Generative KI revolutioniert das Lehren und Lernen - nutzen Sie diese Chancen für Ihre Praxis und lernen Sie, KI gewinnbringend und verantwortungsvoll einzusetzen!Dieses Handbuch zeigt Ihnen Schritt für Schritt, wie Sie ChatGPT & Co. in Ihre Lehre integrieren oder zum Vortragen und Präsentieren nutzen.Egal, ob Sie neugierig sind, skeptisch oder fasziniert: Sie erhalten hier einen umfassenden Methodenkoffer mit sofort einsetzbaren Techniken.Dominik Freinhofer führt Sie von den Grundlagen über die Unterrichtsplanung bis zur individuellen Lernförderung. Mit konkreten Anleitungen, wiederverwendbaren Prompt-Vorlagen und praxiserprobten Beispielen aus verschiedenen Fachbereichen machen Sie sich fit für den KI-Einsatz und gestalten die Zukunft des Lehrens und Lernens gut informiert mit.
Aus dem Inhalt:
Wie KI funktioniert
Grundlagen für den Einsatz großer Sprachmodelle
Prompt Engineering: Konzepte und Techniken
Individuelles Lernen fördern
Den eigenen Vortragsstil verbessern
Unterstützung für schwierige Lehrsituationen
Lernfortschritte und Leistungen analysieren
KI direkt beim Lernen einsetzen
Fachspezifische Ideen entwickeln
Grenzen verstehen und fundiert entscheiden
Sprache
Verlagsort
Verlagsgruppe
Editions-Typ
Produkt-Hinweis
Maße
Höhe: 230 mm
Breite: 172 mm
ISBN-13
978-3-367-10911-1 (9783367109111)
Schweitzer Klassifikation
Autor*in
Dominik Freinhofer ist Pädagoge und Experte für Generative KI in der Bildung. Er forscht zu ethischen und bildungswissenschaftlichen Themen der KI und ist selbst Pionier in der Praxis. Außerdem arbeitet er eng mit Hochschulen, Schulen und Schulbuchverlagen zusammen, um die Entwicklung innovativer Lehrmethoden aktiv zu begleiten. Sein Ziel ist es, das Bildungssystem "KI-fit" zu machen und die Bildungsgerechtigkeit für Schüler*innen und Studierende zu fördern. Von seinen Weiterbildungen profitieren außerdem Trainer und Vortragende in verschiedensten Berufen.
Danksagung ... 11
Über dieses Buch ... 13
TEIL I. Generative künstliche Intelligenz ... 21
1. Einleitung ... 23
1.1 ... Kurze Einführung in die künstliche Intelligenz ... 26
1.2 ... Generative künstliche Intelligenz ... 35
1.3 ... Große Sprachmodelle ... 36
1.4 ... Die Bedeutung von generativer KI für das Lernen, Lehren und Vortragen ... 54
1.5 ... Quellenverweise für Kapitel 1 ... 56
2. Überblick über generative KI-Tools ... 59
2.1 ... Arten von KI-Tools ... 65
2.2 ... Sprachmodelle ... 70
2.3 ... KI-Chatbots ... 77
2.4 ... Recherchetools ... 88
2.5 ... Übersetzungstools ... 90
2.6 ... Gesprochene Sprache ... 94
2.7 ... Transkriptionen ... 100
2.8 ... Bilderstellung ... 101
2.9 ... Tools für Lehrende ... 104
2.10 ... Weitere Tools ... 110
2.11 ... Fazit zu KI-Tools ... 117
2.12 ... Quellenverweise für Kapitel 2 ... 118
3. Prompt- und Context-Engineering ... 119
3.1 ... Was ist Prompt-Engineering? ... 119
3.2 ... Was ist Context-Engineering? ... 122
3.3 ... Prompt-Engineering ... 124
3.4 ... Context-Engineering ... 143
3.5 ... Quellenverweise für Kapitel 3 ... 170
TEIL II. Anwendungen in der Bildung und Wissensvermittlung ... 173
4. Mit KI Lehr- und Vortragskonzepte strategisch planen ... 175
4.1 ... Lernziele definieren und strukturieren ... 175
4.2 ... Strukturiert planen: Constructive Alignment, Instruktionsdesign und KI ... 189
4.3 ... Paradigmenwechsel durch KI ... 195
4.4 ... Mit KI iterativ zum Lehrkonzept ... 198
4.5 ... Planung mit KI-Personas testen ... 213
5. Lehrveranstaltungen wirksam gestalten ... 221
5.1 ... Mit KI effektive Lehr- und Lernmaterialien erstellen und differenzieren ... 222
5.2 ... Methodenrepertoire mit KI erweitern ... 252
5.3 ... KI als Lernbegleiter einsetzen ... 268
6. Leistungsüberprüfung im KI-Zeitalter ... 295
6.1 ... Die Illusion der KI-Erkennung ... 296
6.2 ... Sinnvolle Leistungsüberprüfung im KI-Zeitalter ... 305
6.3 ... Mit KI bewerten -- ein komplexes Kontinuum der Möglichkeiten ... 314
6.4 ... Wie kann ich KI-gestützte Leistung beurteilen? ... 332
6.5 ... Ausblick ... 337
6.6 ... Quellenverweise für Kapitel 6 ... 339
TEIL III. Herausforderungen und Risiken ... 341
7. Herausforderungen und Risiken von KI in der Lehre und Wissensvermittlung ... 343
7.1 ... Datenschutz ... 344
7.2 ... Geistiges Eigentum ... 350
7.3 ... Akademische Integrität ... 355
7.4 ... Bias und Diskriminierung ... 358
7.5 ... Transparenz und Nachvollziehbarkeit ... 361
7.6 ... Pädagogische Risiken ... 362
7.7 ... Fazit zu den Herausforderungen ... 368
7.8 ... Quellenverweise für Kapitel 7 ... 369
8. Abschluss ... 371
Anhang ... 375
A ... Weiterführende Ressourcen: Blogs, Plattformen, Lehr- und Lernmaterialien, Tools ... 375
B ... KI-Tools ... 377
Index ... 379
