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Veranstaltungs-Reihe: KI in der Hochschullehre – ChatGPT als kognitives Werkzeug – Wie können wir bei Studierenden den Erwerb von ‚higher order skills‘ fördern?

13. March 2023 – 13. March 2023 – https://uni-paderborn-de.zoom.us/j/95975149393?pwd=MWUrWlRvcTZBTUVocXp4UG92eTUxQT09 Kenncode: 802959

Liebe Kolleginnen und Kollegen, liebe dghd-Community, wir möchten Sie hiermit herzlich zur Veranstaltungsreihe KI in der Hochschullehre einladen. Diese neue Reihe wird organisiert von der Deutschen Gesellschaft für Hochschuldidaktik (dghd).

Die Reihe soll die Möglichkeit bieten, die Auswirkungen von KI und maschinellem Lernen auf die akademische Lehre besser zu verstehen und Implikationen für das hochschuldidaktische Handeln daraus abzuleiten. Wir freuen uns über Ihre Teilnahme! Eine Anmeldung ist nicht nötig.

Hier finden Sie alle Informationen im Überblick:

Gerne können Sie die Ankündigung auch an Kolleginnen und Kollegen weiterleiten. Hier finden Sie den virtuellen Veranstaltungsraum.
Sollten die Meetings die maximale Kapazität überschreiten, finden Sie die Aufzeichnung der Veranstaltungen zeitnah auf unserem YouTube-Kanal. Eine Dokumentation des Austauschs in den Veranstaltungen der Reihe finden Sie unter diesem Link.

13.03. – 12:30 – 14:00 Uhr
ChatGPT als kognitives Werkzeug – Wie können wir bei Studierenden den Erwerb von ‚higher order skills‘ fördern?
Interaktiver Workshop mit Prof. Dr. Christian Spannagel, Professor für Mathematik und ihre Didaktik mit Schwerpunkt Informatik und Implementierung neuer Medien an der PH Heidelberg.

Über weitere Termine der Reihe mit unterschiedlichen Schwerpunkten informieren wir über unsere WebseiteTwitter und Mastodon, falls Sie den Accounts der dghd nicht folgen, finden Sie die Reihe auch unter #dghd_ki

Diese Reihe ist eine Kooperation der dghd-Arbeitsgruppen „Psychologie und Lehr-Lern-Forschung“ und „Digitale Medien in der Hochschuldidaktik“ sowie dem dghd-Vorstand.

Details

  • 13. March 2023 - 13. March 2023
  • https://uni-paderborn-de.zoom.us/j/95975149393?pwd=MWUrWlRvcTZBTUVocXp4UG92eTUxQT09 Kenncode: 802959
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