Einladung zum Schreib-Retreat: KI in der Lehre – bewährte Lösungen sammeln und dokumentieren

KI in der Lehre ist ein viel diskutiertes Thema und eröffnet sowohl Chancen als auch komplexe Herausforderungen für Hochschullehrende. Pionier*innen der Hochschullehre haben bereits Praxiserfahrungen für den Einsatz von KI für die Lehre gesammelt, während andere trotz bestehendem Interesse mit einer Flut an verschiedenen Informationen und Informationskanälen sowie mit Orientierungsschwierigkeiten zu kämpfen haben. Umso wichtiger ist es, bestehendes Wissen über gut funktionierende Einsatzmöglichkeiten von KI in der Lehre öffentlich zu teilen und zugänglich zu machen. Zwar gibt es viele Sammlungen an möglichen KI-Einsatzszenarien, häufig sind sie allerdings sehr allgemein beschrieben und vernachlässigen den (fach-)spezifischen Kontext, in dem sie gut funktionieren.

Um diese Lücke zu füllen, laden wir Sie herzlich zu einem Schreib-Retreat ein, das von Ihnen erprobte Einsatzszenarien und Lösungen als Ausgangspunkt nimmt. Das Ziel ist, bewährte Lösungen rund um KI in der Lehre im kollegialen Rahmen zu sammeln, zu diskutieren, zu systematisieren und im Entwurfsmuster-Format aufzuschreiben (s. Informationsblatt). Thematisch können dabei ganz unterschiedliche Lösungen betrachtet werden: z.B. von der Nutzung von KI zur Lehrveranstaltungsplanung über die Erstellung von Lehr-/Lernmaterial bis hin zu Konzepten zur Förderung einer KI-Kompetenz von Studierenden.

Über das Retreat:

• Wann: 25.09.2024 – 27.09.2024
  Wo: TH Köln – Campus Gummersbach
• Kosten: Verpflegung sowie Übernachtungskosten werden übernommen. Anfallende Fahrtkosten sind selber zu zahlen.
• Freie Plätze: 8
• Zielgruppe: Hochschullehrende, die über bewährtes Praxiswissen zum Thema KI in der Lehre verfügen
• Thema: KI in der Lehre

Warum sollten Sie teilnehmen?

• Wissen teilen: Tauschen Sie sich mit Kolleg*innen verschiedener Hochschulen aus und teilen Sie Ihre Erfahrungen. Didaktische Entwurfsmuster eignen sich als Format besonders, um bewährte Lösungen systematisch zu dokumentieren und als Open Educational Resources (OER) mit der Community zu teilen. Veröffentlichungen auf der Patternpool Plattform werden mit einer DOI versehen und sind damit zitierfähige Publikationen.
• Pattern-Ansatz kennenlernen: Lernen Sie den Pattern-Ansatz kennen und nutzen Sie die Chance, Ihre Lösungen systematisch aufbereitet zu teilen. Das Pattern- Format hilft Ihnen dabei, Ihre Lösungen zu analysieren, zu reflektieren und so neue Erkenntnisse über Ihre Lehrpraxis zu gewinnen.
• Community-Aufbau: Nutzen Sie die Chance sich in einem geschlossenen Rahmen mit Kolleg*innen anderer Hochschulen intensiv auszutauschen und voneinander zu lernen.
• Fokussierte Arbeit: Das mehrtätgige Schreib-Retreat gibt Ihnen die Möglichkeit abseits von Ihrem vollen Arbeitsalltag die Zeit zum Schreiben zu finden.

Was Sie erwartet:

• Kennenlernen des Entwurfsmuster-Ansatzes und dessen Mehrwerte für Hochschullehrende
• Vorstellung der Patternpool-Plattform als Ort, um Autor*in für Entwurfsmuster zu werden und als Inspirationsort
• Angeleitete Workshop-Phasen, um kollaborativ Muster zu identifizieren, zu schreiben und zu reviewen

Reservieren Sie Ihren Platz

Sichern Sie sich jetzt Ihren Platz für unser Schreib-Retreat. Die Teilnehmendenzahl ist begrenzt, also zögern Sie nicht und melden Sie sich noch heute an. Wir freuen uns auf den Austausch mit Ihnen!

Kontaktinformationen

Für die Anmeldung oder weitere Informationen kontaktieren Sie Beate Münster unter:

E-Mail: beate.muenster@th-koeln.de

Tel.: +49 2261-8196-6290

Bitte geben Sie bei der Anmeldung bereits grob umreißend an, inwieweit Sie Erfahrungen mit KI in der Lehre gesammelt haben. Nennen Sie uns zwei bis drei Einsatzszenarien, mit denen Sie bereits Erfahrungen gesammelt haben. Veranstaltet wird das Schreib-Retreat vom Projekt „Patternpool für Innovation in der Lehre“ der TH Köln. Christian Kohls, Marit Vissiennon, Beate Münster und Vivian Kowalzik gestalten das Retreat.

Informationsblatt

Was sind didaktische Entwurfsmuster?

Didaktische Entwurfsmuster, auch Patterns genannt, ermöglichen es, erprobte Lösungen auf eine systematische Art zu beschreiben und für Dritte zugänglich zu machen. Entwurfsmuster beschreiben jedoch nicht nur die Lösung als solche, sondern ordnen diese auch kontextuell ein. Das Schreiben eines Entwurfsmusters löst somit einen umfassenden Reflexions- und Analyseprozess aus. Didaktische Entwurfsmuster werden anhand einheitlich festgelegter Kategorien beschrieben. Dazu gehören der Kontext, das Problem, die Lösung (inklusive Details und relevante Werkzeuge), sowie positive und negative Konsequenzen, die bei der Umsetzung auftreten können. Dieses Standardisierungsformat der Dokumentation ermöglicht einen schnellen Überblick über die Einsatzmöglichkeiten der Lösung und erleichtert so den Transfer der methodischen Ansätze zur Nutzung in variablen Kontexten.

Der zugrundeliegende Musteransatz folgt der Prämisse, dass Methoden zur Bewältigung wiederkehrender Anforderungen nicht immer wieder neu entwickelt werden müssen, wenn in der Praxis bereits gute Ansätze existieren, setzt jedoch gleichzeitig voraus, dass diese Ideen so erfasst sein müssen, dass ein Transfer möglichst einfach umgesetzt werden kann.

Entwurfsmuster unterscheiden sich von reinen Praxisberichten durch ihre ausgeprägte Strukturiertheit und ein erhöhtes Abstraktionsniveau. Dabei wird die Lösung allerdings nicht auf ein modellhaftes Schema oder gar Rezept reduziert. Der Musteransatz eröffnet, unter anderem durch seine detaillierte Kontextberücksichtigung und vielfältige Transfer- Perspektiven.

Was ist der Patternpool?

patternpool.de ist ein Portal zum Publizieren didaktischer Entwurfsmuster. Das Portal bietet einen Ort zum Reflektieren der eigenen professionellen Praxis und bietet einen problemorientierten Zugang. Erfolgreiche Lösungen können gesammelt, kategorisiert und auf neue Situationen übertragen werden. Durch den Open Access Zugang werden die Lösungen einer breiten Öffentlichkeit zur Verfügung gestellt und können so den Transfer erleichtern.

Wenn Sie als Autor*in ein Entwurfsmuster auf der Plattform veröffentlichen, wird dieses mit einer DOI versehen. So ist Ihre Publikation eindeutig identifizierbar und lässt sich zitieren.