Hier sind die kompakten Zusammenfassungen der vier Lightning Talks:
Talk 1: Learning-Analytics-Infrastruktur zwischen Diversität, Ethik und Datenschutz
Referent: Lars van Rijn (Projekt LEAD:FUH, FernUniversität in Hagen)
Kontext
Learning Analytics (LA) ermöglicht datenbasierte Erkenntnisse zur Verbesserung von Lehr-Lernprozessen, steht jedoch vor Herausforderungen wie Diversität der Lernenden, ethischen Fragen und Datenschutz. Das Projekt LEAD:FUH entwickelt eine institutionsweite LA-Infrastruktur, die diese Aspekte integriert.
Kernaussage
- Ziel: LA soll personalisierte Lehr-Lernsettings unterstützen, insbesondere in der diversen Fernlehre mit hohen Abbruchrisiken.
- Herausforderungen:
- Rechtliche Vorgaben (DSGVO, AI Act) erfordern vertrauenswürdige Analytics.
- Institutionelle Rahmenbedingungen (technisch/regulatorisch) und didaktische Fachkulturen müssen berücksichtigt werden.
- Lösungsansatz:
- Partizipatives Changemanagement: Stakeholder werden über Workshops und Bedarfsanalysen eingebunden.
- Interdisziplinäres Team: Fachbereiche wie IT, Bildungswissenschaft, Psychologie und Recht arbeiten agil in Subteams zusammen.
- Systemarchitektur: Datenflüsse werden mit ethischen Prinzipien (z. B. Bias-Prüfung, Einwilligungsmanagement) und didaktischen Informationen (z. B. Datenkatalog) verknüpft.
- Transfer: Ergebnisse werden als Toolkits, OER und über einen Showroom zugänglich gemacht.
Fazit
LA erfordert eine Balance zwischen datengetriebener Personalisierung und ethisch-rechtlichen Standards. LEAD:FUH zeigt, wie durch interdisziplinäre Zusammenarbeit und transparente Architektur Vertrauen und Akzeptanz geschaffen werden können.
Talk 2: Innovative Studienganggestaltung: transdisziplinär, zukunftsfähig, agil
Referent:innen: Verena Häseler, Sanne Ziethen (Projekt aLaZukunft, Universität Hildesheim)
Kontext
Starre Curricula und langwierige Akkreditierungsprozesse erschweren die Integration aktueller Zukunftsthemen (z. B. KI) in die Lehre. Das Projekt aLaZukunft entwickelt einen agilen Masterstudiengang, der flexibel auf gesellschaftliche Herausforderungen reagiert.
Kernaussage
- Konzept: Der Master Future Analytics kombiniert eine stabile „Studiengangshülle“ (feste Struktur, ECTS, Prüfungsformate) mit agilen Inhalten (wechselnde Zukunftsthemen).
- Feststehend: Studienprüfungsordnung, Kompetenzmodell (7 Cluster, z. B. Datenkompetenz, Ethik, transdisziplinäre Integration).
- Agil: Zugangsordnung, Themen (z. B. AI & Audio Worlds, Public Policy & Migration) und Fächerkombinationen.
- Innovation:
- Progressionsmodell: Kompetenzen bauen semesterweise auf (von Exploration zu Transfer).
- Transdisziplinarität: Themen werden fachübergreifend gelehrt, z. B. durch Kooperationen mit verschiedenen Professuren.
- Praktische Umsetzung:
- Gefördert durch Projektmittel; Lehrende werden zu 50 % aus bestehenden Professuren und zu 50 % aus Projektstellen eingebunden.
- Ziel: Bei Erfolg können Themen als eigenständige Studiengänge verstetigt werden.
Fazit
Agile Studiengänge ermöglichen schnelle Reaktionen auf gesellschaftliche Veränderungen, ohne auf Qualität oder Akkreditierung zu verzichten. Das Modell kann als Blaupause für andere Hochschulen dienen.
Talk 3: Weimarer Modell: Studierende betreiben ihre Infrastruktur selbst
Referent: Ludwig Lorenz (Bauhaus-Universität Weimar)
Kontext
Digitale Souveränität wird oft als Aufgabe von Hochschul-IT diskutiert. An der Bauhaus-Universität Weimar betreiben Studierende seit 30 Jahren eigenständig eine IT-Infrastruktur – unabhängig von kommerziellen Anbietern.
Kernaussage
- Modell: Das Referat Digitales der Studierendenvertretung verwaltet eigene Server in Kooperation mit dem Rechenzentrum, aber mit voller Administrationsautonomie.
- Angebote: Mailserver, Nextcloud, Webhosting, GitLab, Matrix-Chat, Radio-Streaming, Schließsysteme.
- Vorteile:
- Digitale Souveränität: Daten bleiben in studentischer Hand; niedrigschwelliger Zugang für Initiativen (z. B. Lastenrad-Leihsystem).
- Campus-Kultur: Aktive Mitgestaltung fördert Engagement und technische Qualifizierung.
- Feedback-Loop: Studentische Lösungen (z. B. Matrix-Chat) werden später von der Hochschule übernommen.
- Erfolgsfaktoren:
- Mut zur Autonomie: Hochschulen müssen studentische Eigenverantwortung zulassen.
- Kooperation: Rechenzentrum unterstützt mit Ressourcen (z. B. Serverplatz, Sicherheitswarnungen).
- Ehrenamt: Motivation entsteht durch Überzeugung für freie digitale Gemeinschaft.
Fazit
Studentisch betriebene IT stärkt digitale Souveränität, technische Kompetenzen und eine lebendige Campus-Kultur. Andere Hochschulen können das Modell adaptieren, indem sie Studierende als Partner:innen einbinden.
Talk 4: KI trifft OER: Intelligente Zugänge zu offenen Bildungsressourcen mit ORCA.nrw
Referent: Daniel Diekmann (ORCA.nrw)
Kontext
Die Kombination von KI und Open Educational Resources (OER) bietet Chancen, aber auch Herausforderungen: Das Feld wird unübersichtlich, und Lehrende benötigen Unterstützung bei der Nutzung. ORCA.nrw entwickelt KI-gestützte Lösungen für bessere Auffindbarkeit von OER.
Kernaussage
- Herausforderung: Die Menge an OER und KI-Anwendungen wächst rasant, was die Orientierung erschwert.
- Lösungsansätze:
- KI-Chatbot für Videos:
- Durchsucht 1.700 Videos auf dem TIB-AV-Portal (Niedersachsen) anhand von Untertiteln.
- Nutzer:innen erhalten passende Videosegmente mit Zeitmarken – ideal für Lehrvorbereitung.
- Themenwelt „OER und KI“:
- Kuratierte Sammlung von Materialien zu Potenzialen, rechtlichen Aspekten, praktischen Anwendungen etc.
- Ziel: Übersicht im „OER-KI-Dickicht“ schaffen.
- Strategie: KI soll Lehrende entlasten, ohne die Kontrolle über Inhalte zu verlieren.
Fazit
KI kann die Nutzung von OER effizienter gestalten, indem sie gezielte Zugänge schafft. Projekte wie ORCA.nrw zeigen, wie durch Kuration und technische Tools die Qualität und Auffindbarkeit von OER verbessert werden kann.
