Forschungsschwerpunkt: AI-Literacy

Projektdetails

Hochschule
Private Pädagogische Hochschule Augustinum
Sprache
Projektleitung gesamt
Maitz, Katharina; BA. BA. Prof. MA PhD.
Leitgeb, Thomas; HS-Prof. Dr.phil. MA MA
Projektleitung intern
Maitz, Katharina; BA. BA. Prof. MA PhD.
Interne Projektmitarbeiter/innen
Berger, Jessica; BA. MSc Prof.
Mayr, Andrea Theresia; Prof. Mag. Dr.
Externe Projektmitarbeiter/innen
Leitgeb, Thomas; HS-Prof. Dr. MA MA
Matischek-Jauk, Marlies; HS-PRof.in Dr.in
Mößlacher, Corinna; Mag.a
Benesch, Thomas; HS-Prof. DDr. Dipl.-Ing Mag. MMag. MA MBA
Breiling, Susanne; Mag.
Gaigg, Martina; Dr.in Mag.a
Knaus, Marie; BEd
Linder, Marina; Mag.
Meller, Stefan; HS-Prof. Dr.phil. MA
Reumann-Buczolich, Anna Maria; Mag.
Trattner, Agnes; Dr.in
Ulbing, Nora; MA
Kooperationspartner
Pädagogische Hochschule Kärnten
Pädagogische Hochschule Steiermark
Private Pädagogische Hochschule Stiftung Burgenland
Laufzeit
2024 – 2028
Beschreibung
Entwicklungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) stellen das Bildungssystem vor Herausforderungen. Eine Betrachtung der Auswirkungen auf Hochschulebene ist notwendig, um Lösungen für den Umgang mit KI-Tools zu finden. Es besteht dringender Bedarf an systematischer Forschung, die Implementierung und Konsequenzen adressiert. Die Studie soll daher zentrale Aspekte der Nutzung und der Auswirkungen von KI-Tools in der Hochschullehre aus zwei Perspektiven (Studierende, Lehrende) im PHVSO betrachten.
Dazu wird ein Mixed-Methods-Ansatz gewählt, der insbesondere auf Ebene der Lehrenden mittels einer (jährlichen) quantitativen Befragung zu Praktiken und Erfahrungen beim Einsatz von bzw. beim Umgang mit KI-Tools einerseits und qualitativen Interviews zur vertieften Analyse sowie zur Identifizierung von Good Practice Lehr-/Lernkonzepten umgesetzt werden soll.
Für die Studierenden wird eine jährliche, querschnittliche, quantitative Befragung implementiert, um Nutzungsmuster und Erfahrungen zu erfassen sowie Trends festzustellen. Eine zusätzliche Längsschnittanalyse, soll Zusammenhänge von unabhängigen und anhängigen Variablen untersuchen.
Die Analyse dieser multiplen Datenebenen soll es ermöglichen, spezifische Parameter für den Einsatz von KI in der Hochschullehre zu identifizieren und Empfehlungen für die Hochschullehre im PHVSO abzuleiten.
Beschreibung (engl.)
Developments in the field of artificial intelligence (AI) pose challenges for the education system. A consideration of the effects at university level is necessary in order to find solutions for dealing with AI tools. There is an urgent need for systematic research that addresses implementation and consequences. The study therefore aims to examine key aspects of the use and impact of AI tools in higher education teaching from two perspectives (students, teachers) in the PHVSO.
A mixed-methods approach is chosen for this purpose, which is to be implemented in particular at the level of teachers by means of an (annual) quantitative survey on practices and experiences in the use and handling of AI tools on the one hand and qualitative interviews for in-depth analysis and identification of good practice teaching/learning concepts on the other.
An annual, cross-sectional, quantitative survey will be implemented for students in order to record usage patterns and experiences and to identify trends. An additional longitudinal analysis will examine the relationships between independent and dependent variables.
The analysis of these multiple data levels should make it possible to identify specific parameters for the use of AI in university teaching and to derive recommendations for university teaching in the PHVSO.
URL
Bericht

Projektdetails

Hochschule
Pädagogische Hochschule Tirol
Sprache
Projektleitung gesamt
Stadler-Altmann, Ulrike; Prof. Dr.
Projektleitung intern
Festman, Julia; Mag. Hochschulprof PhD.
Interne Projektmitarbeiter/innen
Baumann, Simone; Dr.phil. Prof.
Konrad, Anita; Mag.phil.
Lutz, Tim; Dr.phil. Hochschulprof.
Madritsch, Reinhold; Mag.
Reiter, Christine; Mag.
Schwabl, Gerlinde; BEd Dipl.-Päd. MEd Prof.
Voß, Ulrike; BEd
Externe Projektmitarbeiter/innen
Kooperationspartner
AE Schule Carlos Amarante
Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI)
Freie Universität Bozen – Campus Bozen
Georg von Gießen Schule
Humboldt Universität zu Berlin
Salon Kaupunki
Universidade do Minho
Universität Turku
Universität Umeå
Vytautas-Magnus-Universität
Laufzeit
2025 – 2028
Beschreibung
Künstliche Intelligenz (KI) wirft im Bildungssektor zahlreiche Fragen auf. Die Zunahme von Chat-basierten großen Sprachmodellen wie ChatGPT seit 2022 und die jüngste Abstimmung über das erste KI-Gesetz der Europäischen Union zeigen, wie wichtig es ist, KI-Kenntnisse zu fördern und Lehrkräften Orientierungshilfen zu neuen Themen zu geben. Die weit verbreitete Einführung von KI verändert die Qualifikationsanforderungen in den europäischen Volkswirtschaften und erhöht die Nachfrage nach technischen KI-Fähigkeiten und Soft Skills wie kritisches Denken, Anpassungsfähigkeit, emotionale Intelligenz und interkulturelle Kommunikation. Die „AI2PI Teacher Academy“ zielt darauf ab, KI-Reflexion in pädagogische Praktiken zu integrieren, um die Qualität der Bildung in ganz Europa zu verbessern. Das Projekt umfasst ein Konsortium von sieben Universitäten (Berlin, Kaunas, Turku, Bozen, Braga, Innsbruck, Umeå), darunter zwei Fortbildungsanbieter (PH Tirol und UMinho), das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) und mindestens sieben Ausbildungsschulen. Die Initiative befasst sich mit dem Bedarf an einem Lehrplan für die Lehrerausbildung, der eine kontext- und bedarfsorientierte Perspektive auf KI in der Bildung bietet, einschließlich gemischter Kursmodule, die als Microcredentials dienen. Um diese Ziele zu erreichen, wird im Rahmen des Projekts eine designbasierte Forschungsmethodik (DBR) angewandt. Dieser iterative und kontextbezogene Ansatz beinhaltet die Entwicklung von Bildungsmaßnahmen, die theoretisch fundiert und auf die Praxis zugeschnitten sind. Die Teacher Academy wird einen Rahmen für KI-Kompetenzen definieren, der die bestehenden Rahmenwerke erweitert.
Beschreibung (engl.)
Artificial Intelligence (AI) is raising multiple concerns in the education sector. The surge of chat-based Large Language Models, such as ChatGPT, since 2022 and the recent voting on the European Union’s first AI Act highlight the importance of promoting AI literacy and providing guidance for teachers on emerging issues. The widespread adoption of AI is reshaping skill requirements in European economies, increasing the demand for both technical AI skills and soft skills like critical thinking, adaptability, emotional intelligence, and cross-cultural communication. The „AI2PI Teacher Academy“ aims to integrate AI reflection into pedagogical practices to enhance education quality across Europe. The project includes a consortium of 7 universities (Berlin, Kaunas, Turku, Bolzano, Braga, Innsbruck, Umeå), including two CPD providers (PH Tirol and UMinho), the German Research Center for Artificial Intelligence (DFKI), and at least 7 training schools. The initiative addresses the need for a teacher education curriculum that provides a context- and needs-based perspective on AI in education, including blended course modules serving as microcredentials. To achieve these objectives, the project will adopt a design-based research (DBR) methodology. This iterative and contextualized approach involves developing educational interventions that are theoretically sound and tailored to practice. The Teacher Academy will define an AI literacy competence framework, extending established frameworks like DigCompEdu and TPACK. It will assess the needs of teachers, schools, and stakeholders, and build communities of practice capable of addressing educational challenges related to AI, while advancing new internationalization models and mobility formats. By equipping educators with the knowledge and skills to navigate challenges and opportunities, the project will contribute to the European mission of responsible use of AI for the benefit of all.
URL
Bericht

Projektdetails

Hochschule
Pädagogische Hochschule Steiermark
Sprache
Projektleitung gesamt
Leitgeb, Thomas; HS-Prof. Dr. / Pädagogische Hochschule Burgenland
Maitz, Katharina; PhD / Private Pädagogische Hochschule Augustinum
Projektleitung intern
Matischek-Jauk, Marlies; HS-Prof. Mag. Dr. Dipl.-Päd.
Interne Projektmitarbeiter/innen
Gaigg, Martina; Mag. Dr. BSc. / 6400 Institut für Bildungswissenschaften
Knaus, Marie; BEd Prof. / 6100 Institut für Elementar- und Primarpädagogik
Trattner, Agnes; Mag. Dr. / 6400 Institut für Bildungswissenschaften
Externe Projektmitarbeiter/innen
Benesch, Thomas; PD Dr. / Private Pädagogische Hochschule Stiftung Burgenland
Berger, Jessica; Prof. in, BA MSc / Private Pädagogische Hochschule Augustinum
Breiling, Susanne; Mag. BSc / Pädagogische Hochschule Kärnten
Leitgeb, Thomas; Dr. / Private Pädagogische Hochschule Stiftung Burgenland
Linder, Marina; Prof. in Mag. / Pädagogische Hochschule Kärnten
Maitz, Katharina; PhD / Private Pädagogische Hochschule Augustinum
Mayr, Andrea; Prof. Mag. Dr. / Private Pädagogische Hochschule Augustinum
Meller, Stefan; MA / Private Pädagogische Hochschule Stiftung Burgenland
Mößlacher, Corinna; Mag. a / Pädagogische Hochschule Kärnten
Piribauer, Helene; Mag. / Pädagogische Hochschule Burgenland
Reumann, Anna; Mag. a / Private Pädagogische Hochschule Stiftung Burgenland
Ulbing, Nora; Prof. BEd MA / Pädagogische Hochschule Kärnten
Kooperationspartner
Know-Center GmbH, Forschungszentrum für Trustworthy Data-Driven Artificial Intelligence
PHELS Gruppe, E-Learning Strategiegruppe der Pädagogischen Hochschulen Österreichs
Private Pädagogische Hochschule Augustinum
Private Pädagogische Hochschule Stiftung Burgenland
Pädagogische Hochschule Burgenland
Pädagogische Hochschule Freiburg, Empirische Bildungsforschung
Pädagogische Hochschule Kärnten
Technische Universität Graz
Universität Klagenfurt, Institut für Informatikdidaktik
Laufzeit
2024 – 2028
Beschreibung
Entwicklungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) stellen das Bildungssystem vor Herausforderungen. Eine Betrachtung der Auswirkungen auf Hochschulebene ist notwendig, um Lösungen für den Umgang mit KI-Tools zu finden. Es besteht dringender Bedarf an systematischer Forschung, die Implementierung und Konsequenzen adressiert. Die Studie soll daher zentrale Aspekte der Nutzung und der Auswirkungen von KI-Tools in der Hochschullehre aus zwei Perspektiven (Studierende, Lehrende) im PHVSO betrachten.
Dazu wird ein Mixed-Methods-Ansatz gewählt, der insbesondere auf Ebene der Lehrenden mittels einer (jährlichen) quantitativen Befragung zu Praktiken und Erfahrungen beim Einsatz von bzw. beim Umgang mit KI-Tools einerseits und qualitativen Interviews zur vertieften Analyse sowie zur Identifizierung von Good Practice Lehr-/Lernkonzepten umgesetzt werden soll.
Für die Studierenden wird eine jährliche, querschnittliche, quantitative Befragung implementiert, um Nutzungsmuster und Erfahrungen zu erfassen sowie Trends festzustellen. Eine zusätzliche Längsschnittanalyse, soll Zusammenhänge
von unabhängigen und anhängigen Variablen untersuchen.
Die Analyse dieser multiplen Datenebenen soll es ermöglichen, spezifische Parameter für den Einsatz von KI in der Hochschullehre zu identifizieren und Empfehlungen für die Hochschullehre im PHVSO abzuleiten.
Beschreibung (engl.)
URL
Bericht

Projektdetails

Hochschule
Private Pädagogische Hochschule Burgenland
Sprache
Projektleitung gesamt
Leitgeb, Thomas; HS-Prof. BEd Dr.phil. MA MA
Maitz, Katharina; PhD
Projektleitung intern
Leitgeb, Thomas; HS-Prof. BEd Dr.phil. MA MA
Interne Projektmitarbeiter/innen
Benesch, Thomas; HS-Prof. Mag. MMag. Dipl.-Ing. DDr. MA MBA
Meller, Stefan; HS-Prof. BEd Dr.phil. BA MA
Reumann-Buczolich, Anna Maria; Mag.
Externe Projektmitarbeiter/innen
Knaus, Marie; BEd
Maitz, Katharina; PhD
Matischek-Jauk, Marlies; HS-Prof in. Dr in.
Mößlacher, Corinna; Maga.
Trattner, Agnes; Dr in
Kooperationspartner
Laufzeit
2024 – 2028
Beschreibung
Entwicklungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) stellen das Bildungssystem vor Herausforderungen. Eine Betrachtung der Auswirkungen auf Hochschulebene ist notwendig, um Lösungen für den Umgang mit KI-Tools zu finden. Es besteht dringender Bedarf an systematischer Forschung, die Implementierung und Konsequenzen adressiert. Die Studie soll daher zentrale Aspekte der Nutzung und der Auswirkungen von KI-Tools in der Hochschullehre aus zwei Perspektiven (Studierende, Lehrende) im PHVSO betrachten.
Dazu wird ein Mixed-Methods-Ansatz gewählt, der insbesondere auf Ebene der Lehrenden mittels einer (jährlichen) quantitativen Befragung zu Praktiken und Erfahrungen beim Einsatz von bzw. beim Umgang mit KI-Tools einerseits und qualitativen Interviews zur vertieften Analyse sowie zur Identifizierung von Good Practice Lehr-/Lernkonzepten umgesetzt werden soll.
Für die Studierenden wird eine jährliche, querschnittliche, quantitative Befragung implementiert, um Nutzungsmuster und Erfahrungen zu erfassen sowie Trends festzustellen. Eine zusätzliche Längsschnittanalyse, soll Zusammenhänge von unabhängigen und anhängigen Variablen untersuchen.
Die Analyse dieser multiplen Datenebenen soll es ermöglichen, spezifische Parameter für den Einsatz von KI in der Hochschullehre zu identifizieren und Empfehlungen für die Hochschullehre im PHVSO abzuleiten.
Beschreibung (engl.)
Developments in the field of artificial intelligence (AI) pose challenges for the education system. A consideration of the effects at university level is necessary in order to find solutions for dealing with AI tools. There is an urgent need for systematic research that addresses implementation and consequences. The study therefore aims to examine key aspects of the use and impact of AI tools in higher education teaching from two perspectives (students, teachers) in the PHVSO.
A mixed-methods approach is chosen for this purpose, which is to be implemented in particular at the level of teachers by means of an (annual) quantitative survey on practices and experiences in the use and handling of AI tools on the one hand and qualitative interviews for in-depth analysis and identification of good practice teaching/learning concepts on the other.
An annual, cross-sectional, quantitative survey will be implemented for students in order to record usage patterns and experiences and to identify trends. An additional longitudinal analysis will examine the relationships between independent and dependent variables.
The analysis of these multiple data levels should make it possible to identify specific parameters for the use of AI in university teaching and to derive recommendations for university teaching in the PHVSO.

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