Bilder helfen beim Nachdenken und Erinnern. Visualisierungen sind daher ein wichtiges unterstützendes Element bei der Erstellung von Lehr-Lernmaterialien. Einfache Illustrationen selbst zu zeichnen ist weniger schwer als viele denken: Im letzten Termin der vom Netzwerk Landesportal ORCA.nrw organisierten Reihe „Praxiswerkstatt OER“ am 27. Februar zeigte Eva-Maria Schumacher (Constructif) den über 30 Teilnehmenden, wie sie mit wenigen Strichen eigene Sketchnotes kreieren können. ORCA.nrw-Netzwerker Frank Homp erläuterte, wie solche Zeichnungen für OER nutzbar gemacht werden können. Einige der Tipps aus dem Workshops finden Sie nun auch hier.

Mit einer OER-Policy können Hochschulen ein Zeichen für Openness setzen und die Förderung von OER strukturell verankern. Viele Hochschulen im DACH-Raum haben bereits eine OER-Policy auf den Weg gebracht, um nicht nur zu zeigen, dass sie sich für OER, Openness und eine Kultur des Teilens einsetzen, sondern auch wie sie diese Ziele mit welchen Maßnahmen an der Hochschule erreichen möchten.

Im Projekt KI:edu.nrw wird exemplarisch erarbeitet, wie Regeln, Konzepte, Prozesse und Technik für den Einsatz von Learning Analytics ausgestaltet werden können. Beheimatet ist das Projekt an der Ruhr-Universität Bochum sowie der partnerschaftlich verbundenen RWTH Aachen. Nun ist die erste Phase des Projekts abgeschlossen. Grund genug, mit Projektleiter Dr. Peter Salden sowie Projektkoordinator Jonas Leschke für ein Resümee zu sprechen. Im Interview berichten die beiden über überraschende Erkenntnisse und Veränderungen in der Hochschulwelt und im Projekt und geben einen Ausblick, wie es mit KI:edu.nrw weitergeht.

Dr. Elisabeth Scherer, Netzwerkstelle an der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf, schreibt im Gastbeitrag über ihre Erfahrungen und Empfehlungen bei der Produktion von Legevideos.

"Der (digitale) OER-Fachtag „Sprachwissenschaften“, der am 26.06. unter Federführung der Universität Paderborn mit Beteiligung des Netzwerks Landesportal ORCA.nrw organisiert wurde, brachte dieses Mal Lehrende aus den sprachwissenschaftlichen Fachcommunities  für einen Austausch zu Open Educational Resources (OER) zusammen und bot ihnen die Gelegenheit, sich zu OER-bezogenen Entwicklungen zu informieren sowie sich Inspiration für die eigene Lehre zu holen. Insgesamt waren ca. 70 Teilnehmende (exkl. Organisationsteam) beim Fachtag dabei." Ein Gastbeitrag des Organisations-Teams.

In unserer Rubrik „Gastbeitrag“ setzen sich Menschen aus der Welt der digitalen Lehre mit relevanten und oft aktuellen Themen auseinander. Das Thema, das über die Grenzen der Hochschulen hinaus seit Wochen intensiv diskutiert wird, lautet ChatGPT. Nadine Lordick, M. A. ist Mitarbeiterin im Projekt KI:edu.nrw im Schreibzentrum des Zentrums für Wissenschaftsdidaktik der Ruhr-Universität Bochum und Expertin für KI-Schreibtools. Sie hat sich ihre eigenen Gedanken zum Thema ChatGPT gemacht und einen sehr lesenswerten Artikel verfasst.

Daten prägen unsere Welt. Die fortschreitende Digitalisierung von Arbeits- und Lebenswelt führt zu einer zunehmenden Datafizierung öffentlicher und privater Bereiche, durch die große Mengen an digitalen Daten produziert, erfasst, gespeichert und ausgewertet werden. Darüber hinaus finden Daten Eingang in Statistiken oder Grafiken in unterschiedlichen Medien. Daten – ob versteckt oder offen gesammelt bzw. genutzt – beeinflussen Entscheidungs- und Meinungsbildungsprozesse, sodass sie einen bedeutenden gesamtgesellschaftlichen Faktor darstellen. Daher erfordert der souveräne, verantwortliche und zielgerichtete Umgang mit ihnen entsprechende Kompetenzen, die unter dem Begriff „Data Literacy“ zusammengefasst werden. Er bezeichnet die Fähigkeit, „Daten auf kritische Art und Weise zu sammeln, zu managen, zu bewerten und anzuwenden“ (vgl. Ridsdale et al., 2015). Hinzu kommt die Datenethik und die mit ihr verbundene Frage, auf welchen Motiven und Werten die Erhebung sowie Nutzung von Daten, deren Analyse und die daraus gezogenen Schlüsse beruhen.

Jüngste Entwicklungen rund um ChatGPT versetzen die akademische Welt in Aufregung. In ihrem Blogbeitrag ordnen Prof. Dr. Doris Weßels, Margret Mundorf und Dr. Nicolaus Wilder, Gründungsmitglieder des neuen Virtuellen Kompetenzzentrums "Schreiben Lehren und Lernen mit KI" (VK:KIWA), die rasanten, aber womöglich gar nicht so überraschenden Fortschritte ein. Neben einer Vorstellung von (und durch) ChatGPT erläutern sie Chancen und Risiken, mit denen generative KI-Sprachmodelle im Bildungskontext verbunden sind – und warum es kein Zurück mehr gibt. Wie soll ihr Einsatz also künftig gestaltet werden?

Künstliche Intelligenz (KI) als Oberbegriff für eine gewisse Art von technischen Entwicklungen ist in den letzten Jahren in aller Munde. Von Suchmaschinen im Internet und sozialen Medien bis hin zu selbstfahrenden Autos, diversen Chatbots oder persönlichen Assistenzsystemen à la Siri oder Alexa durchdringen KI-Technologien immer mehr unseren Alltag. Wenig überraschend ist es deshalb, dass auch im Bereich der Hochschulbildung bzw. -lehre über die Frage nachgedacht wird, inwiefern KI zur Verbesserung des Studiums und der Lehre beitragen kann. Im Rahmen des landesgeförderten Projekts KI:edu.nrw an der Ruhr-Universität Bochum (RUB) in Kooperation mit der RWTH Aachen erkunden und erproben wir Möglichkeiten und Bedingungen eines potenziellen Einsatzes von Learning Analytics und KI an der RUB. Um ein holistisches Bild der Thematik zu schaffen, bedarf es einer multi- bzw. interdisziplinären Perspektive, zu denen die Ethik als Querschnittsthema gehört. Dieser Beitrag soll Denkanstöße sowie Einblicke in die Praxis der ethischen Arbeit bieten.

Das vom nordrhein-westfälischen Ministerium für Kultur und Wissenschaft geförderte Projekt KI:edu.nrw beschäftigt sich mit dem Einsatz von Learning Analytics und Künstlicher Intelligenz (KI) zur Verbesserung von Studium und Lehre. Das Kooperationsprojekt der Ruhr-Universität Bochum und der RWTH Aachen nimmt dabei einen ganzheitlichen Blick auf das System Hochschule ein und fragt danach, wie sich Hochschulen auf unterschiedlichen Ebenen für den erfolgreichen Einsatz von Learning Analytics und KI vorbereiten müssen.