Prof. Dr. Roman Bartnik 

Zielgruppe

Hochschullehrende aller Statusgruppen. Der Workshop richtet sich ausdrücklich auch an Teilnehmende ohne Vorkenntnisse in den verwendeten Software-Tools.

 

Die Teilnehmer*innen…

• erstellen interaktive Skripte, Übungen oder Lehrbücher mit Quarto,
• integrieren KI-gestützte Interaktionen didaktisch sinnvoll,
• binden interaktive Elemente wie H5P oder iFrames ein,
• verwalten Literatur und Zitate automatisiert mit Zotero ,
• entwickeln einen tragfähigen Workflow für die eigene Lehre.

 

Inhalte

Der Workshop vermittelt praxisnah, wie interaktive Skripte, Übungen oder Lehrbücher mit Unterstützung generativer KI erstellt, didaktisch sinnvoll gestaltet werden können. Im Mittelpunkt steht die aktive Erstellung eigener Lehrmaterialien, nicht die reine Nutzung bestehender KI-Tools.

 

Anhand konkreter Beispiele – u. a. des offenen Statistik-Lehrbuchs „Improving Your Statistical Inferences“ von Daniël Lakens sowie des offenen Lehrbuchs „KI als Hilfe zum Lehren und Lernen“ (https://th-koln-bartnik.github.io/genai4teaching/) – wird gezeigt, wie moderne Lehrmaterialien aufgebaut sein können.

 

Der Workshop ist konsequent anwendungsorientiert angelegt. Alle Teilnehmenden arbeiten während des gesamten Workshops an eigenen Materialien und werden kontinuierlich durch KI-Tutor-Prompts unterstützt – vor, während und nach dem Workshop.

 

Thematische Schwerpunkte:

• Interaktive Lehrmaterialien und Lernforschung
• KI als Tutor, Copilot und Produktionshilfe
• Erstellung interaktiver Inhalte mit Quarto
• Einbindung externer Interaktionen (H5P, iFrames)
• Grundzüge der KI-Einbindung (APIs, RAG)
• Automatische Literaturverwaltung mit Zotero

 

Methoden

Input des Referenten, Live-Demonstrationen, Einzel- und Gruppenarbeiten, durchgängige Hands-on-Phasen und Peer-Feedback. Der Workshop wird als aktive Werkstatt durchgeführt.

17.11.2026, 10:00 – 17:00 Uhr

8 AE (anrechenbar auf das Zertifikat Professionelle Hochschullehre I oder auf das Zertifikat Professionelle Hochschullehre II)

Fachhochschule Dortmund

Netzwerk hdw nrw

Keine fristgerechte Abmeldung mehr möglich!

Basics, An-/Abmeldung, Kosten, Materialien

Prof. Dr. Roman Bartnik 

Zielgruppe

Alle in der Lehre eingebundenen hochschulischen Mitarbeiter*innen

 

Die Teilnehmer*innen

• erstellen und erproben KI-gestützte Simulationsszenarien und Rollenspielszenarien für unterschiedliche Lehrkontexte.

• nutzen generative KI-Tools (z.B. ChatGPT, Voice Mode, NotebookLM), entwickeln passende Prompts für realistische Szenarien und integrieren didaktische Methoden wie Feedback und Reflexion.
• schaffen eine praxisnahe, aktivierende Lernumgebung, die Studierende gezielt in den Erwerb fachlicher und überfachlicher Kompetenzen (z.B. Verhandlungs-, Beratungs- oder Konfliktlösungskompetenzen) einbindet und ihnen gleichzeitg den kompetenten Umgang mit KI vermittelt.

 

Inhalt

Simulations- und Rollenspielmethoden sind bewährte Ansätze in der Hochschullehre, um Studierende aktiv in Lernprozesse einzubinden. Durch generative Künstlichen Intelligenz (KI), etwa ChatGPT, eröffnen sich neue Möglichkeiten, Gesprächs- und Verhandlungssimulationen realitätsnah zu gestalten.

 

In diesem Workshop lernen Sie basierend auf Best-Practice Beispielen und didaktischen Empfehlungen, wie Sie mittels KI Tools wie ChatGPT (Text- oder Voice Mode), NotebookLM oder anderen Plattformen Rollenspiele, Verhandlungen und Krisengespräche erstellen und an Ihre eigenen Fachinhalte anpassen können. Der Fokus liegt in der praktischen Anwendung und der gemeinsamen Diskussion verschiedener Konzeptideen mit KI-Tools.

 

Dieser Workshop richtet sich an Dozierende aller Fachrichtungen, die Interesse daran haben, interaktive Lehr-Lernformate mithilfe von KI zu entwickeln und dabei die spezifischen Potenziale und Herausforderungen von KI-gestützten Tools kennenzulernen.

 

 

Methoden

• Impulsvorträge zu KI-Tools und didaktischen Grundlagen von Simulationen.
• Hands-on-Sessions: Praktisches Ausprobieren von ChatGPT & Co. in Kleingruppen.
• Rollenspiel- und Verhandlungssimulationen: Entwicklung konkreter Lehrszenarien in Gruppen, gefolgt von Testphasen und Feedbackrunden.
• Gemeinsame Reflexion: Diskussionsrunden zu Herausforderungen und Chancen des KI-Einsatzes in der Lehre.

 

Hinweise

Bitte bringen Sie einen Laptop mit, um an den interaktiven Übungsteilen teilnehmen zu können.

Es werden Konzepte und Tools vorgestellt und gleich ausprobiert. Bringen Sie dafür bitte am besten auch eigene arbeitsbezogene Fragestellungen und ein eigenes Lehrprojekt/Modul mit, an dem Sie arbeiten können.

 

18.02.2027, 10:00 – 17:00 Uhr

8 AE (anrechenbar auf das Zertifikat Professionelle Hochschullehre I oder auf das Zertifikat Professionelle Hochschullehre II)

Technische Hochschule Köln

Netzwerk hdw nrw

28.01.2027

Basics, An-/Abmeldung, Kosten, Materialien

Prof. Dr. Roman Bartnik 

Zielgruppe

Hochschullehrende, die bereits über einige Erfahrung im Umgang mit KI verfügen.

 

Die Teilnehmer*innen…

• erarbeiten sich durchgängige, KI-gestützte Workflows für wissenschaftliches Arbeiten — von der Themenfindung über Literaturverarbeitung bis zur Datenanalyse.
• arbeiten praktisch mit verschiedenen Sprachmodellen und Sofware-Tools (z.B. Obsidian als Zettelkasten, Coding-Assistenten) Colab (Gemini) und Posit (RStudio/Positron) sowie DAAF für die Analysephase; die Nutzung klassifizieren sie entlang der vierstufigen Intensitätsskala und sichern sie mit transparenten Dokumentationspraktiken ab.
• bearbeiten eigene Forschungs- und Schreibprojekte schneller, quellentreuer und prüfbarer
• können Studierende anleiten, wo und wie KI im wissenschaftlichen Arbeiten sinnvoll und regelkonform eingesetzt wird.

 

Inhalt

KI verdrängt einzelne Aufgaben im wissenschaftlichen Arbeiten, macht andere produktiver und führt neue hinzu. Gleichzeitig zeigen aktuelle Analysen, dass spezialisierte KI-Rechercheassistenten an Quellenuntreue und Paywall-Blindheit scheitern können.

 

Der Workshop ordnet die Werkzeuglandschaft entlang der Phasen Themenfindung, Literaturrecherche, Exzerpieren, Strukturieren, Drafting und Überarbeiten. Wir stellen Optionen zur Notizensammlung vor (z.B. Obsidian) und disktutieren neue Möglichkeiten, dies durch KI zu unterstützen (z.B. Karpathy’s MOC-Ansatz). Wir nutzen und diskutieren neue Möglichkeiten der automatischen Hyptothesenerstellung und Testung (z.B. Andrej Karpathys Autoresearch-Muster und Ansätze wie den AI co-scientist von Google). Für quantitative Auswertungen diskutieren wir Coding-Assistenten in Google Colab und R-Studio (Posit Assistant). Wir besprechen neue Muster zur Datenanalyse wie DAAF (Data Analyst Augmentation Framework), die Prüfprozesse einbauen und Analysen in reproduzierbare Schritte zerlegen.

  

Ablauf

• Überblick: Phasen des wissenschaftlichen Schreibens und Wirkung von KI (Verdrängung, Augmentation, Wiedereinsetzung)
• Literaturrecherche und -auswertung mit KI: was Deep-Search- und RAG-Tools leisten und wo sie scheitern
• Zettelkasten in Obsidian: atomare Notizen, Literaturnotizen, Projekt-MOCs
• Forschungsdesign nach Karpathy: AutoResearch-Loop auf das eigene Vorhaben übertragen
• Datenanalyse mit Coding-Assistenten (Colab, Posit Assistant) und dem DAAF-Framework
• Transfer: Prototyp eines eigenen KI-Workflows mit Dokumentations- und Prüfschritten

 

Methoden

Impulsvorträge zu KI-Werkzeugen und methodischen Grundlagen; Hands-on-Sessions: praktisches Ausprobieren von Obsidian, Colab, Posit Assistant und DAAF in Kleingruppen; Gruppenaufgaben: gemeinsame Entwicklung und Gegenprüfung von Rechercheläufen und Analyseskripten; Gemeinsame Reflexion: Chancen, Grenzen und Transparenzanforderungen beim KI-Einsatz im wissenschaftlichen Arbeiten.

 

Hinweis

Bitte bringen Sie einen Laptop sowie ein laufendes Schreibprojekt (forschungsbezogene Fragestellungen, eigenes Manuskript, Analyseproblem) mit, an dem Sie während des Workshops arbeiten möchten. Es werden Konzepte und Tools vorgestellt und gleich ausprobiert.

 

25.02.2027, 10:00 – 17:00 Uhr

8 AE (anrechenbar auf das Zertifikat Professionelle Hochschullehre I oder auf das Zertifikat Professionelle Hochschullehre II)

Technische Hochschule Köln

Netzwerk hdw nrw

04.02.2027

Basics, An-/Abmeldung, Kosten, Materialien

Prof. Dr. Roman Bartnik 

Zielgruppe

Alle in der Lehre eingebundenen Hochschulmitarbeiter*innen, die bereits über erste Erfahrungen mit KI in der Lehre verfügen und idealerweise einen Grundlagenkurs dazu absolviert haben.

 

Die Teilnehmer*innen...

erarbeiten sich fortgeschrittene Ansätze zur Nutzung von generativer KI in der Lehre, indem sie

• einen quellenbasierten KI-Tutor für Grundlagenstoff aufbauen,
• Optionen und Strategien kennenlernen, wie GenAI Anwendungen für Projektarbeiten mit Praxispartnern erarbeitet werden können,
• Vorgehensweisen erfahren, wie die Qualität KI-gestützter Ergebnisse systematisch geprüft werden kann,

um die neuen Spielräume, die generative KI in der Lehre bietet, zu nutzen und typische Fallstricke zu vermeiden.

 

Inhalt
Der Workshop richtet sich an Lehrende, die bereits erste Erfahrungen mit KI in der Lehre gesammelt haben und jetzt tiefer in einzelne Anwendungsfälle einsteigen wollen. Wir erarbeiten praktische Ansätze für drei Themen: KI-Tutoren, KI-Praxisprojekte und systematische Qualitätsprüfung.

 

Erstens bauen wir einen angepassten KI-Tutor, der Studierenden individuelle Hilfestellungen geben kann. Zweitens erarbeiten wir Optionen für Projektarbeiten, in denen Studierende KI-Tools nutzen, um KI-Anwendungen für praktische Problemlösungen zu bauen. Dabei wird KI eingesetzt, um KI-Hilfestellungen („Use Cases“) für Praxispartner zu gestalten. Das eröffnet neue Möglichkeiten, erfordert aber auch ein angepasstes Vorgehen in der Betreuung und Prüfung. Drittens, und integrierend mit den ersten beiden Punkten verbunden, betrachten wir Optionen zur inhaltlichen Prüfung. Wie verhindern wir, dass der KI-Tutor oder die KI-Hilfe für Praxispartner halluziniert? Wie lassen sich KI-Outputs systematisch fachlich prüfen? Wir probieren verschiedene Ansätze praktisch aus und besprechen Strategien.

 

Der Workshop ist durchgehend praktisch und anwendungsorientiert gestaltet. Wir werden einen Großteil der Zeit in verschiedenen Tools arbeiten, Techniken ausprobieren und anwenden. Sie erhalten im Vorfeld Unterlagen und detaillierte Hilfestellungen zur Vorbereitung.

 

Methoden

• Einzel- und Partnerarbeit mit verschiedenen Prompts und Software-Tools
• Praktische Arbeit an eigenen Lehrprojekten
• Diskussion

 

Hinweise

• Computer: Bitte bringen Sie unbedingt ein internetfähiges Gerät sowie eigene Lehrprojekte mit, an denen Sie während des Workshops arbeiten können.
• Für die Dauer des Workshops sollten Sie Zugang zu ChatGPT Plus oder einem vergleichbaren leistungsfähigen KI-Modell, etwa Gemini oder Claude haben. Die Kosten liegen typischerweise bei ca. 20 EUR pro Monat; die Abonnements sind monatlich kündbar. So können wir gemeinsam auch einige fortgeschrittene Funktionen ausprobieren.

17.03.2027, 10:00 – 17:00 Uhr

8 AE (anrechenbar auf das Zertifikat Professionelle Hochschullehre I oder auf das Zertifikat Professionelle Hochschullehre II)

Hochschule Niederrhein, Mönchengladbach

Netzwerk hdw nrw

24.02.2027

Basics, An-/Abmeldung, Kosten, Materialien