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KI-Kompetenz unterrichten

Befähigt akademische Lehrkräfte und Instructional Designer, KI-Kompetenz in lehrergeleiteten Umgebungen zu unterrichten und zu bewerten. Baut auf dem 4D-Modell für KI-Kompetenz auf, mit Strategien für Bewertung, Aufgabendesign und fachspezifische Anwendung.

4.5 Std.1 Quiz
Was du lernen wirstAm Ende dieses Kurses wirst du in der Lage sein,
  • Einen linearen, nicht-linearen, fokussierten oder schleifenbasierten Ansatz für die Vermittlung des KI-Kompetenz-Frameworks an deine Studierenden und deinen Kontext auswählen und anpassen
  • Die Delegation (Übertragung)-Diligence (Gewissenhaftigkeit)-Schleife und die Description (Beschreibung)-Discernment (Beurteilung)-Schleife als miteinander verbundene strategische und taktische Prozesse unterrichten
  • Ergebnis-, prozess- und reflexionsbasierte Bewertungsstrategien anwenden, um die 4D-Kompetenzen zu beurteilen
  • Authentische, iterative Aufgaben gestalten, die KI-Kompetenz entwickeln und dabei die Benotung überschaubar halten
  • Die Auswirkungen von KI auf Curriculum, Pädagogik und Bewertung in deinem Fachbereich analysieren
  • Fachspezifische Anwendungen der 4Ds in Zusammenarbeit mit Kolleg:innen entwickeln

Bei Anthropic glauben wir, dass die Befähigung von Menschen mit KI und die Sicherstellung, dass KI sichere Beiträge zur Gesellschaft leistet, das Einbeziehen einer breiten Palette menschlicher Perspektiven und Erfahrungen erfordert. Verantwortungsvolle KI-Entwicklung und -Einbindung ist etwas, das keine einzelne Disziplin oder Sichtweise vollständig bewältigen kann. Es erfordert kollaborative Ansätze, die eine breite Palette technischer, kreativer, geschäftlicher, wissenschaftlicher und pädagogischer Bereiche umfassen. Deshalb haben wir uns mit Pädagog:innen zusammengetan, die komplementäre Expertise einbringen, um diesen Kurs zur KI-Zusammenarbeit für Lehrkräfte zu erstellen.

Dieser Kurs befähigt Lehrkräfte, Instructional Designer und Bildungsverantwortliche, das 4D-Modell auf ihre eigene pädagogische Praxis anzuwenden. Die Teilnehmenden lernen, das 4D-Modell auf ihre eigene Lehrpraxis anzuwenden, indem sie KI als Denkpartner nutzen, um das Kursdesign zu verbessern, kohärente Lernmaterialien zu erstellen und authentische Bewertungen zu entwickeln, während sie ihren Studierenden verantwortungsvolle KI-Zusammenarbeit vorleben.

Dieser Kurs ist das Ergebnis einer langjährigen Partnerschaft zwischen Anthropic und den Professoren Rick Dakan vom Ringling College of Art and Design und Joseph Feller vom University College Cork. Er baut auf ihren Erfahrungen in der Schulung von Kolleg:innen und der Vermittlung des KI-Kompetenz-Frameworks an ihre Studierenden auf sowie auf Feedback und Fragen, die sich aus unserem früheren Kurs ergeben haben: KI-Kompetenz: Framework und Grundlagen. Dieser Kurs beantwortet die Frage: Wie kann ich dieses Framework auf meine persönliche Lehrpraxis anwenden?

Die Arbeit wurde teilweise von der Higher Education Authority (Irland) über das National Forum for the Enhancement of Teaching and Learning unterstützt.

Dieser Kurs behandelt die grundlegenden Konzepte der KI-Kompetenz nur oberflächlich. Für ein tieferes Verständnis sollten die Teilnehmenden jedoch KI-Kompetenz: Framework und Grundlagen abschließen, bevor sie mit diesem auf Lehrkräfte ausgerichteten Curriculum beginnen.

Es wird außerdem empfohlen, dass Lernende aktive Lehr- oder Curriculumentwicklungsaufgaben haben sowie Zugang zu einem KI-Chat-Tool für praktische Übungen. Die Beispiele in diesem Kurs verwenden Claude.ai, aber jeder Chatbot funktioniert.

Über diesen Kurs

Abschluss-Badge

Nach Abschluss des Kurses hast du die Möglichkeit, eine Abschlussprüfung abzulegen und ein Abschluss-Badge zu erhalten.

Inside the course

Einführung und Ansätze zur Vermittlung von KI-Kompetenz

3 lessons

Aufbau der KI-Kompetenz von Studierenden durch das 4D-Modell.

KI-Kompetenz bewerten

2 lessons

Gestaltung von Bewertungen und Aufgaben, die die KI-Kompetenz der Studierenden neben der Fachkompetenz entwickeln und messen.

Die Auswirkungen von KI auf fachliche Inhalte

2 lessons

Aufbau institutioneller Kapazitäten für eine verantwortungsvolle und sinnvolle Integration von KI in Pädagogik, Bewertung und Curricula über verschiedene Fachbereiche hinweg.