Zielgruppe

Alle Hochschullehrenden, die nach niedrigschwelligen Möglichkeiten der Integration von aktivierenden und kompetenzfördernden spielerischen Lernelementen in ihren Lehrveranstaltungen suchen.

Die Teilnehmer*innen...

• wählen zentrale didaktische Ziele spielerischer Lernmethoden (Aktivierung, Lernstandsdiagnostik, Motivation, Transfer, Peer-Learning) vor dem Hintergrund heterogener Vorkenntnisse Studierender an HAWs begründet aus.
• adaptieren bekannte, niedrigschwellige Spielprinzipien kompetenzorientiert für fachliche Inhalte.
• integrieren ein kurzes Game-Based-Learning-Format in eine Lehrveranstaltung.
• leiten Peer-Teaching und kollaboratives Lernen im Spielsetting gezielt an, ohne dass Gruppenarbeit „kippt“ (Dominanz/Überforderung/Passivität).
• gestalten Spielmaterialien so, dass sie Lernstandslücken sichtbar machen und systematisch in Nachbereitung überleiten.
• planen einfache Evaluations- und Feedbackschleifen für iterative Verbesserungen der Spiele in der eigenen Lehre.

Inhalte

In diesem Workshop wird praxisnah gezeigt, wie sich spielerische Lernmethoden in der Präsenzlehre gezielt einsetzen lassen – von der didaktisch begründeten Auswahl passender Spielekonzepte bis zur konkreten Umsetzung im Seminarraum. Im Workshop werden ausgewählte Beispiele anhand des Moduls „externes Rechnungswesen“ vorgestellt, wobei die Übertragbarkeit auf die individuelle Lehre der Teilnehmenden im Fokus steht.

Ausgangspunkt ist ein didaktischer Bezugsrahmen, der die Passung von Lernzielen, Kompetenzdimensionen und Spielmechaniken systematisch herstellt. Auf dieser Basis lernen die Teilnehmenden, Spielsequenzen so zu planen, dass sie nicht nur die Motivation der Studierenden erhöhen, sondern messbar zur Entwicklung von Fach-, Methoden-, Sozial- und Selbstkompetenzen beitragen.

Die Teilnehmenden entwerfen ein eigenes Spielkonzept, von der didaktischen Planung über die Vorbereitung des Materials, die organisatorische Durchführung bis hin zu einer Feedbackschleife mit den Studierenden. Abschließend wird gezeigt, wie sich die Spielphasen systematisch in Nachbereitung überführen lassen sowie einfache formative Feedback- und Evaluationsschleifen genutzt werden, um die Formate iterativ zu verbessern.

Methoden

Kurze Inputphasen, Kleingruppen-Arbeit, Plenumsdiskussion sowie kollegialer Austausch

Hinweise

Die aktive Mitarbeit der Teilnehmenden ist die Grundlage dieses Workshops! Bitte bringen Sie möglichst eine eigene Lehrveranstaltung/Lehreinheit mit, für die Sie ein spielerisches Format entwickeln möchten (Thema, Zielgruppe, Umfang, typische Fehler/Schwierigkeiten).

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.

Zielgruppe

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

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.

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.

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.