Es funktioniert zusammen mit beliebten Microsoft 365-Apps wie Word, Excel, PowerPoint, Outlook, Teams und mehr. Copilot für Microsoft 365 bietet intelligente Unterstützung in Echtzeit, sodass Benutzer ihre Kreativität, Produktivität und Fähigkeiten steigern können.

ChatGPT 4 liegt dahinter

- erste Sitzung mit 59 Akteur:innen, viel aus dem E-Learning und zentralen Stellen, aber auch Lehrende (GKR: Frau Neubert, Frau Sarma)

- sehr heterogene Gruppe

- Aufteilung in Gruppen zu: Prompt-Enegneering, Rahmenedingungen, Good Practice, Lehrer:innenbildung

- Sammeln der offenen Fragen in TaskCards

- monatliche Treffen geplant

Herausforderung für die Hochschuldidaktik

- 1. Teil allgemeine Grundlagen: 1 h

• Begrüßung Studiendekan Herr Kockelmann, Studienbüro

• rechtliche Regelungen: UL (PO, Plagiate, Datenschutz), Blick MLU Halle Rektoratsbeschluss, Zitierweise: von KI generiert und Nachvollziehbarkeit (Team Curriculumentwicklung)

• technische Voraussetzungen: keine zentral verfügbaren Tools, außer CoPilot (Planung KI-Rechenzentrum 2026) (Team Curriculumentwicklung)

• Funktionsweise: allgemeine Erläuterungen zur Funktionsweise um Einsatz einschätzen zu können (Stefan Müller)

10 min Pause

- 2. Teil Thementische: 1 h

• jeder besucht beide Thementische, Wechsel klar kommunizieren

• Tische:

  • Prompts (Müller) (30 min)

  • Lehrplanung, Lehrprojekte (Kasperski, Hartung) (30 min)

- Anmeldung: über HSD, 4 AE Anerkennung für HDS Zertifikat möglich

- Ausstattung: Fakultätsraum, 2 mobile Beamer organisieren (Team Curriculumentwicklung, Studienbüro), Catering (Studienbüro)

- von Studierenden geschriebene Texte dürfen nicht durch KI analysiert werden

KI ermöglicht es technischen Systemen, ihre Umwelt wahrzunehmen, mit dem Wahrgenommenen umzugehen und Probleme zu lösen, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen. Der Computer empfängt Daten (die bereits über eigene Sensoren, zum Beispiel eine Kamera, vorbereitet oder gesammelt wurden), verarbeitet sie und reagiert.

KI-Systeme sind in der Lage, ihr Handeln anzupassen, indem sie die Folgen früherer Aktionen analysieren und autonom arbeiten."

Prüfungsleistung für BA anstelle eines Essay. Aufgabe: Frau Emde stellt 3 Prompts/3 Fragen für die Studierenden zur Auswahl, von der Sie eine von einer KI beantworten lassen sollten. Ansschließend sollten sie sich mit dieser Antwort kritisch vor dem eigenen Wissenshintergrund und der gemeinsam im Seminar gelesenen Literatur auseinandersetzen.

Besonderer Wert wurde bei der Konzipierung auf den Datenschutz gelegt. Um die Anfragen von Nutzer*innen zu schützen, werden die Eingaben und Antworten nur lokal beim Nutzenden innerhalb einer Sitzung gespeichert. Beim Schließen der Webseite werden alle Eingaben und Antworten gelöscht. Einzig und allein die Anzahl der Anfragen pro Nutzer*in wird erfasst, um den Bedarf dieses neuen Dienstes ermitteln zu können. Der Service wird aktiv entwickelt, sodass in Zukunft weitere, vor allem komplexere Modelle angeboten werden und Integrationen mit anderen Plattformen ermöglicht werden. Bei Fragen oder Rückmeldungen können Sie sich gerne an support@gwdg.de wenden.

- Frau Skudelny wird in Studiendekan:innentreffen noch einmal Bedarfe abfragen

- Ergänzung zu § 13 der Musterprüfungsordnung

- Copilot-Nutzung auch für Stud. möglich

Funktioniert allerdings nicht zuverlässig

TOP1 Studierendenworkshop:

• Fragen an Nicole: welche Workshops werden aktuell von AcademicLab angeboten, welche Inhalte, welche Fakultäten/Fächer nutzen diese, Erfahrungen der Studierenden

• Ablauf: allgemeine Einführung/Sensibilisierung, anonyme Umfrage Studierende (welche Tools, Empfehlungen, gemeinsame Erfahrungen mit Lehrenden), Abfrage Bedarfe der Studierenden

• Dezember Einladung Studierende

• Workshop 2. Januarwoche, 1,5 h

wenn noch Zeit ist TOP 2 Lehrendenworkshop GKR

• November Fakultätsgespräch

• Anschreiben September 24

• ggf. Unterstützung Herr Müller? Finanzierung durch zentrale CurMa möglich?

• Abstimmung mit Studiendekan: auch zu Handreichung im Jour fixe 5.9.24

- Format: Infoveranstaltung

- anonyme Livebefragung (Tool: paticify) zur aktuellen Verwendung von KI bei Hausarbeiten usw. (13. Januar Besprechung un, Fragen ausdenken am 10.1.25 ggf. mit mv)

- Einladung über FSR und FR

- Abstimmung mit zentraler Curriculumentwicklung und AcademicLab am 15.8. um 11 Uhr

- Ablauf:

• 17:15-18:45 Uhr im HS 16, wir sind ab 16:45 Uhr vor Ort

• 17:15-17:35 Uhr Begrüßung jsf, jbe (Hintergrund der Veranstaltung: erster Aufschlag: Status quo und Bedarfe bezogen auf Fakultät, was bisher an der GKR geschah: Workshops Lehrende, Handreichungen, Bsp. soekia.ch, das wo man die token sieht, Vorstellung Frau Mackus)

• 17:35-17:55 Uhr paticify-Umfrage (Vorbereitung un) (Fragen: z.B. Wenn Sie KI in einer Hausarbeit verwendet haben, haben Sie deren Verwendung angegeben?)

• 17:55-18:30 Uhr Rolle von KI im Studium/beim Schreiben, Erfahrungen und Angebote AcademicLab

• 18:30-18:45 Uhr Abfrage Bedarfe und Abschluss

- für Feedback, um Kriterien für Bewertung zu trainieren: fiete.ai

• 14:15 Uhr Begrüßung (Studiendekan: Kockelmann)

• 14:20 Uhr Einleitung zum Workshop (Studienbüro: Böttcher-Ebers)

• 14:30 Uhr KI-News (Stabstelle Qualitätsentwicklung in Studium und Lehre: Kasperski)

• 14:40 Uhr Überleitung Referentinnen (Studienbüro: Schulze-Fellmann)

• 14:45 Uhr Impuls Digital Humanities und Ägyptologie (Recherche mit KI, KI-Bildtools): Franziska Naether (Diskussion/Austausch je 15 min)

• 15:15 Uhr Impuls: Profession first. Prompt second Anja Neubert (Diskussion/Austausch je 15 min)

• 15:45 Uhr Abschluss

im BA Kurs Medienkompetenz: Hat verschiedene Übersetzungsprogramme testen lassen. Studierende haben sich einen japanischen Zeitungsartikel herausgesucht und diesen von einem beliebigen KI Übersetzungsprogramm übersetzen lassen. Aufgabe war zu überprüfen, wie hilfreich dieser Einsatz für die Übersetzung war. Zeitaufwand vs. Hilfeleistung der KI?Wie lange dauert es, bis der Artikel sprachlich akzeptabel und stimmig übersetzt erscheint oder sprachlich "schön" ist? Frage, ob die eigene Übersetzung am Ende nicht schneller und kompetenter gewesen wäre.

• Schreiben als Nachahmung, als Gespräch mit dem Fac

• Objektivität und Intersubjektivität

• Starke Fachabhängigkeit (Sprache als Werkzeug, Sprache als Ausdrucksform)

Definition KI und technische Funktionsweise

4 Felder ChatGPT

• Fragen nach faktischem Wissen (Vorteil: Semantische Kontextsuche, Nachteil: Ergebnis, keine Quelle) = Google-Einsatz

• Hilfe bei Strukturierung von Texten (anhängig von Qualität des Inputs)

• Formulierungshilfe

• Eigentliche Textproduktion (Nachteil: damit mehr als Mittelmaß starke Überarbeitung notwendig, daher ggf. mehr Aufwand)

Semantische Schattenseiten:

• Bias

• Zeitstruktur und Wahrscheinlichkeit

• Black Box

Verschwindet die Hausarbeit?

• tatsächliche Durchdringung des Themas

• neue Aufschreibesysteme: Netzwerk von Techniken und Institutionen

- Nachteil: nur open source Tools Vorteil: aber mit Datenschutz

- zum Ausprobieren für Mitglieder der Hochschule Zwickau

Anfragen und personenbezogene Daten werden auf dem lokalen Server gespeichert und nach der Sitzung gelöscht, keine Daten an Anbieter der KI übermittelt

Nachteil: nur open source Tools

Zoom/Präsent: LöhrsCarrée, 3. Etage, Humboldtstr. 25)

Weitere Termine 2025: 19.6.,28.8.,30.10,11.12.

- Verträge ab 15.9.25

- Schulungen Tutorien allgemein am 25/26.9.25; 29./30.9.25 (Herr Hempel)

- Schulungen KI-Tutorien am 1./2.10.25; 7./8.10.25 (Nicole Mackus)

- insgesamt 11 Tutorien in folgenden Fächern:

• BA SKA

• BA Geschichte

• BA Reli

• BA AGE

• BA Japanologie

• BA KuPäd/LA Gym/OS

• BA und MA KuGe

• BA TW

• BA, MA Arabistik, MA Translatologie

- Begrüßung:

• Tutor:innen

• Nicole Mackus Übergang KI-Tutorien

• Schulze-Fellmann und Böttcher-Ebers Koordination an GKR Diskussion auf Fakultätsebene

- Tutorien

- Folien

- Ende: neuer Termin Tutor:innen/Lehrenden, fachliche Rückmeldung offene Fragen, Diskussion, Empfehlungen und Bedarfe

- Angebote: ca. 100 Angebote/Semester, seit WiSe 24/25 Förderung KI im Studium, konkret: KI-Werkstatt montags 14-16 Uhr mit thematischen Inputs, KI Grundlagen, KI kritisch betrachtet, qualitative Forschung mit KI, Haus- und Abschlussarbeiten mit KI Strategie KI im Studium, Using AI tools for Academic Writing, Tutor:innenquali 69 Teilnehmende, 3 Schulungstermine ab Ende September

- Tutor:innen-Schulung: Einführung KI, Bias, Ethik, Nachhaltigkeit, gute wissenschaftliche Praxis, KI im Studienalltag, KI im Fach

- KI-Tools: seit SoSe 25 haben die meisten Studierenden Erfahrungen (v.a. ChatGPT, wissenschaftliche Tools sind weniger bekannt, Datenschutz konforme Tools wie AcademicCloud nicht bekannt)

- Workshopkonzept:

- KI-Schreibtools im Praxischeck

• Konzeption entlang des Schreibprozesses (Nutzungsszenarien der KI-Verwendung im Schreibprozess Buck - Limburg 2024)

• Thema: Hausarbeit

• Material: Task-Card mit empfohlenen Tools, keine Tools, die Arbeiten schreiben, nur unterstützend

• Recherche: Suchmatrix erstellen, Vorschläge für Prompt

• Erwartungen zu Beginn: als Ersatz für Teilprozesse (Annahme, dass KI Fach- und Expertenwissen besitzt)

• Reflexion: Veranstaltung daher auch nicht prüfungsrelevant, Kritik hinsichtlich Verwendung von Fachbegriffen, Sprachmodelle sind keine Wissensmodelle

• Ergebnis: als Ergänzung des Arbeitsprozesses, zur Begleitung des eigenen Denkens oder "Writing Partner"

(Bekiaridis & Attwell 2024)

1. Berufliches Engagement

2. Digitale Ressourcen

3. Lehren und Lernen

4. Bewertung

5. Förderung der Lernenden

6. Förderung der digitalen Kompetenz der Lernenden

• Ausgangssituation: Studierende mehr Auseinandersetzung mit KI, da mehr Benefit, Lehrende wenige Auseinandersetzung fester Arbeitalltag, Vorwissen

• Ungleicher Zugang Zugang zu KI bei Studierenden

Eigener Hintergrund:

- ADHD und chronische Schmerzen, v.a. für Textproduktion für Diss überlegt, unklare Situation für transparenten Umgang

- Lehre NL, Chance auf eigene KI-Policy:

• KI erlaubt, wenn ihre Nutzung deklariert, dokumentiert, reflektiert

• AcademicCloud Prüfung der Nutzbarmachung für UL, Bedarf nach Regelung kam daher

• Entwicklung/Betrieb eigener KI-Modelle

rechtlicher Rahmen:

• EU AI Act

• Datenschutzgesetze (DSGVO)

• Urheber- und Lizenzrechte (UrhG)

• SächsHSG

Inhalte:

• Nutzung textgenerierender KI

  • Verbotene Praktiken nach AI-Act

  • Klassifikation von Daten und Infos

  • Regeln beim Umgang (Datenschutz, Hinweispflicht Urheberrecht, Ergebnis-Prüfungspflicht, usw.)

• Entwicklung/Betrieg eigene KI-Modelle

  • Risikoklassifizierung

  • Zulässigkeit

  • Grundsätzliche Verantwortung

  • Hinweispflichten, Dokumentationspflichten

  • Urheberrecht, Lizenzrecht

  • Datenschutzbestimmungen

- Adressaten: Mitarbeitende

- keine fachlichen Regelungen (z.B. KI in der Lehre, Forschung, Verwaltung)

- Fokus: rechtliche, technische Rahmenbedingungen, Sicherheitsaspekte

- Zeitplan: unklar, noch nicht öffentlich

- Vernetzung/Austausch untereinander?

- Wie viele Studierende?

- Welche Motivation?

- Wie war ihr Tutorium konzeptionell aufgebaut (Inhalte mit anderen Themen verbunden)?

- Welche Tools nutzen die Studierenden regelmäßig?

- Welche Tools haben Sie für ihr Fach empfohlen und warum?

- Welche offenen Fragen gab es seitens der Studierenden?

- Gab es ein besonders negatives Bsp. für den Einsatz von KI in ihrem Fach?

- Gab es ein besonders positives Beispiel für den Einsatz in ihrem Fach?

- Haben Sie die Folien der GKR verwendet?

- Learnings, Empfehungen für das Institut?

- Interesse oder Ablehnung KI im Fach allgemein?

- Welche zentrale Unterstützung (Fach, Fakultät, UL) benötigen Sie?

- Worüber haben Sie noch Gesprächsbedarf?

1. Semester: ohne KI, Paper, Stift, Kompetenzerwerb

2. Semester: open Access Buch mit Kapiteln von Studierenden, Einbindung von KI (Erstellen von Abstracts), Vorstellung in Konferenz vor Einsatz von KI wird besprochen, ob möglich (z.B. Transkriptionen Einverständniserklärung Interviewpartner)

Stufen des Einatzes:

• unterstützende KI: Recherche oder Sparring, Mensch selktiert und setzt um

• mitarbeitende KI: gemeinsame Arbeit am Projekt

• entwerfende KI: vollständiger Entwurf durch KI, Überarbeitung

• generierende KI: KI erledigt Aufträge vollständig

• agentische KI: KI setzt Arbeit vollständig und autonom um

Bsp. in Lehre: Frage an KI welche Publikation Lehrender und Zusammenfassung ehler zur Illustration

- NotebookLM: https://notebooklm.google/students?hl=de

• draw.io:

  https://app.diagrams.net/

• mermaid:

  https://mermaid.ai/app/sign-up?utm_source=mermaid_js&utm_medium=landing_pop_up&utm_campaign=editor_v1

  
  

  Tool Interaktive Visualisierungen:

• v0.app: https://v0.app/

  
  

  Tools Datenanalyse:

• answerthis.io: https://answerthis.ai/lander

• julius.ai: https://julius.ai

• chat.figurelabs.ai: https://figurelabs.ai

• Scispace: https://scispace.com/

  
  

  Tools Literaturrecherche:

• Google Scholar Lab: https://scholar.google.com/scholar_labs/search?hl=de

• semantic scholar.org: https://www.semanticscholar.org

• Claude: https://claude.com/de

• alphaxiv.org: https://www.alphaxiv.org

• scienceOs.ai: https://www.scienceos.ai

• scite.ai: https://scite.ai

• conectedpapers.com: https://www.connectedpapers.com

Tool um Literaturlisten auf Halluzinierte Titel hin zu testen:

bibFox: https://bibfox.com/en/about