the open-source ChatGPT alternative that leverages the best of open-source AI.

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Wissenschaftsblog von Gabi Reinmann

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Impact Free 67 (pdf)
Kreativ sein ohne KI? – Brief an einen fiktiven Studenten
Gabi Reinmann

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Grundlagen für Digitalisierungsstrategien in Studium und Lehre 

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Grundlagen für Digitalisierungsstrategien in Studium und Lehre 

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Online-Kurs

Der offene Selbstlernkurs ist eine Einführung in die Grundlagen der strategischen (Weiter-)Entwicklung von Studium und Lehre im Rahmen der Digitalisierung an Hochschulen. Strategie wird im Rahmen des Kurses als ganzheitlicher Veränderungsprozess verstanden, den es durch gezielte Strukturen und Maßnahmen zu gestalten gilt.

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Grundlagen für Digitalisierungsstrategien in Studium und Lehre

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Der offene Selbstlernkurs ist eine Einführung in die Grundlagen der strategischen (Weiter-)Entwicklung von Studium und Lehre im Rahmen der Digitalisierung an Hochschulen. Strategie wird im Rahmen des Kurses als ganzheitlicher Veränderungsprozess verstanden, den es durch gezielte Strukturen und Maßnahmen zu gestalten gilt.

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KI und die Hochschulen – Potentiale von und Bedarfe für Kooperationen 

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KI und die Hochschulen – Potentiale von und Bedarfe für Kooperationen 

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KI und die Hochschulen – Potentiale von und Bedarfe für Kooperationen - Hochschulforum Digitalisierung

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Im Rahmen des KI-Monitors 2025 wurden öffentliche Universitäten und Hochschulen für angewandte Wissenschaften zum Stand von KI-Strategien befragt.

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Alle KIT-Beschäftigten können sich mit ihrer KIT-ID und ihrem Passwort an der KI-Toolbox anmelden unter: https://ki-toolbox.scc.kit.edu/

ⓘ Wenn Sie sich außerhalb des Campusnetzes befinden (z.B. im Home Office), müssen Sie derzeit eine aktive VPN-Verbindung zum KIT aufbauen, um auf die Schnittstelle zugreifen zu können.

Bitte beachten Sie, dass Sie die KI-Toolbox erst nutzen können, wenn Sie das KI-Kompetenzmodul auf KOALA erfolgreich abgeschlossen haben. Der Zugang zur KI-Toolbox wird dann nach ca. 5 min freigeschaltet.

Im Eingabefenster können Sie Ihren Chat direkt mit einem der verfügbaren Sprachmodelle starten.

So erstellen Sie einen neuen Chat:

1. Sie können jederzeit über das Menü einen weiteren neuen Chat starten. Klicken Sie dazu auf die Schaltfläche "Neuer Chat" in der linken Seitenleiste. Das Hauptfenster wird geleert und ist bereit für Ihre Eingaben.

2. In der KI-Toolbox stehen Ihnen verschiedene Modelle zur Verfügung. Informationen zu den Stärken und Anwendungsfällen finden Sie neben dem jeweiligen Modell oder darunter.

3. Geben Sie nun Ihre Frage oder Anweisung in das Eingabefeld ein. Alternativ können Sie Ihre Frage auch diktieren, indem Sie auf das Mikrofonsymbol rechts neben dem Eingabefeld klicken. Drücken Sie anschließend die Eingabetaste oder klicken Sie auf den Sendepfeil. Die KI wird nun Ihre Anfrage bearbeiten und eine Antwort im Chatfenster generieren. Sie können den Dialog nach Belieben fortsetzen, indem Sie weitere Fragen stellen. Der Kontext der vorherigen Konversation bleibt dabei erhalten. Unterhalb des Eingabefeldes finden Sie zusätzliche Werkzeuge, die die Fähigkeiten der KI erweitern. Diese können je nach ausgewähltem Modell variieren.

Ein kurzer Überblick über die Funktionen (für weitere Informationen siehe unten oder in der Anleitung):

Erstellen und verwenden Sie Ihre eigenen Promptsammlungen (verfügbar im Chat über / ).

Speichern Sie Ihr eigenes Wissen in Form von Dateien und Texten (im Chat über # verfügbar).

Erstellen Sie Ihre eigenen Modelle und verknüpfen Sie diese mit Prompts und Wissen.

Spracheingabe und -ausgabe verwenden (siehe unten).

Übersicht folgt demnächst.

Sie können Fragen oder Aufgaben auf der Grundlage von Dateien erstellen (alternativ können auch längere Texte in das Eingabefeld kopiert werden). Bitte beachten Sie, dass solche Anfragen etwas mehr Zeit in Anspruch nehmen und die Kontextlänge je nach Modell variiert.

Sie können Dateien und Bilder live im Chat hochladen. Verwenden Sie dazu das Plus-Symbol (+) im Eingabefenster.

">Wenn Sie Dateien immer wieder in Ihren Anfragen verwenden, empfiehlt es sich, diese dauerhaft als "Wissen" für Sie persönlich zu speichern (siehe "Erweiterte Funktionen").

Gespeicherte Kenntnisse können Sie jederzeit im Eingabefenster mit der Raute-Taste "#" abrufen.

Ⓘ Spracheingabe und -ausgabe nutzen Hinweise zur Arbeit mit Dokumenten in der KI-Toolbox
Wenn Sie die Audiofunktionen nutzen wollen, empfiehlt es sich, die Spracheinstellungen individuell festzulegen (in der Regel "Deutsch"). Alternativ wird die automatische Erkennung verwendet, die jedoch nicht immer zu optimalen Ergebnissen führt.

Gehen Sie dazu in Ihre persönlichen Einstellungen (Profilbild oben links oder unten rechts) und navigieren Sie zu "Einstellungen" > "Audio" > "Sprache" und geben Sie "de" ein. Die anderen Werte können Sie so lassen, wie sie sind. Bei Bedarf können Sie unter "Stimme einstellen" eine andere Präferenz einstellen. Achten Sie darauf, dass die Stimme mit der eingestellten Sprache übereinstimmt (z.B. "de" und "deutsch").

Sie haben nun mehrere Möglichkeiten innerhalb eines Chats:

Diktieren (Mikrofon-Symbol): Anstatt Einträge zu tippen, können Sie diese aufzeichnen lassen und vor dem Absenden noch einmal schriftlich bearbeiten.

Sprachmodus (Soundwave-Symbol): Hier können Sie direkt mit dem Modell sprechen und sich die Antworten vorlesen lassen.

Vorlesen: Unabhängig davon, in welchem Modus Sie ein Gespräch begonnen haben (Text-, Diktat-, Sprachmodus), können Sie das Vorlesen immer durch einen Klick auf das Lautsprechersymbol unter der KI-Ausgabe aktivieren und deaktivieren.

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Das ZML am KIT entwickelt digitale Lehrformate, E-Learning-Angebote, Medienproduktionen und fördert Medienkompetenz durch moderne Lehr- und Lernkonzepte.

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Empfehlungen für KI-Leitlinien des PH-Verbunds Süd-Ost

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Empfehlungen für KI-Leitlinien des PH-Verbunds Süd-Ost

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ONLINEKURSE FÜR HOCHSCHULEN AUF DEM KI-CAMPUS

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ONLINEKURSE FÜR HOCHSCHULEN AUF DEM KI-CAMPUS

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Paradoxien im Umgang mit KI – und deren Potenzial

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Paradoxien im Umgang mit KI – und deren Potenzial

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Prüfen, Planen,Programmieren: Hochschullehre zwischen KI, Ethik und Praxis

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Prüfen, Planen,Programmieren: Hochschullehre zwischen KI, Ethik und Praxis

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Bildung und Verkörperung im digitalen Zeitalter

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HAWKI ist die am häufigsten genutzte Open-Source-Plattform an deutschen Hochschulen für generative KI

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HAWKI ist die am häufigsten genutzte Open-Source-Plattform an deutschen Hochschulen für generative KI

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Rechtsgutachten  zur Bedeutung der europäischen  KI-Verordnung für Hochschulen 

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Rechtsgutachten  zur Bedeutung der europäischen  KI-Verordnung für Hochschulen 

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Wie kann ich KI ethisch im Studium nutzen?

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Wie kann ich KI ethisch im Studium nutzen?

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KI-Kompetenzen in der Hochschulverwaltung 

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KI-Kompetenzen in der Hochschulverwaltung 

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Online-Kurs

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KI-Kompetenzen in der Hochschulverwaltung | AI Campus

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Erhalte in diesem E-Learning-Kurs einen kompakten und praxisnahen Einstieg in den Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Hochschulverwaltung! Lerne, wie generative KI-Tools den Arbeitsalltag unterstützen können, verstehe die grundlegenden Funktionsweisen sowie typische Herausforderungen und Risiken. Der Kurs gibt dir Antworten auf zentrale Fragen: Wie funktionieren KI-Anwendungen in der Verwaltung und welche Aufgaben lassen sich damit effizienter gestalten?

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Online-Kurs

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Wie verändert Künstliche Intelligenz die Arbeit an Hochschulen – von der Lehre bis zur Verwaltung? Dieser Kurs zeigt es Ihnen: praxisnah, verständlich und mit vielen Beispielen aus dem Hochschulalltag. Sie erhalten einen kompakten Überblick über den AI Act, lernen zentrale Anforderungen und Chancen kennen und erfahren, wie ein verantwortungsvoller KI-Einsatz konkret aussehen kann. Interaktive Aufgaben helfen Ihnen dabei, das Gelernte direkt auf Ihre eigene Hochschulpraxis zu übertragen.

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Kompetenz, Inferenz, Apps:  KI-Strategiepapier NRW 2.0 

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Kompetenz, Inferenz, Apps:  KI-Strategiepapier NRW 2.0 

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SciArena: A New Platform for Evaluating Foundation Models in Scientific Literature Tasks 

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SciArena: A New Platform for Evaluating Foundation Models in Scientific Literature Tasks 

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SciArena: A New Platform for Evaluating Foundation Models in Scientific Literature Tasks | Ai2

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Discover how SciArena is being used to evaluate foundation models’ capabilities in scientific literature tasks through community-driven, literature-grounded, and multi-disciplinary reasoning.

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STUDIE ZUR NUTZUNG UND WAHRNEHMUNG VON KI IN ÖSTERREICH

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STUDIE ZUR NUTZUNG UND WAHRNEHMUNG VON KI IN ÖSTERREICH

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Künstliche Intelligenz - Nutzung und Einstellung in Österreich

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Künstliche Intelligenz - Nutzung und Einstellung in Österreich

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Ergebnisse aus der Erhebung zum Einsatz von Informations- und Kommunikationstechnologien in Haushalten 2024

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Digitalisierung in  der Hochschulbildung  für Soziale Arbeit

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Digitalisierung in  der Hochschulbildung  für Soziale Arbeit

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KI-Agenten: Die nächste Stufe der künstlichen Intelligenz 

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KI-Agenten: Die nächste Stufe der künstlichen Intelligenz 

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Interaktive Lernplattform zum Thema KI-Agenten für Studierende auf Universitätsniveau

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Künstliche Intelligenz: Grundlagen für das Handeln in der Hochschullehre 

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Künstliche Intelligenz: Grundlagen für das Handeln in der Hochschullehre 

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Erkunde die Möglichkeiten - Fortbildung durch KI-gestützte Tools

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Erkunde die Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz in der Lehrkräftefortbildung.

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Künstliche Intelligenz in der forschungsgeleiteten Hochschullehre - Heft 1

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Künstliche Intelligenz in der forschungsgeleiteten Hochschullehre - Heft 1

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Künstliche Intelligenz in der forschungsgeleiteten Hochschullehre - Heft 2

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Künstliche Intelligenz in der forschungsgeleiteten Hochschullehre - Heft 2

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Rechtsfragen beim Einsatz  von generativer KI in  gemeinnützigen Organisationen 

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Rechtsfragen beim Einsatz  von generativer KI in  gemeinnützigen Organisationen 

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Generative AI in teacher education Using AI-enhanced methods to explore teacher educators’ perceptions

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Generative AI in higher education: Current practices and ways forward

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Generative AI in higher education: Current practices and ways forward

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A whitepaper from the ‘Generative AI in Education: Opportunities, Challenges and Future Directions in Asia and the Pacific’ project

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Leitlinien zu den Kernelementen der Legaldefinition aus der KI-VO EU

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Leitlinien zu den Kernelementen der Legaldefinition aus der KI-VO EU

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Mit Hilfe von Erläuterungen und Beispielen gibt die EU-Kommission in ihren Leitlinien Auslegungshilfen zu den Kernelementen der Legaldefinition aus der KI-VO, nämlich:

◾ Maschinenbasiertes System
◾ Autonomie
◾ Adaptivität
◾ Explizite oder implizite Ziele
◾ Ableiten von Ergebnissen
◾ Ausgaben, die die Umgebung beeinflussen können
◾ Interaktion mit der Umgebung

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Zur Ausgestaltung von Richtlinien zur Nutzung generativer Künstlicher Intelligenz an Hochschulen

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Zur Ausgestaltung von Richtlinien zur Nutzung generativer Künstlicher Intelligenz an Hochschulen

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A comprehensive review and future researchdirections of learning methods, components, and effects

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KI-Literacy in Bibliotheken fördern UNSER neuer selbstlernkurs für teaching librarians Möchten Sie Ihre Schulungen und Führungen systematisch planen und durchführen? Wollen Sie dabei selbstbewusst und effektiv vorgehen, damit die Veranstaltungen Ihnen sowie Ihren Teilnehmenden Freude machen? https://vimeo.com/1026839764/dfb1c04d69?share=copy In diesem videobasierten Selbstlernkurs lernen Sie die Grundlagen der Planung und Gestaltung von […]

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Dieser KI-Assistent beantwortet Fragen zur Umsetzung des EU AI Acts basierend auf dem endgültigen Entwurf des AI-Gesetzes wie im Amtsblatt der Europäischen Union (ABl.) am 12. Juli 2024 in der EU-AI-Akte veröffentlicht.

Fobizz

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Digital Tools and Artificial Intelligence for Schools

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A selection of helpful tools in one place: Simple. Privacy-friendly. Secure. ✅ GDPR-compliant ✅ Designed with educators in mind

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KI-Kompetenz & EU AI Act: Rechtliche Anforderungen für Lehrkräfte

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KI-Kompetenz & EU AI Act: Rechtliche Anforderungen für Lehrkräfte

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Rechtsanwältin Antonia Dufeu

29. Januar 2025

Fobizz

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Explore the most trending research topics in AI

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Microsoft zeigt mit einem ersten "Large Action Model", wie KI-Systeme Windows-Programme selbstständig bedienen können. 

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Microsoft zeigt mit einem ersten "Large Action Model", wie KI-Systeme Windows-Programme selbstständig bedienen können. 

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Microsoft zeigt die erste KI, die ein bisschen mit Word umgehen kann

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Eine neue KI-Generation soll den Sprung von der Sprache zur Handlung schaffen. Microsoft zeigt mit einem ersten “Large Action Model”, wie KI-Systeme Windows-Programme selbstständig bedienen können.

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KI Integration in Office

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NBB 24 Ausgewählte Entwicklungsfelder - KI

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NBB 24 Ausgewählte Entwicklungsfelder - KI

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Neugestaltung des Nationalen Bildungsberichts

Nach den Jahren 2009, 2012, 2015 und 2018 wird der Nationale Bildungsbericht (NBB) nun zum fünften Mal veröffentlicht. Bisher wurde der NBB in zwei Bänden unter Federführung des Bundesinstituts für Bildungsforschung, Innovation & Entwicklung des österreichischen Schulwesens (BIFIE) erstellt. Mit dem in Kraft treten des Bildungsdirektionen-Einrichtungsgesetzes (BD-EG) stellt § 5 Abs. 3 die neue gesetzliche Grundlage für die Veröffentlichung des NBB im dreijährlichen Rhythmus, beginnend mit dem Jahr 2021, dar. Die gesetzlichen Anforderungen an den Nationalen Bildungsbericht änderten sich nun dahingehend, dass dieser einen nationalen Bildungscontrolling-Bericht sowie Schulqualitätsberichte der Bildungsdirektionen enthält.

Der Nationale Bildungsbericht 2021

Der vom BMBWF koordinierte und veröffentlichte Nationale Bildungsbericht 2021 wurde in Zusammenarbeit mit der Nachfolgeinstitution des BIFIE, dem Institut des Bundes für Qualitätssicherung im österreichischen Schulwesen (IQS) , und zahlreichen Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern verfasst, die Beiträge erstellt haben, relevante Fragestellungen thematisierten und als Gutachtende die Qualität absicherten.

Der Nationale Bildungsbericht 2021 gliedert sich in folgende drei Teile:

Teil 1 - Bildungscontrolling-Bericht: Der erste Teil, der Bildungscontrolling-Bericht, wurde von Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern des BMBWF unter redaktioneller Mitarbeit des IQS verfasst und beinhaltet eine Beschreibung der Steuerung des österreichischen Schulsystems, eine Beschreibung der Komponenten des Bildungscontrollings und deren Umsetzungsstand sowie Ergebnisse aus dem Bildungscontrolling und den Schulqualitätsberichten der Bildungsdirektionen. Der Bildungscontrolling-Bericht stellt damit eine Zusammenschau der Ergebnisse der wirkungsorientierten Steuerung, des Qualitätsmanagements, des Ressourcencontrollings und des Bildungsmonitorings dar.

Teil 2 - Bildungsindikatoren: Der zweite Teil zu Bildungsindikatoren wurde von Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern des IQS mit Unterstützung des IHS erstellt und bietet eine umfassende und differenzierte quantitative Darstellung wichtiger Aspekte des Schul- und Bildungswesens. Die statistischen Analysen geben einen Überblick über Entwicklungen und den Status quo des österreichischen Bildungssystems in seinem gesellschaftlichen Umfeld.

Teil 3 - Ausgewählte Entwicklungsfelder: Der dritte Teil behandelt ausgewählte Entwicklungsfelder und wurde von externen Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern sowie von Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern des IQS verfasst, die entsprechende Expertise in den jeweiligen Themenfeldern aufweisen. Die vier thematischen Beiträge stellen bildungspolitisch relevante Herausforderungen im Lichte des aktuellen Stands der Forschung dar und zeigen daraus resultierende Forschungsdesiderata auf. Externe Gutachter/innen haben durch ihr Review einen wesentlichen Beitrag zur Qualitätssicherung der wissenschaftlichen Beiträge geleistet.

Die Executive Summary bietet darüber hinaus einen Überblick über die Inhalte des Nationalen Bildungsberichts 2021, gegliedert nach den drei Teilen des Hauptberichts.

Der NBB 2021 kann als Übergangsbericht noch nicht alle Elemente des neuen NBB-Formats in vollem Ausmaß umsetzen. Teile des Bildungscontrollings ( § 5 BD-EG) befinden sich derzeit noch im Aufbau, wodurch im NBB 2021 nicht alle Daten, die zukünftig aus dem Bildungscontrolling gewonnen werden, dargestellt werden können. Darüber hinaus werden in Teil 3 (ausgewählte Entwicklungsfelder) mit der nächsten NBB-Ausgabe nicht nur weitere Entwicklungsfelder dargestellt, die einen wissenschaftlich fundierten Überblick über bildungspolitisch relevante Problemstellungen geben, sondern auch Ergebnisse von tiefergehenden wissenschaftlichen Auseinandersetzung mit den Themen, die in den Beiträgen von Teil 3 des NBB 2021 behandelt werden.

Etwa 30 Autoren und Autorinnen waren an der Erstellung der Beiträge beteiligt, Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler von Universitäten, Pädagogischen Hochschulen und dem IQS sowie Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter des BMBWF. Dazu kamen 12 nationale und internationale Gutachterinnen und Gutachter, die im Rahmen eines Reviewprozesses ihre Anmerkungen, Kommentare und Verbesserungsvorschläge eingebracht haben.

Downloads

Weitere Informationen und Materialien zum Nationalen Bildungsbericht 2021

Die einzelnen Kapitel von Teil 2 des Nationalen Bildungsberichts 2021 sowie zusätzliches Datenmaterial finden Sie im Materialienbereich der IQS-Website:
Nationaler Bildungsbericht Österreich 2021: Teil 2 - Indikatoren und Materialien

Nationale Bildungsberichte

Kontakt
nbb@bmbwf.gv.at

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Nach den Jahren 2009, 2012, 2015 und 2018 wird der Nationale Bildungsbericht (NBB) nun zum fünften Mal veröffentlicht. Bisher wurde der NBB in zwei Bänden unter Federführung des Bundesinstituts für Bildungsforschung, Innovation & Entwicklung des österreichischen Schulwesens (BIFIE) erstellt. Mit dem in Kraft treten des Bildungsdirektionen-Einrichtungsgesetzes (BD-EG) stellt § 5 Abs.

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KI im Studium aus Studierendensicht: Nutzung, Fähigkeiten und Einstellungen Studierender zu KI

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KI im Studium aus Studierendensicht: Nutzung, Fähigkeiten und Einstellungen Studierender zu KI