Small-PromptDock – Die kleine Dockingstation für deine Prompts

Gamified Vocabulary: Begriffe spielend meistern

Mit Gamified Vocabulary wird der interaktive Prompt-Trainer von einer klassischen Karteikarten-App zu einem motivierenden Lernspiel. Durch die Kombination aus XP-Punkten, Level-Aufstiegen, Streaks und einem dynamischen Live-Timer entsteht ein echter "Flow"-Effekt, der spielerisch zum Weitermachen und Wiederholen animiert. Flüssige 3D-Flip-Animationen, intuitives Feedback und praktische Keyboard-Shortcuts machen das Training im akademischen oder professionellen Kontext abwechslungsreich, kurzweilig und hocheffizient.

Nexus Prompt-Trainer: Prompting verstehen und anwenden

Der Nexus Prompt-Trainer bietet Prompt-Schablonen zu ausgewählten Prompting-Techniken und Instruktionsstrategien . Konkrete Beispiele aus Forschung und Hochschullehre zeigen die Anwendung und unterstützen den Transfer auf eigene Aufgaben.

NexusRotate: Eine gamifizierte, mehrphasige Plattform für Teambuilding und soziale Vernetzung

NexusRotate ist eine webbasierte Anwendung zur netzwerktheoretisch fundierten Teamkonfiguration für Lehrveranstaltungen, Workshops und Großeinrichtungen (skaliert auf bis zu 200 Teilnehmende und 50 Gruppen). Das didaktisch-methodische Fundament der App zielt darauf ab, strukturelle Homophilie und konfirmatorische Verzerrungen ( Confirmation Bias bzw. die Entstehung von „Echo-Kammern“) durch algorithmisch gesteuerte Stochastik und die gezielte Aktivierung schwacher sozialer Bindungen ( Weak Ties ) systematisch zu durchbrechen. Die Anwendung verfügt über eine flexible Parametrisierung zur adäquaten Skalierung von Gruppenstrukturen sowie eine mehrstufige Architektur (Level-System), die einen graduellen Transformationsprozess von initialen Basisgruppen hin zu diversitätsoptimierten Ziel-Squads ermöglicht. Zur Steigerung der intrinsischen Motivation im Rahmen gamifizierter Lernsettings implementiert die App dynamische Rollen- und Identitätsgeneratoren. Eine integrierte Echtzeitanalyse zur Evaluation von Verteilungs- und Homophilie-Indizes sowie ein responsives Interface im professionellen Design komplettieren das System, welches durch einen entsprechenden Autorenhinweis dokumentiert ist.

Gruppen-Matchmaker

Der Gruppen-Matchmaker ist ein innovatives Tool zur Teambildung, das gezielt auf netzwerktheoretischen Prinzipien basiert, um starre Cliquenstrukturen und das menschliche Bestätigungsstreben ( Confirmation Bias ) aufzubrechen. Entgegen rein intuitiver oder homogener Zusammensetzungen nutzt das System eine durchdachte Kombination aus Profil-Matching und kontrolliertem Zufall, um die Bildung von Echokammern zu verhindern. Inspiriert von Konzepten wie der Stärke „schwacher Bindungen“ ( Weak Ties ) und dem Schließen struktureller Löcher verbindet das Tool gezielt unterschiedliche Perspektiven und bricht eingefahrene soziale Dynamiken auf. Dadurch fördert es heterogene Teams mit hoher Diversität, maximiert den Wissensaustausch in Workshops oder Didaktik-Szenarien und minimiert gleichzeitig den organisatorischen Aufwand.

KI-Agenten & Assistenten Baukasten

KI-Assistenten- & Agenten-Baukasten Der KI-Assistenten- & Agenten-Baukasten ist ein wissenschaftlich-didaktisches Planungs- und Konstruktionsmodell zur systematischen Entwicklung von KI-Assistenten und agentischen Systemen für Lehre, Lernen, Forschung und wissenschaftliche Praxis . Die 99 modularen Bausteine sind in fünf Gestaltungscluster gegliedert: META, CORE, CONTEXT, THINKING und QUALITY . Sie unterstützen dabei, Ziele und Aufgaben zu bestimmen, relevante Kontexte und Wissensgrundlagen einzubinden, Denk- und Arbeitsprozesse zu strukturieren sowie Qualität, Evidenz und Verantwortung systematisch zu berücksichtigen. Der Baukasten folgt dabei einem zentralen Prinzip: So einfach wie möglich starten – Komplexität nur funktional begründet ergänzen. Beispielhafte Assistentenprofile zeigen, wie ausgewählte Bausteine zu konkreten Systemkonzepten und Systemprompts kombiniert werden können. Die Profile dienen als Orientierung und Ausgangspunkt für eigene Konstruktionen , nicht als starre Vorlagen.

KI-gestütztes Lehren und Lernen – Herausforderungen und Lösungsansätze

Wie kann KI Lehrende und Studierende beim Lehren und Lernen sinnvoll unterstützen? Welche KI-Funktionen bieten einen echten didaktischen Mehrwert und wie lassen sie sich in unterschiedlichen Lehr- und Lernszenarien einsetzen? Im Mittelpunkt des Online-Meetings stehen der gemeinsame Austausch und die Reflexion über KI-gestütztes Lehren und Lernen. Ausgehend von den bisherigen Erfahrungen der Teilnehmenden werden vielfältige KI-Funktionen betrachtet, praktisch erprobt und hinsichtlich ihres didaktischen Potenzials diskutiert. Dabei geht es insbesondere um Fragen der KI-Didaktik: Wie können KI-gestützte Lernprozesse kompetenzorientiert gestaltet werden? Wie verändern sich Aufgaben, Feedback und Prüfungen? Wo liegen Chancen, Grenzen und Herausforderungen des KI-Einsatzes? Der Fokus liegt auf dem Erfahrungsaustausch, unterschiedlichen Perspektiven und konkreten Ideen für die eigene Lehrpraxis. Gemeinsam werden Ansätze entwickelt, wie KI sinnvoll, reflektiert und verantwortungsvoll in der Hochschullehre eingesetzt werden kann.

KI-Assistenten-Teams: Mit den richtigen Bausteinen effizienter entwickeln

Der KI-Assistenten-Baukasten unterstützt dabei, Künstliche Intelligenz strukturiert, reflektiert und zielgerichtet einzusetzen. Im Mittelpunkt steht die Idee, KI nicht nur als Werkzeug zur Informationsverarbeitung zu nutzen, sondern als aktiven Co-Creation-Partner in Denk-, Lern- und Arbeitsprozessen einzubinden. Der Baukasten bietet eine klare Struktur, um Aufgaben zu definieren, relevante Kontextinformationen einzubeziehen, Denkprozesse systematisch zu gestalten und Ergebnisse kritisch zu reflektieren. Dabei verbindet er didaktische Prinzipien mit den Möglichkeiten moderner KI-Systeme. Gleichzeitig fördert die Arbeit mit dem Baukasten zentrale Future Skills wie kritisches Denken, Kollaboration, Kreativität, Lösungskompetenz, digitale Souveränität und ethisches Bewusstsein. *]:pointer-events-auto R6Vx5W_threadScrollVars scroll-mb-[calc(var(--scroll-root-safe-area-inset-bottom,0px)+var(--thread-response-height))] scroll-mt-[calc(var(--header-height)+min(200px,max(70px,20svh)))]" dir="auto" data-turn-id="request-WEB:1a10ecd1-4c70-439b-8eed-60155986d781-10" data-turn-id-container="request-WEB:1a10ecd1-4c70-439b-8eed-60155986d781-10" data-testid="conversation-turn-22" data-scroll-anchor="false" data-turn="assistant"> Die Bereiche – META, CORE, CONTEXT, THINKING und QUALITY – bilden gemeinsam einen strukturierten Arbeitsprozess, der flexibel an unterschiedliche Lern- und Forschungssituationen angepasst werden kann.

Prompt Techniken & KI-Assistenten erkunden!

Prompt Dock ist eine interaktive Anwendung zur systematischen Entwicklung und Optimierung von Prompts . Sie unterstützt dabei, Prompt-Bausteine und -Techniken gezielt zu kombinieren und für Lehre, Forschung und wissenschaftliches Arbeiten anforderungsgerecht einzusetzen.

KI-Didaktik: Anwendung, Reflexion und Transfer

Praxisfälle zum Erkunden, Erproben und Reflektieren generativer KI in Lehre und Forschung Kurzbeschreibung Diese Fallgruppe unterstützt Lehrende dabei, generative KI nicht toolgetrieben, sondern didaktisch begründet einzusetzen. Im Mittelpunkt stehen Lehrszenarien, Constructive Alignment, studentische Eigenleistung, Feedback, formatives Assessment und Transferfragen für Lehre, Studiengang und Hochschule.

KI: Cards - KI-Glossar & Training

KI ist ein interaktives KI-Glossar und digitales Lernkartensystem, das zentrale Begriffe und Konzepte der Künstlichen Intelligenz strukturiert erschließt. Die webbasierte Anwendung verbindet fachliche Orientierung, vernetztes Begriffsverständnis und selbstgesteuertes Lernen und unterstützt damit den systematischen Aufbau von KI-bezogenem Wissen in Hochschule, Lehre, Forschung und wissenschaftlicher Weiterbildung.

KI-Tools vernetzt denken. Wissenschaft wirksam gestalten.

KI-Tools bietet eine strukturierte Übersicht KI-gestützter Anwendungen für Lehre, Forschung und wissenschaftliches Arbeiten . Die Anwendung unterstützt dabei, geeignete Tools anhand ihrer Funktionen und Einsatzbereiche zu entdecken, einzuordnen und gezielt auszuwählen.

Generative KI verstehen und anwenden – Grundlagen für Lehre, wissenschaftliches Arbeiten und Forschung

Generative Künstliche Intelligenz entwickelt sich zunehmend zu einem wichtigen Bestandteil wissenschaftlicher Arbeits-, Lehr- und Lernprozesse. KI-Anwendungen können heute Texte generieren, Informationen recherchieren, Inhalte analysieren, Daten auswerten, Visualisierungen erstellen oder als dialogische Assistenzsysteme bei der Bearbeitung komplexer Aufgaben unterstützen. Mit der zunehmenden Verfügbarkeit solcher Werkzeuge entstehen neue Möglichkeiten für die Hochschullehre, das wissenschaftliche Arbeiten und die Forschung. Gleichzeitig stellt der Einsatz generativer KI Lehrende, Forschende und Studierende vor neue fachliche, didaktische, rechtliche und ethische Fragestellungen. Der kompetente Umgang mit KI erfordert daher nicht nur die Fähigkeit, entsprechende Werkzeuge zu bedienen, sondern auch ein grundlegendes Verständnis ihrer Funktionsweise, ihrer Potenziale und ihrer Grenzen.

Vom KI-Auskunftssystem zum KI-Wissens-Personaltrainer

Die Debatte über generative Künstliche Intelligenz (GenKI) in Studium und Lehre befindet sich derzeit in einer Phase grundlegender Neuorientierung. Während zunächst vor allem die technologischen Möglichkeiten großer Sprachmodelle, die Qualität ihrer Antworten sowie Potenziale zur Automatisierung akademischer Arbeitsprozesse im Mittelpunkt standen, rückt zunehmend die didaktische Gestaltung KI-gestützter Lernumgebungen in den Fokus. Die zentrale Frage lautet heute nicht mehr allein, was KI-Systeme leisten können, sondern wie sie gestaltet werden müssen, um Bildungs- und Lernprozesse wirksam zu unterstützen. Diese Entwicklung markiert einen Perspektivwechsel in der Hochschulbildung. Nicht länger stehen Funktionen und Leistungsmerkmale einzelner KI-Werkzeuge im Vordergrund. Entscheidend ist vielmehr die Frage, welchen Beitrag KI-Systeme zur Erreichung kompetenzorientierter Lehr- und Lernziele leisten können. Im Zentrum stehen dabei K ompetenzentwicklung, Selbstregulation, Selbstwirksamkeit, Reflexionsfähigkeit und epistemische Urteilsfähigkeit als zentrale Voraussetzungen wissenschaftlichen Denkens und Handelns . Damit rücken zugleich Fragestellungen der Hochschuldidaktik, der Lehr-Lernforschung und der Bildungswissenschaft stärker in den Fokus. Gefragt sind Konzepte, die aufzeigen, wie generative KI Lernende beim Aufbau fachlicher, methodischer und reflexiver Kompetenzen unterstützen kann, ohne zentrale Bildungsziele wie Eigenständigkeit, kritisches Denken und wissenschaftliche Urteilsfähigkeit zu unterlaufen. Die theoretische Grundlage des vorgestellten Ansatzes bilden etablierte Erkenntnisse der Hochschuldidaktik und Lehr-Lernforschung. Hierzu zählen insbesondere Konzepte des selbstregulierten Lernens, die Selbstwirksamkeitsforschung, die Selbstbestimmungstheorie sowie Ansätze epistemischer Kognition . Gemeinsam verdeutlichen diese Perspektiven, dass nachhaltige Lernprozesse nicht durch die bloße Verfügbarkeit von Informationen entstehen. Entscheidend sind vielmehr die aktive Konstruktion von Wissen, die Entwicklung von Handlungskompetenz, die Reflexion eigener Lernprozesse sowie die Fähigkeit, begründete Urteile zu formulieren. Ausgangspunkt dieses Beitrags ist die Annahme, dass die Wirksamkeit von KI in Bildungsprozessen weniger aus ihrer technologischen Leistungsfähigkeit als aus ihrer didaktischen Gestaltung und Einbettung in Lern- und Entwicklungsprozesse resultiert. Lernförderliche KI entsteht im Zusammenspiel von didaktischer Konzeption, verantwortungsvoller Systemgestaltung sowie der Berücksichtigung von Anforderungen der IT-Sicherheit, des Datenschutzes und relevanter medien-, hochschul- und urheberrechtlicher Rahmenbedingungen. Vor diesem Hintergrund stellt sich die Frage, wie KI-Assistenzsysteme gestaltet werden müssen, damit sie Lernende nicht lediglich mit Informationen versorgen, sondern sie langfristig beim Aufbau von Wissen, Kompetenzen und Reflexionsfähigkeit begleiten. Der Beitrag stellt hierzu ein theoretisches und konzeptionelles Framework für lernförderliche KI-Assistenzsysteme vor, das im KI-Assistenten-Studio des ZIM-Medienlabors schrittweise weiterentwickelt, prototypisch umgesetzt und wissenschaftlich untersucht wird. Im Unterschied zu klassischen KI-Auskunfts- und Informationssystemen steht dabei nicht die Generierung möglichst treffender Antworten im Mittelpunkt, sondern die adaptive Unterstützung von Lern-, Reflexions- und Entwicklungsprozessen . Der Ansatz verbindet Erkenntnisse der KI-Didaktik, der adaptiven Lernunterstützung, systemischer Coaching-Ansätze sowie Governance-, Ethik- und Sicherheitsprinzipien in einem integrierten Modell. Kern des Frameworks ist die Konzeption eines didaktisch gesteuerten Assistenzsystems, das Coaching, Beratung, Training und Reflexion situationsbezogen miteinander verbindet und Lernende über längere Zeiträume begleiten soll. Ziel ist eine Perspektive auf KI als lernförderliches Assistenzsystem, das Kompetenzentwicklung, Selbstregulation, Selbstwirksamkeit und reflektierte Urteilsbildung nachhaltig unterstützen kann. Die folgenden Abbildungen veranschaulichen die theoretischen Grundlagen, die Gestaltungsdimensionen sowie die konzeptionelle Zielarchitektur des Frameworks. Sie verdeutlichen den Wandel von einer informationsorientierten Nutzung generativer KI hin zu einer didaktisch fundierten Lern- und Entwicklungsbegleitung und bilden die Grundlage für die weitere Diskussion.

KI-Didaktik und XR verändern Lehrer*innenbildung nicht durch Technologie allein.

KI-Didaktik und XR-Technologien adressieren aktuelle Transformationsprozesse in der Lehrer*innenbildung, indem sie neue Formen des Lehrens, Lernens und der kollaborativen Wissensproduktion ermöglichen. Im Rahmen des Seminars „Planung und Gestaltung hybrider Lernszenarien“ an der Bergische Universität Wuppertal wurde in Kooperation mit dem Projekt „Profile“ ein XR-basiertes Lehr-Lern-Szenario konzipiert, implementiert und iterativ erprobt. Der Ansatz integriert KI-gestützte Assistenzsysteme, KI-generierte Personas sowie immersive XR-Lernumgebungen als epistemische und didaktische Werkzeuge in ko-kreativen Lehr-Lern-Prozessen. Vor diesem Hintergrund stellt sich die Frage, wie KI- und XR-Technologien zukünftig systematisch in die Professionalisierung von Lehrkräften integriert werden können. Ich freue mich auf wissenschaftliche Perspektiven und den fachlichen Austausch.

KI-Didaktik und die Entwicklung intelligenter Systemlandschaften für Lernen, Forschung und Organisation

Wie verändern KI-Assistenten, Agentensysteme und vernetzte intelligente Systemlandschaften Lernen, Forschung und Wissensarbeit? Der Beitrag stellt einen didaktischen Gestaltungsansatz vor, der KI-Technologien, Wissensmanagement, Lernmedien, MCP-Integrationen und Kompetenzentwicklung in einer integrierten Lern-, Forschungs- und Arbeitsumgebung zusammenführt. Im Mittelpunkt steht die Frage, wie digitale Souveränität und zukunftsrelevante Kompetenzen in einer zunehmend KI-gestützten Welt gefördert werden können.

360° Office

Das Office bietet Ihnen einen zusätzlichen Einblick in vielfältige Themen und soll Sie inspirieren, immersive Räume als alternative Lern- und Arbeitsumgebungen zu entdecken und auszuprobieren.

H5P & KI: Gamification und formatives Assessment als Schlüssel zur digitalen Lehre

H5P ist eine Open-Source-Plattform zur Erstellung interaktiver Lerninhalte, die zunehmend im Zusammenspiel mit Künstlicher Intelligenz (KI) in der digitalen Lehre eingesetzt wird. Durch den Einsatz von KI-gestützten Assistenzsystemen können Lehrende interaktive Aufgabenformate deutlich schneller entwickeln, variieren und an unterschiedliche Lernniveaus anpassen. KI ermöglicht dabei insbesondere die automatisierte Generierung von Aufgabenstellungen, Antwortvarianten und didaktisch strukturierten Übungen. H5P ist eine Open-Source-Plattform zur Erstellung interaktiver Lerninhalte, die zunehmend im Zusammenspiel mit Künstlicher Intelligenz (KI) in der digitalen Lehre eingesetzt wird. Durch den Einsatz von KI-gestützten Assistenzsystemen können Lehrende interaktive Aufgabenformate deutlich schneller entwickeln, variieren und an unterschiedliche Lernniveaus anpassen. KI ermöglicht dabei insbesondere die automatisierte Generierung von Aufgabenstellungen, Antwortvarianten und didaktisch strukturierten Übungen. Im Kontext der Gamification unterstützt H5P die Umsetzung aktivierender Lernprozesse, während KI die Produktion und Individualisierung dieser Lernumgebungen beschleunigt und erweitert. Dadurch entsteht eine deutlich höhere Effizienz in der Lehrplanung sowie eine stärkere Differenzierung von Lernmaterialien. Insgesamt führt die Kombination aus H5P und KI zu einer skalierbaren, adaptiven und formative Lernprozesse unterstützenden Lehrumgebung, die sowohl die Lehrenden entlastet als auch die Lernwirksamkeit erhöht.

In Co-Creation mit KI und den Prinzipien guter Lernmedien – machen wir uns auf den Weg.

KI-Assistenten-Studio

Das KI-Assistenten-Studio bietet Trainings zur Entwicklung und Anwendung von Single- und Multi-Assistenten . Im Fokus stehen praxisnahe Ansätze, um KI gezielt einzusetzen, zu kombinieren und in unterschiedliche Arbeits- und Lernkontexte zu integrieren. Ziel ist es, Kompetenzen im Umgang mit KI zu stärken und innovative Einsatzmöglichkeiten effektiv zu erschließen.

Prompt Coach

Prompt Coach ist Ihre digitale Assistenz für professionelles KI-Prompting. Ob Text, Bild, Video oder Bildungs- und Forschungsszenarien – der PromptCoach hilft Ihnen, Ihre Ideen in zielgerichtete, kreative und effektive Prompts zu übersetzen. Mit smarten Filtern, einer leistungsstarken Prompt-Bibliothek, praxisnahen Tipps und Vorlagen sowie Zugang zu innovativen KI-Tools begleitet er Sie Schritt für Schritt zu besseren Ergebnissen – klar, strukturiert und zeitsparend. Dabei verfolgt Prompt Coach einen systemischen Ansatz: Die Anwendung berücksichtigt nicht nur den Prompt selbst, sondern auch Zielgruppe, Medium, Kontext und Stil. So erstellen Sie Prompts, die exakt auf Ihre individuellen Anforderungen zugeschnitten sind.

Die Rolle von KI-Assistenzsystemen in der Lehrer*innenbildung

Diversität ist ein zentrales Leitprinzip der Lehrer*innenbildung und erfordert Lernformate, die verschiedene Perspektiven erfahrbar machen. KI-Assistenzsysteme eröffnen neue didaktische Möglichkeiten, z. B. durch Simulation sozialer Interaktionen und die Gestaltung diversitätssensibler Lernumgebungen. Im Wintersemester 2026 entwickeln Studierende in einem Seminar mithilfe KI-gestützter Werkzeuge Persona-Profile, die als 3D-Avatare in XR-Lernszenarien umgesetzt werden. Ausgangspunkt ist strukturiertes Prompt Engineering mit PromptCoach, gefolgt von der Umsetzung in Blender, dem KI-Assistenten-Studio und Unity. Die immersive Arbeit stärkt Empathie, diagnostische Sensibilität und didaktische Gestaltungskompetenz. KI dient nicht nur als Werkzeug, sondern auch als Reflexionsmedium. Im kommenden Semester wird die Integration von Multiagentensystemen erprobt, um schulische Situationen wie Elternsprechtage oder Gruppenarbeiten realitätsnah zu simulieren und multiperspektivisch zu reflektieren. KI-gestützte Lernumgebungen fördern Diversität, professionelle Kompetenzen und Future Skills.