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KI-gestützte Präsenzlehre und Selbstevaluation mit Luuise: Entwicklung eines didaktischen Konzepts
Beschreibung
KI-gestützte Präsenzlehre und Selbstevaluation mit Luuise: Entwicklung eines didaktischen Konzepts
Textgenerierende künstliche Intelligenz verändert Lern- und Arbeitsprozesse in Studiengängen tiefgreifend und verschärft damit die Frage, wie Bildungsinstitutionen Verantwortung, Haltung und Teilhabe unter digitalen Bedingungen gestalten können (Wannemacher et al., 2025).
Der Beitrag versteht Hochschuldidaktik als Teil der Lösung und beschreibt die Entwicklung einer Lehrveranstaltung im Bereich der Pflegewissenschaft, in die Selbstevaluation als Bestandteil des didaktischen Entwicklungsprozesses integriert ist und in der generative künstliche Intelligenz (GenAI) didaktisch gerahmt, kompetenzorientiert ausgerichtet eingesetzt wird. Die Planung zur Integration von GenAI erfolgt auf Grundlage geeigneter Framework (Belkina et al., 2025, Fig. 4), um kollaboratives, kritisch-reflexives und studierendenaktivierendes Arbeiten zu fördern. Zum Einsatz kommen insbesondere gezieltes Prompting, Peer-Review und Plenumsdiskussionen. Die Aufgabenstellungen sind mit präzisierten Lernzielen verknüpft und zielen im Besonderen auf Lernendenautonomie und kritisches Denken. Erwartet werden Zugewinne in Lernleistung und kognitiver Entwicklung durch GenAI-gestützte Lernaktivitäten. Begleitend wird die Lehrveranstaltung durch das wissenschaftlich erprobte Selbstevaluationskonzept Luuise (Lehrende unterrichten und untersuchen integriert, sichtbar und effektiv) unterstützt (Beywl et al., 2020).
Luuise verbindet die Weiterentwicklung der Lehre mit einer Evaluation, in der Studierende Lehrinhalte und ihren Lernstand reflektieren, und ist damit zugleich lehr- und lernwirksam. Indem evaluative und didaktische Prozesse nicht getrennt, sondern integriert erfolgen, erweist sich das Konzept nicht nur als effektiv, sondern gerade unter Bedingungen knapper Ressourcen auch als effizient. Das Konzept verläuft in fünf Schritten: (1) Ausgehend von konkreten pädagogischen Herausforderungen („Knacknüssen“) werden (2) SMART formulierte Ziele entwickelt, (3) darauf abgestimmte Unterrichtsinterventionen geplant, (4) gezielte Evaluationsmethoden zur Überprüfung der Zielerreichung eingesetzt und (5) aus den Ergebnissen Schlussfolgerungen zur Verbesserung der Lehrqualität gezogen.
Die Verbindung von GenAI-gestützter, kompetenzorientierter Lehre mit Luuise eröffnet damit einen Bildungsraum, in dem Studierende Mitbestimmung, Verantwortung und Teilhabe im Lehr-Lern-Prozess aktiv wahrnehmen und konkret erfahren.
Literatur
Belkina, M., Daniel, S., Nikolic, S., Haque, R., Lyden, S., Neal, P., Grundy, S., & Hassan, G. M. (2025). Implementing generative AI (GenAI) in higher education: A systematic review of case studies. Computers and Education: Artificial Intelligence, 8, 100407. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2025.100407
Beywl, W., Pirani, K., & Schmid, P. (2020). Unterrichts-Knacknüsse knacken mit LUUISE. Kurze Fallbeispiele aus der Pädagogik. Institut für Weiterbildung und Beratung. http://www.fhnw.ch/ph/iwb/luuise
Wannemacher, K., Bosse, E., Lübcke, M., & Kaemena, A. (2025). Wie KI Studium und Lehre verändert. Anwendungsfelder, Use-Cases und Gelingensbedingungen. Arbeitspapier Nr. 87. Hochschulforum Digitalisierung.
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