Anwendungsfragen
Diese Seite sammelt typische Fragen und Anwendungsszenarien zur Präsentation “KI in der Hochschulbildung: Werkzeuge für Experten, Herausforderungen für Lernende”.
Die hier beschriebenen Szenarien sind fiktiv. Sie basieren auf typischen Herausforderungen im Hochschulkontext, stellen aber keine realen Personen oder konkreten Ereignisse dar.
Die Fragen wurden als repräsentative Beispiele entwickelt und illustrieren, wie die vorgestellten Konzepte in verschiedenen Fachbereichen relevant werden. Sie laden zur eigenen Reflexion ein.
Versuche, jede Frage zuerst selbst zu beantworten, bevor du die Hinweise aufklappst. Welche Konzepte aus der Präsentation sind relevant? Diese aktive Auseinandersetzung vertieft das Verständnis.
Die Fragen sind nach Themen geordnet. Für vertiefte Informationen verweisen wir auf den Leitfaden.
Themenübersicht
| Thema | Beschreibung |
|---|---|
| Das Produktivitäts-Lern-Paradox | Warum können Studierende mit KI mehr Aufgaben lösen, aber trotzdem weniger lernen? |
| Kognitive Grundlagen | Das Arbeitsgedächtnis als Nadelöhr des Lernens und die Cognitive Load Theory. |
| Erwünschte Schwierigkeiten | Warum Anstrengung beim Lernen notwendig ist und wie KI diese untergraben kann. |
| Der Generierungseffekt | Warum selbst generierte Information besser behalten wird. |
| Historische Analogien | Was wir von Taschenrechner, GPS und Google über KI lernen können. |
| Experten vs. Lernende | Warum dasselbe Werkzeug unterschiedliche Auswirkungen hat. |
| Der Expertise-Umkehr-Effekt | Wie das Vorwissen bestimmt, welche Lehrmethode optimal ist. |
| Kritisches Denken und Fachwissen | Warum kritische KI-Bewertung Domänenwissen erfordert. |
| Praktische Implikationen | Was bedeutet das konkret für die Lehre? |