Guidelines "Umgang mit KI in der Lehre"

Author(s)

Matthias Leichtfried, Petra Herczeg, Roland Steinacher, Nikolaus Forgó, Brigitte Römmer-Nossek, Robert Böhm, Eva Karall, Alexander Filipovic, Fares Kayali, Sebastian Tschiatschek, Peter Lieberzeit, Magdalena Lindorfer

Abstract

Die Guidelines der Universität Wien zum "Umgang mit KI in der Lehre" wurden im Auftrag des Rektorats durch Vizerektorin Christa Schnabl und Vizerektor Ronald Maier von einer interdisziplinär zusammengesetzten Arbeitsgruppe aus Wissenschafter*innen und Expert*innen erarbeitet. Sie stehen den Lehrenden für Fragen zu Künstlicher Intelligenz sowie zur Planung und Durchführung von Lehrveranstaltungen und Prüfungen im Lichte der aktuellen Entwicklung zur Verfügung. An Hand von Fragen werden handlungsorientiert die Charakteristiken von künstlicher Intelligenz, technische, rechtliche und ethische Rahmenbedingungen beschrieben. Die im Dokument beschriebenen Anwendungsmöglichkeiten in der Lehre und die Auswirkungen auf das Lehr- und Prüfungswesen zielen darauf ab, Lehrende bei der Einbeziehung von KI oder bei der kritischen Auseinandersetzung mit dem Themas zu unterstützen.

Der zweite Teil der Guidelines befasst sich mit der Rolle von KI-Tools im Bereich des wissenschaftlichen Schreibens (Bachelor- und Masterarbeiten bzw. Dissertationen).

Mit einem "Kompass" können Lehrende und Betreuer*innen, Lehrendenteams und Curriculumsverantwortliche zu ihren wichtigsten Fragestellungen an bestimmten Zeitpunkten des Studienjahres und zu den Antworten der Guidelines navigieren.

Erste Auflage (Stand der Informationen: September 2023).

Für Mitarbeiter*innen der Universität Wien steht eine laufend aktualisierte Online-Fassung der Guidelines im Handbuch für Lehrende zur Verfügung (passwortgeschützt im Intranet).

Organisation(s)

Department of German Studies, Department of Communication, Teaching Affairs and Student Services, Department of Innovation and Digitalisation in Law, Center for Teaching and Learning, Department of Occupational, Economic and Social Psychology, E-Learning, Department of Systematic Theology and Ethics, Department for Teacher Education, Research Group Data Mining and Machine Learning, Department of Physical Chemistry, International Office

Publication date

2023

Austrian Fields of Science 2012

102018 Artificial neural networks, 503008 E-learning, 503018 University didactics, 605007 Digital humanities

Portal url

https://ucrisportal.univie.ac.at/en/publications/9827ccd2-79a1-496a-819b-89fdab957d37