Lehr-Lern-Labore

Die Hochschule Magdeburg-Stendal (h2) strebt eine didaktisch innovative und qualitativ hochwertige Lehr-Lern-Weiterentwicklung im Themenkomplex „Künstliche Intelligenz“ (KI) an. Sie etabliert dazu eine zentrale Anlaufstelle, mit drei sich inhaltlich ergänzenden Lehr-Lern-Laboren (AI.Analytics, AI.Social, AI.Tech) zu technischen, ethischen und sozialen Fragen der KI. Evaluativ begleitet wird das Projekt im Rahmen einer Begleitforschung nach dem Design Based Research Ansatz durch ein viertes, im Querschnitt angelegtes Lab (AI.Teach).

AI.Analytics-Lab

Das AI.Analytics-Lab koordiniert und bündelt Lehraktivitäten der Themenfelder KI und Data Science in allen Fachbereichen. Hier entwickelte Lehr-Lern-Inhalte und -Formate adressieren insbesondere Kompetenzen der Bereiche Datenkompetenz, Stochastisches und statistisches Denken sowie Algorithmisches Denken und Programmieren. Im Vordergrund steht die strukturierte bzw. algorithmische Herangehensweise an die Gewinnung und Interpretation von Informationen aus großen Datensätzen mit Verfahren der Data Analytics.

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AI.Tech-Lab

Das AI.Tech-Lab koordiniert und bündelt Lehraktivitäten im Bereich der Wirtschafts- und Ingenieurs- und Bewegungswissenschaften / Mensch-Technik-Interaktion. Hier entwickelte Lehr-Lern-Inhalte adressieren insbesondere Kompetenzen in den Bereichen Datenkompetenz, Algorithmisches Denken und Programmieren und Stochastisches und statistisches Denken.

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AI.Social-Lab

Das AI.Social-Lab koordiniert und bündelt Lehraktivitäten im Bereich der Sozial-, Bildungs-, Gesundheits- und Geisteswissenschaften. Hier entwickelte Lehr-Lern-Inhalte und -Formate adressieren insbesondere Fähigkeiten des kritischen Denkens im Kontext von KI und die Fähigkeit, das Menschsein im Kontext von KI neu zu denken.

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AI.Teach-Lab

Das AI.Teach-Lab koordiniert und bündelt die hochschuldidaktische Begleitforschung zu Gelingensbedingungen der Lehre und des Lernens von KI-Kompetenzen. Regelmäßig führt das AI.Teach-Lab zudem hochschulweite Bedarfserhebungen durch, um die Lab-Angebote evidenzbasiert weiterzuentwickeln. Die Ergebnisse dienen zudem der Entwicklung einer Zukunftsstrategie „KI Lehren und Lernen“ entlang der Ziele der Strategie „AI made in Germany“. Der Fokus liegt auf dem Gewinn von Erkenntnissen, die pädagogisch-didaktische Einschätzungen zum Lernen und Lehren von KI ermöglichen.

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ZAKKI - Zentrale Anlaufstelle für innovatives Lehren und Lernen interdisziplinärer Kompetenzen der KI

Im Projekt ZAKKI arbeitet ein interdisziplinäres Team aus Professor:innen, wissenschaftlichen Mitarbeitenden, Projektmitarbeitenden und Studierenden eng und crossfunktional zusammen.

Erfahren Sie hier mehr zum interdiszipinären Projektteam