Der zentralen, einheitlichen und datenschutzkonformen Zugang zum Sprachmodell
Lehrende
Künstliche Intelligenz verändert Lehren, Lernen und Prüfen an Hochschulen. Für Sie als Lehrende stellt sich damit nicht nur die Frage, wie Sie KI sinnvoll in der eigenen Lehre einsetzen können, sondern auch, welche Kompetenzen Studierende künftig benötigen und wie sich Lehr- und Prüfungsformate weiterentwickeln müssen.
Das HeiCAD unterstützt Sie dabei, KI-Kompetenzen aufzubauen und aktuelle Entwicklungen für Ihre Lehre einzuordnen. Hier finden Sie Weiterbildungsangebote, Informationen und praktische Hilfestellungen – von den Grundlagen generativer KI über den Einsatz in der Lehre bis zu rechtlichen Rahmenbedingungen und verfügbaren KI-Tools.
1. KI verstehen und Kompetenzen erweitern
KI für Lehrende: Generative KI im Hochschulkontext
| Für wen? | Alle Lehrende, keine Vorkenntnisse |
| Du lernst: | Grundlagen, Funktionsweise und zentrale Begriffe der generativen KI |
| Format: | Online | Selbstlernangebot | flexibel |
| Dauer: | 2,5 Stunden |
KI für Alle - KOMPAKT
| Für wen? | Alle Mitglieder der HHU, keine Vorkenntnisse |
| Du lernst: | Grundlagen, Funktionsweise und zentrale Begriffe der KI |
| Format: | Online | Selbstlernangebot | flexibel |
| Dauer: | 4 Stunden |
© Accountanz/canva.com
Kompetenzen vertiefen - weitere Selbstlernangebote
KI-Campus: Lernplattform für Künstliche Intelligenz
Der KI-Campus ist eine Lernplattform für Künstliche Intelligenz. KI kennenlernen – mit Onlinekursen, Videos und Podcasts. Ein Angebot des Stifterverbands.
KI:EDU.NRW
Schulung & Beratung für KI-Kompetenz & Learning Analytics. KI:edu.nrw stellt durch seine Fortbildungen für die nordrhein-westfälischen Hochschulen ein Basisangebot zum Aufbau von KI-Kompetenz im Bereich Studium und Lehre zur Verfügung.
2. KI in der eigenen Lehre einsetzen
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3. Regeln und Leitlinien - FAQ
Leitlinien zur Verwendung generativer Künstlicher Intelligenz in der Lehre (Rektorat der HHU)
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KI-Tools nutzen
Welche KI-Systeme kann ich an der HHU nutzen? Wie erhalte ich Zugang? Welches Modell eignet sich für welche Aufgabe?