Logo

Gesundheit gestalten

Deutsche Gesellschaft für Allgemeinmedizin und Familienmedizin (DEGAM), Deutsche Gesellschaft für Sozialmedizin und Prävention (DGSMP), Netzwerk Evidenzbasierte Medizin e.V. (EbM), Deutsche Gesellschaft für Medizinische Soziologie (DGMS)
30.09.2026-02.10.2026
Göttingen

Meeting Abstract

KI-Nutzung durch Lehrende – moderierter offener Austausch zu Best-practice-Beispielen

Simone Weyers - Heinrich-Heine-Universität und Universitätsklinikum Düsseldorf, Medizinische Soziologie, Düsseldorf, Deutschland
Daniel Reimann - Hochschule Zittau-Görlitz, Management im Gesundheitswesen, Görlitz, Deutschland
Maren Ehrhardt - Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf, Institut und Poliklinik für Allgemeinmedizin, Hamburg, Deutschland
Simon Schwill - Universitätsklinikum Heidelberg, Abteilung Allgemeinmedizin und Versorgungsforschung, Heidelberg, Deutschland

Text

Inhalt: Künstliche Intelligenz (KI) eröffnet Lehrenden neue Möglichkeiten, Lehrformate vorzubereiten, Lernmaterialien zu gestalten oder Feedback zu unterstützen. Der Einsatz hängt stark von Standorten, Studiengängen und Prüfungsformaten oder auch dem Umfeld von Weiterbildungs- und Fortbildungsveranstaltungen ab: Bei Multiple-Choice-Prüfungen ist der Einfluss von KI auf Prüfungsleistungen vergleichsweise gering, während Hausarbeiten oder projektbasierte Prüfungen neue Fragen zur Nutzung durch Studierende aufwerfen. Gleichzeitig können KI-gestützte Tools die Vorbereitung auf den Stoff erleichtern, Lernprozesse strukturieren oder kreative Ansätze unterstützen.

In dieser 30-minütigen Session steht der offene und Fachdisziplin-übergreifende Austausch unter Lehrenden im Mittelpunkt. Im Zentrum steht die Frage: Welche best practice Beispiele haben Lehrende, um KI sinnvoll für Lehrveranstaltungen zu nutzen? Über Befragungen und Diskussionen mit Lehrenden wollen wir erkunden, welche Ansätze und Tools eingesetzt werden, um durch Nutzung von KI die Lehr- und Lernprozesse positiv zu beeinflussen und schädliche Auswirkungen (bspw. Täuschung) zu verhindern.

Teilnehmer:innen werden eingeladen, eigene Erfahrungen mit- und einzubringen. Aber auch diejenigen, die bisher keine eigenen Erfahrungen mit KI in der Lehre haben, sind herzlich willkommen.

Interessenkonflikte: Keine