Generative KI & Prüfungen

Inhalte

Klassische Prüfungsformate wie Hausarbeiten oder Portfolios geraten in Zeiten generativer KI-Anwendungen zunehmend unter Druck. Der Einsatz von KI-Anwendungen bei der Erbringung von Prüfungsleistungen erschwert es, in klassischen Prüfszenarien den Kompetenzerwerb und die studentischen Leistungen am Prüfungsergebnis eindeutig zu bestimmen und zu bewerten. Im Workshop werden anhand ausgewählter Prüfungsformate ein didaktisch sinnvoller und regelkonformer Einsatz generativer KI analysiert und diskutiert, um etablierte Prüfungsformen weiterzuentwickeln.

Hinweis: Die Kursinhalte setzen erste technisch-funktionale Grundkenntnisse generativer KI (wahrscheinlichkeitsbasierte Outputgenerierung, Bias, Haluzinationen, etc.) voraus. Diese Themen werden nicht explizit im Kurs behandelt.

Lernziele

Die Teilnehmenden

• kennen die aktuellen rechtlichen Rahmenbedingungen für Prüfungen im KI-Kontext.
• können unterschiedliche Prüfungsformate für einen gewünschten Kompetenzerwerb vergleichen.
• können Vor- und Nachteile unterschiedlicher Prüfungsformate im Kontext des Einsatzes generativer KI beurteilen.
• kennen ein Vorgehen, um eigne Prüfungen hinsichtlich der zu beurteilenden Kompetenzen zu analysieren.
• können mit Hilfe ausgewählter generativer KI-Anwendungen Prüfungen konzipieren, vorbereiten und durchführen.

 Kursleitung: Andreas Kasperski

 

Anmerkung(en)

Die Anmeldung erfolgt über die Seite des Hochschuldidaktischen Zentrums Sachsen.

Das Angebot wird im Sächsischen Hochschuldidaktik-Zertifikatsprogamm anerkannt und ist für Lehrende der Universität Leipzig und der weiteren HDS-Mitgliedshochschulen geöffnet.

Weitere Angebote im Rahmen des HDS-Zertifikats finden sie hier.

Leitung

Teilnahmekreis

Professor:innen, Juniorprofessor:innen & Tenure-Track-Professor:innen, Postdocs, Promovierende, Lehrende

Themenbereich

Teaching & supervising, Wissenschaftliches Arbeiten und Grundlagen der Lehre, Methodenkompetenz

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