Verantwortungsvolle Nutzung von KI-Tools
Was können Sie in diesem Kurs lernen?
Der Kurs befähigt Sie dazu, KI Tools nicht nur anzuwenden, sondern ihren Einsatz informiert, reflektiert und verantwortungsvoll zu gestalten. Die Lernziele sind rollenbasiert aufgebaut. Dadurch können Sie je nach Vorwissen, Interesse und Nutzungskontext unterschiedliche Perspektiven einnehmen und mehrere Kompetenzbereiche parallel entwickeln. Die Rollen sind bewusst nicht hierarchisch angelegt, sondern bilden typische Formen des Umgangs mit KI in Studium, Beruf und Alltag ab.
Als Lernende und Einsteiger*innen erwerben Sie eine grundlegende KI Allgemeinbildung. Sie lernen zentrale Begriffe und Funktionsweisen kennen, können typische Einsatzmöglichkeiten realistisch einschätzen und KI Ergebnisse kritisch hinterfragen.
Als Anwenderinnen und Praktikerinnen lernen Sie, KI Tools gezielt als Assistenzsysteme einzusetzen. Dazu gehören unter anderem das Formulieren geeigneter Prompts sowie die Nutzung von KI beim Schreiben, Lernen, Recherchieren, Übersetzen und kreativen Arbeiten. Gleichzeitig lernen Sie, Qualität, Nutzen und Risiken der Ergebnisse kritisch abzuwägen.
Als Entscheiderinnen und Multiplikatorinnen werden Sie dazu befähigt, den Einsatz von KI fundiert zu beurteilen und zu begleiten. Sie lernen, rechtliche, ethische und organisatorische Rahmenbedingungen zu berücksichtigen, Nutzen und Risiken abzuwägen sowie transparente Regeln für den KI Einsatz zu entwickeln.
Als Macher*innen und Kreative lernen Sie, verschiedene KI Tools miteinander zu kombinieren und in eigene Arbeitsabläufe einzubinden. Dazu gehören die Planung KI gestützter Prozesse, der Einsatz von No Code und Low Code Werkzeugen sowie die Entwicklung einfacher Prototypen und kreativer Workflows.
Über alle Rollen hinweg entwickeln Sie eine kritisch ethisch reflektierende Haltung. Sie lernen, Bias und Diskriminierung zu erkennen, Datenschutz und Urheberrecht einzuordnen sowie Transparenz, Verantwortung und menschliche Aufsicht beim Einsatz von KI zu berücksichtigen. Ziel ist es, eigene KI Nutzung kontinuierlich zu hinterfragen und selbstbestimmte Entscheidungen über den Einsatz von KI zu treffen.
Gliederung
Kapitel 1 – Grundlagen (75 Minuten). Einführung in KI-Tools: Funktionsweise, Chancen und Grenzen (75 Minuten). Vermittlung von Grundlagenwissen: Was ist KI? Welche Arten von KI-Tools gibt es? Was können sie leisten und was (noch) nicht?
Kapitel 2 – Rechtliches (75 Minuten). Klärung zentraler rechtlicher Fragen im Umgang mit KI-Tools: Datenschutz, personenbezogene Daten, Urheberrecht bei generierten Inhalten, Lizenzfragen und rechtliche Grauzonen.
Kapitel 3 – Ethik (75 Minuten). Ethische Aspekte: Bias, Diskriminierung, Transparenz, Desinformation, menschliche Aufsicht. Auseinandersetzung mit ethischen Herausforderungen: Wie entstehen Verzerrungen in KI-Systemen? Wie kann Fairness gesichert werden? Was bedeutet „menschliche Aufsicht“?
Kapitel 4 – Prompting (ca. 75 Minuten). Einführung in die effektive Interaktion mit Sprachmodellen. Teilnehmende lernen, wie Prompts aufgebaut sind, wie sie präzise formuliert werden und wie sich durch Struktur, Kontext und Rollen bessere Ergebnisse erzielen lassen. Fortgeschrittene Techniken wie iteratives Prompting oder Formatvorgaben werden ebenfalls behandelt.
Zentrale Fragen: Wie formuliere ich klare und zielführende Prompts? Welche Rolle spielen Kontext und Präzision? Wie lassen sich Ergebnisse systematisch verbessern?
Kapitel 5 – ChatGPT kann viel (ca. 75 Minuten). Praxisorientierter Überblick über Funktionen und Einsatzmöglichkeiten moderner KI-Assistenzsysteme. Behandelt werden grundlegende Funktionen, erweiterte Nutzungsmöglichkeiten, individuelle Einstellungen sowie der Einsatz spezialisierter GPTs.
Zentrale Fragen: Welche konkreten Aufgaben kann ein Tool wie ChatGPT übernehmen? Wie lassen sich Funktionen effizient kombinieren? Welche Einstellungen beeinflussen Ergebnisse? Wann ist der Einsatz sinnvoll und wann kritisch zu hinterfragen?
Kapitel 6 – Recherche & Quellenprüfung (ca. 60 Minuten). Einsatz von KI zur Unterstützung bei Rechercheprozessen und der Analyse von Quellen. Thematisiert werden Recherchevorbereitung, Recherchearten, Qualitätsprüfung der Quellen und deren Dokumentation.
Zentrale Fragen: Wie zuverlässig sind KI-gestützte Recherchen? Wie lassen sich Quellen kritisch prüfen? Welche Risiken bestehen durch Halluzinationen oder unvollständige Daten? Wie kann KI sinnvoll in wissenschaftliche Arbeitsprozesse integriert werden?
Kapitel 7 – Textverstehen (60 Minuten). Analyse und Verarbeitung von Texten mithilfe von KI. Behandelt werden Zusammenfassungen, Interpretation, Strukturierung sowie Transformation von Inhalten. Auch Grenzen maschineller Interpretation werden reflektiert.
Zentrale Fragen: Wie interpretiert KI Texte und Inhalte? Wo liegen Grenzen des Verständnisses? Wie lassen sich Ergebnisse sinnvoll überprüfen? Wann sind Zusammenfassungen hilfreich und wann problematisch?
Kapitel 8 – Textproduktion (ca. 60 Minuten). Nutzung von KI zur Unterstützung beim Schreiben. Der Fokus liegt auf Ideenfindung, Strukturierung und Formulierung von Texten. Teilnehmende lernen, wie KI als Assistenzsystem eingesetzt wird, ohne die eigene Leistung zu ersetzen.
Zentrale Fragen: Wie kann KI beim Schreiben unterstützen, ohne Inhalte zu verfälschen? Wo liegt die Grenze zwischen Unterstützung und eigenständiger Leistung?
Kapitel 9 – Konversation (ca. 75 Minuten). Interaktive Nutzung von KI-Systemen im Dialog. Fokus auf Nachfragen, Coaching, Lernunterstützung sowie Einsatz im Alltag. Teilnehmende lernen, wie Gespräche mit KI strukturiert und zielführend geführt werden können.
Zentrale Fragen: Wie stelle ich gute Rückfragen? Wie kann KI als Lernhilfe genutzt werden? Welche Rolle spielt Kontext im Gespräch? Wo stößt KI in beratungsähnlichen Situationen an Grenzen?
Kapitel 10 – Übersetzung und Textkorrektur (60 Minuten). Einsatz von KI zur sprachlichen Optimierung von Texten. Thematisiert werden Übersetzung, Grammatik, Stil und Tonalität sowie der Umgang mit kulturellen Kontexten. Auch Risiken wie Bedeutungsverlust oder Plagiate werden reflektiert.
Zentrale Fragen: Wie zuverlässig sind KI-Übersetzungen? Wie verändert KI den Stil eines Textes? Welche kulturellen Nuancen gehen verloren? Wie lässt sich Qualität beurteilen?
Kapitel 11 – Bildgenerierung (90 Minuten). Einführung in die Erstellung und Bearbeitung von Bildern mit KI. Neben praktischen Anwendungen werden auch Risiken wie Deepfakes behandelt.
Zentrale Fragen: Wie entstehen KI-generierte Bilder? Wie lassen sich Prompts für Bilder optimieren? Welche Risiken bestehen durch Manipulation und Täuschung?
Kapitel 12 – Toolverzeichnisse (60 Minuten). Einordnung und Bewertung von KI-Tools und Plattformen. Teilnehmende lernen, wie Tools systematisch verglichen und sinnvoll ausgewählt werden können. Plattformen wie Toolverzeichnisse werden vorgestellt.
Zentrale Fragen: Wie finde ich passende KI-Tools für meine Aufgaben? Welche Kriterien sind für die Auswahl entscheidend? Wie lassen sich Qualität, Kosten und Datenschutz bewerten?
Kapitel 13 – Abschluss / Reflexion (60 Minuten). Reflexion des gesamten Kurses mit Fokus auf verantwortungsvolle Nutzung von KI. Szenariobasierte Übungen fördern die Entscheidungsfähigkeit in realistischen Anwendungssituationen.
Zentrale Fragen: Wann sollte KI eingesetzt werden und wann nicht? Welche Verantwortung trage ich als Nutzerin oder Nutzer? Wie hat sich mein eigenes Verständnis von KI verändert? Wie kann ich KI langfristig sinnvoll und reflektiert nutzen?
Angeboten von
Prof. Dr. Mirko Kraft ist Professor für Versicherungsbetriebslehre an der Fakultät Wirtschaftswissenschaften der Hochschule Coburg mit einer Forschungsprofessur für Controlling und Risikomanagement in Versicherungsunternehmen. Seine Lehr- und Forschungsschwerpunkte liegen in den Bereichen Versicherungsaufsicht (Solvency II), Kostenmanagement sowie Digitalisierung und Künstliche Intelligenz (KI) in der Versicherungswirtschaft. Unter anderem bietet er die Veranstaltung "Ethik der Künstlichen Intelligenz" seit einigen Jahren an (zusammen mit Prof. Dr. Jochen Leidner). Die Veranstaltung ist eine Pflichtveranstaltung für Studierende im Masterstudiengang "Data Science" in der Fakultät Informatik und Elektrotechnik; sie steht auch Masterstudierenden aus anderen Fakultäten offen. Besucht wird die Veranstaltung insbesondere auch von Studierenden aus dem Master Betriebswirtschaft. Besondere Expertise besitzt er in den Themen ethische KI, Telematik-Tarife und den Einsatz von KI zur Gesundheitsförderung und Stressbewältigung. Im Projekt AI4Coping entwickelt er KI-gestützte Copingstrategien für verschiedene Zielgruppen unter Einsatz von Natural Language Processing (NLP) sowie AR/VR-Technologien. Prof. Dr. Mirko Kraft war Mitglied der EIOPA-Expertengruppe „Digitale Ethik“ und ist (Gründungs-)Mitglied im Coburg University Research Center for Responsible Artificial Intelligence (CRAI) sowie in weiteren europäischen Netzwerken zur ethischen und nachhaltigen KI aktiv. Er ist zudem Mitglied der Ethikkommission der Hochschule Coburg.
Weitere Mitwirkende
Michael Reiche ist Doktorand in fortgeschrittener Phase zum Thema „Machine-Learning-Methodologien" (betreut von Prof. Dr. Jochen Leidner, Professor für erklärbare und verantwortungsvolle KI im Versicherungsbereich, ebenfalls CRAI-Miglied und Prof. Dr. Thomas Wieland, Professor für Maschinelles Lernen und Data Science).
Herr Reiche konzipiert und unterrichtet Lehrveranstaltungen zu den Themen KI-Methodologien, KI-Projekte und Wirtschaftsinformatik. Besondere Expertise besitzt er über KI-Tools. Diese hat er bereits Studierenden, Senioren und der breiten Öffentlichkeit vorgestellt. Zuletzt zur Nacht der Bibliotheken und zur langen Nacht der Wissenschaftenin Coburg. Herr Reiche kann wissenschaftliche Themen unterhaltsam und motivierend präsentieren, wie er durch drei gewonnene Science Slams bereits bewiesen hat.
Prof. Dr. Tobias Bocklet ist Professor an der Technischen Hochschule Nürnberg mit Lehr- und Forschungsschwerpunkten im Bereich Maschinelles Lernen, Deep Learning sowie der angewandten Künstlichen Intelligenz. Seine Expertise liegt insbesondere in der Entwicklung und Anwendung intelligenter Systeme zur automatischen Sprachverarbeitung, Emotionserkennung sowie in der Visualisierung von Sprechercharakteristika. Er beschäftigt sich intensiv mit der Spracherkennung und Sprachklassifikation auf Basis akustischer und visueller Merkmale und forscht an KI-Modellen, die Stimmungen, Emotionen und individuelle Merkmale von Sprechern erkennen und interpretieren können. Ein weiterer Forschungsschwerpunkt ist die KI-Inferenz auf Edge-Systemen, d. h. die Nutzung leistungsfähiger KI-Modelle direkt auf eingebetteten Geräten, beispielsweise im industriellen Umfeld oder in ressourcenlimitierten Anwendungen. Darüber hinaus forscht Prof. Bocklet an der Integration von KI in betriebswirtschaftliche und industrielle Prozesse, um Potenziale der Automatisierung, Effizienzsteigerung und Entscheidungsunterstützung in Unternehmen nutzbar zu machen. Prof. Bocklet ist Projektleiter im BMBF-geförderten Verbundprojekt "HAnS", bei dem auch die Virtuelle Hochschule Bayern (vhb) assoziierter Partner ist.
Zielgruppe
Dieser Kurs richtet sich an ein breites Publikum, von Studierenden, Lehrenden und Fachkräften bis hin zu Heranwachsenden, Erwerbstätigen und Senioren, die sich für KI-Tools interessieren. Dabei ist es egal, ob sie KI-Tools bereits nutzen oder zukünftig nutzen wollen.
Die Zugangshürde zum Kurs ist niedrig gestaltet, weshalb insbesondere keine Vorkenntnisse nötig sind (bspw. keine Programmierkenntnisse). Der Kurs besitzt eine hohe Anschlussfähigkeit an viele Fachbereiche (bspw. Medien, Recht, Pädagogik, IT, Wirtschaft und Sozialwissenschaften).
Bescheinigung der Teilnahme
Nach erfolgreicher Bearbeitung der vorgesehenen Online-Selbsttests können Sie sich eine automatisch generierte Teilnahmebestätigung für den Kurs im PDF-Format herunterladen. Die Bescheinigung bestätigt Ihre Teilnahme und dokumentiert die zentralen behandelten Lerninhalte. Sie dient als Nachweis der Kursteilnahme, stellt jedoch keinen benoteten Leistungsnachweis dar und weist keine ECTS-Punkte aus.