800673 VU Einsatz generativer KI zur Unterstützung von Lernen und Produktivität

Sommersemester 2026 | Stand: 10.12.2025 LV auf Merkliste setzen
800673
VU Einsatz generativer KI zur Unterstützung von Lernen und Produktivität
VU 1
1
Block
jährlich
Englisch

Die Studierenden sind in der Lage, die Grundlagen neuronaler Netze und großer Sprachmodelle zu beschreiben und deren Fähigkeiten und Grenzen zu verstehen. Sie wenden generative KI-Tools an, um das Lernen und Arbeiten in verschiedenen Bereichen zu unterstützen, und entwerfen effektive Eingabeaufforderungen, Arbeitsabläufe und Toolchains. Sie bewerten den ethischen und effizienten Einsatz generativer KI und reflektieren deren Rolle als Kooperationspartner beim Lernen und bei der Produktivität.   

1. GenAI entmystifizieren: Was steckt dahinter? Die Studierenden lernen anhand einfacher Beispiele und Übungen die Grundlagen neuronaler Netze und großer Sprachmodelle kennen.
2. GenAI als persönlicher Tutor: Eine Fallstudie aus dem Bereich der Programmierung. Die Studierenden untersuchen, wie LLMs bei Programmieraufgaben wie Codeanalyse, Debugging und Prompt-Design helfen können.
3. GenAI als persönlicher Tutor in verschiedenen Studienbereichen. Die Studierenden diskutieren und tauschen sich darüber aus, wie generative KI in ihren eigenen Studienbereichen eingesetzt werden kann.
4. Workflows mit GenAI: Untersuchung der Integrationsstufen in der Programmierung. Die Studierenden experimentieren mit Tools wie Chatbots und Assistenten, um generative KI in den Programmier-Workflow zu integrieren.
5. Ethische und effiziente Nutzung von GenAI in verschiedenen Bereichen. Die Studierenden bewerten die ethischen Implikationen und Herausforderungen der Nutzung generativer KI in verschiedenen Bereichen.

Vorlesungen mit Demonstrationen und praktischen Übungen, gemeinschaftliche Gruppenarbeit und Diskussionen.

Die Kursbeurteilung basiert auf regelmäßigen Beiträgen der Teilnehmer:innen und nicht auf Prüfungen und wird mit „erfolgreich abgeschlossen“ oder „nicht abgeschlossen“ bewertet. Um den Kurs erfolgreich abzuschließen, müssen die Studierenden mindestens 30 von 50 Punkten sammeln und an mindestens 4 von 5 Sitzungen teilnehmen. In Vorlesungen und Workshops können die Studierenden bis zu 6 Punkte für Aktivitäten im Unterricht, einschließlich der Erledigung von Aufgaben und der Teilnahme an Diskussionen, sowie bis zu 4 Punkte für Folgebeiträge im Kursforum erhalten. In Austauschsitzungen können die Studierenden bis zu 10 Punkte für die Präsentation und Diskussion ihrer Ergebnisse erhalten.

Wird zu Beginn der ersten Lehrveranstaltung bekannt gegeben.

Keine

We welcome students from all disciplines and backgrounds and particularly encourage applications from women and from students in non‑STEM disciplines.

wird bekannt gegeben
  • SDG 4 - Hochwertige Bildung: Inklusive, gleichberechtigte und hochwertige Bildung gewährleisten und Möglichkeiten lebenslangen Lernens für alle fördern
Gruppe 0
Datum Uhrzeit Ort
Mo 09.03.2026
08.00 - 11.15 rr 20 rr 20 Barrierefrei
Mo 16.03.2026
08.00 - 11.15 rr 20 rr 20 Barrierefrei
Mo 20.04.2026
08.00 - 11.15 rr 20 rr 20 Barrierefrei
Mo 27.04.2026
08.00 - 11.15 rr 20 rr 20 Barrierefrei
Mo 15.06.2026
08.00 - 11.15 rr 20 rr 20 Barrierefrei