Handreichung: Lehren, Lernen und Forschen mit generativer KI
Die rasante Entwicklung generativer Künstlicher Intelligenz (GenKI) verändert Studium, Lehre und Forschung nachhaltig – und hat dies bereits getan. Diese Handreichung soll allen Angehörigen der Hochschule Mittweida als Orientierung dienen. Sie finden hier Hinweise zu wissenschaftlicher Sorgfalt mit praktischer Umsetzbarkeit und erhalten Unterstützung für einen verantwortungsvollen Umgang mit KI-Tools im Hochschulalltag.
Die Handreichung gliedert sich in einen grundlegenden Orientierungsteil sowie konkrete Handlungsempfehlungen für Studierende und Lehrende.
Grundlagen, Recht und Haltung der Hochschule
Der erste Teil der Handreichung ist ein Leitfaden, in dem kompakt alle relevanten Rahmenbedingungen geklärt werden: Hier wird sowohl die grundlegende Funktionsweise von GenKI thematisiert, als auch wichtige rechtliche Aspekte (DSGVO, Urheberrecht, EU AI Act) geklärt. Außerdem wird die Haltung der Hochschule Mittweida zum Thema GenKI vorgestellt sowie allgemeine Hinweise zu Chancen und Risiken beim Einsatz in der Hochschule gegeben.
Die Handreichung ist eine Einladung zum Dialog und zur gemeinsamen Weiterentwicklung einer verantwortungsvollen GenKI-Praxis an der Hochschule Mittweida.
Für Studierende
Studierende erhalten praxisnahe Tipps für den Einsatz von GenKI im Studium – von der Ideenfindung über das wissenschaftliche Schreiben bis zur Prüfungsvorbereitung. Der Fokus liegt dabei stets auf der Stärkung eigenständigen Denkens und wissenschaftlicher Integrität.
Schwerpunkte:
- produktiver Einsatz von GenKI beim Lernen und wissenschaftlichen Arbeiten
- Strategien zur Qualitätsprüfung, zum Faktencheck und zum Umgang mit Halluzinationen
- klare Regeln zur Transparenz, Kennzeichnung und Zitation von KI-Nutzung
Für Lehrende
Lehrende finden Anregungen für den Einsatz von GenKI bei der Vorbereitung Ihrer Lehre sowie Möglichkeiten, GenKI didaktisch reflektiert in ihre Lehre einzubinden. Darüber hinaus finden sich Ideen dazu, wie traditionelle Prüfungsformate an aktuelle Herausforderungen angepasst werden können.
Schwerpunkte:
- KI-integrierende Aufgaben
- prozessorientierte und mündliche Prüfungsformen
- Orientierung im Umgang mit Fragen der Leistungsbewertung und der Kommunikation bei vermuteter unerlaubter KI-Nutzung