KI-Fortbildung für Dozierende als Lehrwerkstatt gestalten

Das Problem

Frau Keller hat an einer KI-Einführung teilgenommen und viele Funktionen gesehen. Im eigenen Modul weiss sie trotzdem nicht, welche Aufgabe sie sinnvoll verändern soll. Zwischen einer beeindruckenden Vorführung und einer tragfähigen Lehrentscheidung fehlt die praktische Übersetzung.

Eine Lehrwerkstatt setzt deshalb bei den Fragen der Dozierenden an. Die Teilnehmenden bearbeiten eigene Lehrmaterialien, erproben ausgewählte KI-Hilfen und prüfen die Ergebnisse gemeinsam. Didaktischer Transfer bedeutet hier, eine erprobte Idee begründet in die eigene Lehre zu übertragen und dort erneut zu beobachten.

Dafür braucht es weder einen Wettbewerb um besonders raffinierte Eingaben noch ein gemeinsames Lieblingswerkzeug. Die Werkstatt muss technisch unsicheren Personen einen verständlichen Einstieg geben und erfahrene Personen zur fachlichen Gegenprüfung anhalten. Unterschiedliche Fächer können voneinander lernen, wenn sie ihre Lernziele offenlegen.

So lösen Sie es mit KI – Schritt für Schritt

1. Sammeln Sie Lehrprobleme vorab. Bitten Sie um eine kurze Beschreibung einer konkreten Schwierigkeit, etwa unklare Aufgaben, oberflächliche Begründungen oder wenig hilfreiches Feedback. Verlangen Sie keine studentischen Arbeiten. Ein abstraktes Problem und ein freigegebener eigener Materialausschnitt reichen meist für die Vorbereitung.
2. Legen Sie ein Werkstattergebnis fest. Vereinbaren Sie, dass jede Person einen geprüften Entwurf und einen kleinen Erprobungsplan mitnimmt. Ein bloss gespeicherter KI-Chat ist kein ausreichendes Ergebnis. Der Entwurf sollte erkennen lassen, welches Lernziel unterstützt und welche eigene Denkleistung von Studierenden erwartet wird.
3. Sichern Sie Zugang und Grundverständnis. Stellen Sie eine freigegebene Umgebung oder eine angeleitete Demonstration mit vorbereiteten Ausgaben bereit. Erklären Sie einen Prompt als Arbeitsauftrag an die KI. Üben Sie Aufgabe, Kontext und gewünschtes Format an einem einfachen gemeinsamen Beispiel, bevor die Personen an eigenen Fällen arbeiten.
4. Lassen Sie gezielt entwerfen und prüfen. Die Teilnehmenden formulieren zunächst selbst ihr Lernziel und lassen dann Materialvarianten erstellen. Jede Variante wird auf Fachlichkeit, Verständlichkeit und Eigenständigkeit der Lernenden geprüft. Begrenzen Sie die Aufgabe so, dass genügend Zeit für das Prüfen statt nur für weiteres Generieren bleibt.
5. Organisieren Sie kollegiale Rückmeldung. Bilden Sie passende Gesprächspaare oder kleine Gruppen und geben Sie gemeinsame Prüffragen vor. Kollegiales Feedback meint eine begründete Rückmeldung unter Fachpersonen. Beginnen Sie mit dem Lernziel, prüfen Sie danach die Aufgabe und erst zum Schluss sprachliche oder gestalterische Einzelheiten.
6. Überarbeiten Sie sichtbar. Lassen Sie jede Person festhalten, welchen Vorschlag sie übernommen, verändert oder verworfen hat und warum. Auch eine begründete Entscheidung gegen KI ist ein mögliches Ergebnis. Die Werkstatt soll pädagogisches Urteilen stärken und keinen Einsatz um seiner selbst willen erzwingen.
7. Vereinbaren Sie eine spätere Auswertung. Planen Sie einen begrenzten Versuch im eigenen Unterricht und einen Austausch über Beobachtungen. Fragen Sie nach eigenständigen Erklärungen, auftretenden Missverständnissen und benötigter Unterstützung. Die Zahl erzeugter Materialien zeigt nicht, ob Studierende durch den Entwurf besser lernen konnten.

Vorlage zum Kopieren

Ich leite eine Lehrwerkstatt für Hochschuldozierende.
Konkretes Lehrproblem: [abstrakte Beschreibung]
Lernziel: [beobachtbare Leistung]
Freigegebener Materialausschnitt: [Text ohne Personendaten]
Entwirf zwei Aufgabenvarianten und erkläre ihren Lernzweck.
Nenne je Variante mögliche fachliche Fehler, Zugangshürden
und Risiken für die Eigenständigkeit der Lernenden.
Erstelle Prüffragen für kollegiales Feedback.
Schlage einen kleinen Erprobungsplan mit beobachtbaren Lernhandlungen vor.
Erfinde keine Wirkungsnachweise oder Erfolgsgarantien.

Passen Sie den Auftrag an ein überschaubares Lehrproblem an und lassen Sie die Teilnehmenden die Vorschläge fachlich selbst beurteilen.

Wie strukturieren Sie die gemeinsame Prüfung?

Planen Sie ausdrücklich Raum für Unsicherheit. Eine Person, die einen Fehler im eigenen Entwurf erkennt, hat einen wichtigen Prüfschritt vollzogen. Wenn die Gruppe nur gelungene Vorführungen zeigt, bleiben genau die Grenzen unsichtbar, die später im Unterricht relevant werden.

Worauf Sie achten müssen

• Verwenden Sie für die Vorbereitung erfundene Fälle oder ausdrücklich freigegebene Materialien. Personendaten von Studierenden sowie Schülerdaten aus Praxisprojekten gehören nicht in öffentliche KI-Dienste; Namen zu entfernen genügt bei wiedererkennbaren Situationen nicht.
• Prüfen Sie fachliche Aussagen, Quellen und vorgeschlagene Kriterien selbst. Eine KI kann plausible, aber falsche Angaben erzeugen; diese Fehler werden auch Halluzinationen genannt.
• Beachten Sie die Vorgaben Ihrer Hochschule und die zuständigen kantonalen Stellen. Lassen Sie rechtliche Fragen im Einzelfall fachlich prüfen, bevor aus einem Entwurf eine verbindliche Regel wird.
• Vermeiden Sie eine einheitliche Aufgabe für alle Fächer, wenn dadurch zentrale Unterschiede verschwinden. Gemeinsame Prüffragen lassen sich auf verschiedene fachliche Produkte anwenden.
• Organisieren Sie zugängliche Materialien und einen Weg ohne persönliches KI-Konto. Die Fortbildung selbst sollte die Teilhabe ernst nehmen, die später von Lehrenden erwartet wird.
• Klären Sie, wer Rückfragen nach der Werkstatt beantwortet. Ohne Anschlussmöglichkeit bleibt ein schwieriger erster Versuch leicht liegen.

Ein Beispiel aus der Praxis

Ein fiktives Beispiel: Frau Keller organisiert an einer Schweizer Hochschule eine Lehrwerkstatt. Eine Dozentin bringt eine Fallaufgabe mit, bei der Studierende bisher hauptsächlich Definitionen wiedergeben. Die KI schlägt zunächst längere, aber ähnlich oberflächliche Varianten vor.

Im kollegialen Gespräch wird das Lernziel präzisiert: Die Studierenden sollen zwischen zwei Vorgehensweisen entscheiden und den Ausschlag begründen. Die Dozentin überarbeitet die Aufgabe und plant eine kurze Erprobung. Beim späteren Austausch bringt sie beobachtete Begründungen und Missverständnisse mit. Die Gruppe prüft daran, welche Änderung sinnvoll war und was noch angepasst werden muss.

So hilft Ihnen Alpasana

Die KI-Weiterbildung für Unternehmen vermittelt Grundlagen, den verantwortungsbewussten Umgang mit Daten und die Prüfung von KI-Ergebnissen. Das kann Ihrem Hochschulteam eine gemeinsame Grundlage für die Arbeit mit Texten, Analysen und Entscheidungsunterlagen geben. Lernen im eigenen Tempo und verifizierbare Abschlüsse gehören zum beschriebenen Angebot.

Für Teambuchungen können Sie Kontakt aufnehmen. Eine fachdidaktische Hochschulqualifikation oder eine Berechtigung zur automatisierten Benotung ergibt sich aus diesem Angebot nicht; den Transfer in Ihre Lehre gestalten Sie selbst.

Häufige Fragen

Braucht die Leitung umfassende Technikkenntnisse?

Sie braucht einen sicher beherrschten, begrenzten Ablauf und klare Ansprechstellen für technische Fragen. Pädagogische Moderation und fachliche Gegenprüfung sind ebenso wichtig. Ungeklärte Funktionen sollten nicht spontan zum verbindlichen Teil der Werkstatt werden.

Können erfahrene und unerfahrene Personen gemeinsam teilnehmen?

Ja, wenn der Einstieg verständlich ist und weiterführende Prüfaufträge bereitstehen. Rollen können wechseln, damit nicht immer die technisch erfahrene Person die Bedienung übernimmt. Jede Person sollte selbst eine Lehrentscheidung begründen.

Wie kann der Erfolg der Fortbildung beurteilt werden?

Betrachten Sie die Qualität der Entwürfe und die späteren Erfahrungen im Unterricht. Eine Zufriedenheitsrückmeldung allein zeigt noch keinen didaktischen Transfer. Fragen Sie, was tatsächlich erprobt, beobachtet und aufgrund dessen verändert wurde.

Vertiefen können Sie dies mit KI-Richtlinie: Gemeinsame Regeln trotz verschiedener Fächer, Mit KI adaptive Probequizze für Hochschulmodule gestalten, Prüfungsaufgaben vorab mit KI lösen lassen: Was zeigt der Test.