Dates
| weekly | Wednesday | 10:15 - 11:45 | 12.10.2026 - 29.01.2027 | C 12.112 Seminarraum |
Curriculum context
schriftliche Ausarbeitung (30%)
Resit date: No resit date will be offered to this assessment, because it is didactically inseparably connected with one of the associated courses. A resit will only be possible, if the module is available again.
Organizational information
Registration
Registration ends on 12.10.2026 at 23:59.
Persons
Content
Studierende können vor der Kurswahl häufig schwer einschätzen, welche Vorkenntnisse in Lehrveranstaltungen zu KI-Themen tatsächlich vorausgesetzt werden. Dieses Seminar widmet sich der Erstellung eines transparenten und verständlichen KI-Niveau-Guides, der Lehrveranstaltungen hinsichtlich ihres Anspruchsniveaus einordnet und so eine passgenauere Kurswahl ermöglicht. Ziel ist es, Über- und Unterforderung in Lehrveranstaltungen zu vermeiden. Zunächst analysieren die Studierenden bestehende Kompetenzmodelle (z.B. das UNESCO AI Competency Framework For Students) und diskutieren deren Vor- und Nachteile. Auf Grundlage dieser Kenntnisse entwickeln die Studierenden Kriterien und Formate für ihren eigenen KI-Niveau-Guide. Die entwickelten KI-Niveau-Guides werden durch gegenseitiges Feedback weiter optimiert.
· Die Studierenden lernen Kompetenzmodelle zu AI/Data-Literacy kennen und analysieren diese kritisch.
· Die Studierende erarbeiten Kriterien für eine objektive und transparente Bewertung zur Niveau-Einstufung von Lehrveranstaltungen zu KI-Themen.
· Die Studierenden entwickeln einen Prototyp für einen KI-Niveau-Guide und reflektieren diesen hinsichtlich Praxistauglichkeit und Studierendenperspektive.
Evaluation
Further information on teaching evaluation: https://www.leuphana.de/en/teaching/quality-management/evaluation/course-evaluation.html