Zentrale Inhalte:

1. Kriterien für KI-gestützte Good-Practice-Beispiele
   Im Rahmen eines mehrphasigen iterativen Prozesses wurde ein Kriterienkatalog entwickelt, der sich auf bestehende Systematisierungsansätze sowie auf Perspektiven aus dem Bereich Artificial Intelligence in Education (AIED) stützt. Die Kriterien umfassen allgemeine Angaben, den Zweck und die Zielgruppe, die didaktische Einbettung, darunter Constructive Alignment und Lerntheorien, sowie ethische, rechtliche und datenschutzbezogene Fragestellungen. Dazu zählen Transparenz, Fairness, Nichtdiskriminierung, Datenschutz gemäß DSGVO, menschliche Kontrolle, Barrierefreiheit und Nachhaltigkeit.
2. Sammlung von Good-Practice-Beispielen
   In dieser Untergruppe arbeiteten Vertreter:innen mehrerer Hochschuleinrichtungen zusammen. Für die Aufnahme in die Sammlung mussten die Beispiele einen klaren Mehrwert für Lehre oder Administration nachweisen, mit einem angemessenen Aufwand umsetzbar sein und Fragen des Datenschutzes und des Urheberrechts transparent berücksichtigen. Im Bereich der Lehre wurden unter anderem KI-gestützte Schreib- und Feedbackprozesse identifiziert, bei denen die Nutzung von KI offengelegt werden musste, ebenso adaptive Übungs- und Tutoriumsformate, multimodale Unterstützungsangebote in MINT- und Designfächern sowie barriereärmere Formate durch Transkription und Übersetzung. Im administrativen Bereich wurden Beispiele dokumentiert, die von der Klassifizierung eingehender Anfragen bis hin zu Prognosen für die Lehrplanung reichten. Dabei galt stets der Grundsatz, dass die abschließende Entscheidung bei den zuständigen Mitarbeiter:innen verbleiben muss.

   Link zu den Good-Practice-Beispielen

3. Audio- und Videodarstellungen
   Die gesammelten Ressourcen umfassen QR-Codes für audiogestützte Anleitungen, KI-gestützte Simulationsspiele, Escape-Room-Chatbots, MOOCs und Podcasts. Der Schwerpunkt liegt auf einer didaktisch reflektierten Einbettung und nicht auf der bloßen technischen Nutzung der jeweiligen Tools.
4. Fragenkatalog zur Bewertung von KI-Tools
   Entwickelt wurde ein Instrument zur Entscheidungsfindung und Reflexion, das mit grundlegenden Voraussetzungen beginnt. Dazu zählen der Ausschluss von Hochrisikoanwendungen gemäß dem AI Act, die Einwilligung zur Verarbeitung personenbezogener Daten sowie die Kenntnis institutioneller Richtlinien. Zum Zeitpunkt der Veröffentlichung im Mai 2026 lag zudem eine interaktive Version.
5. Strategische Dokumente und Weiterbildungsangebote
   Die Analyse von Richtlinien, Strategiedokumenten, Policies und FAQ-Dokumenten österreichischer Hochschuleinrichtungen zeigte, dass KI-Kompetenz zunehmend als strategische Aufgabe und als Querschnittsthema verstanden wird, das rechtliche, didaktische, ethische und organisationale Dimensionen miteinander verbindet.
6. Kritische KI-Kompetenzen
   Für den österreichischen Kontext wurde ein integratives und multidimensionales Modell kritischer KI-(Fach-)Kompetenz entwickelt. Das Modell verbindet zentrale kompetenzorientierte, didaktische und KI-bezogene Perspektiven zu einem integrativen, multidimensionalen Ansatz.
7. KI-Agenten in der Lehre
   Durchgeführt wurde eine explorative Analyse der Tools Manus.im und des Comet-Browsers von Perplexity. Zu den getesteten Szenarien gehörten die automatische Erstellung einer Präsentation mit Quiz, die Erstellung einer Moodle-Seite sowie, als kritisch diskutierter Anwendungsfall, die selbstständige Bearbeitung eines Moodle-Tests durch einen KI-Agenten. Das zentrale Ergebnis lautet, dass KI-Agenten über ein beträchtliches Potenzial verfügen. Ihre Nutzung erfordert jedoch kritische KI-Kompetenzen, die konsequente Beachtung datenschutzrechtlicher Anforderungen und eine fundierte didaktische Reflexion.
8. Critical AI Literacy
   Im Rahmen dieses Themenbereichs wurde das Verhältnis zwischen AI Literacy und KI-Kompetenz begrifflich geklärt. Darüber hinaus wurde ein Konzept der „kritischen KI-Bildung“ mit vier Dimensionen entwickelt: Verständnis der technischen Grundlagen und Grenzen von KI-Systemen, zielgerichtete Interaktion mit KI-Systemen, Anwendung ethischer Prinzipien, Analyse der Auswirkungen von KI auf den Menschen, die Gesellschaft, das Bildungswesen, die Arbeitswelt und die Umwelt.

In: Artificial Intelligence in Education Technologies: New Development and Innovative Practices: Proceedings of 2025 6th International Conference on Artificial Intelligence in Education Technology. Springer.

Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Hochschullehre. Lehrende müssen KIKompetenzen entwickeln, um Studierende zukunftsorientiert zu begleiten. Doch was bedeutet AI literacy? Der Beitrag diskutiert Definitionen und präsentiert Umfrageergebnisse aus Österreich und Serbien. Diese zeigen: Ein solides Grundverständnis ist vorhanden, spezifisches Wissen fehlt mitunter. Herkunft oder akademischer Grad beeinflussen das Kompetenzniveau kaum. KI wird primär zur Vorbereitung verwendet; Potenziale bleiben oft ungenutzt. In den letzten Monaten sind viele Best Practice-Beispiele entstanden – nun gilt es, institutionelle
Rahmenbedingungen zu schaffen, um diese flächendeckend zu etablieren.

The goal of this research study was to evaluate how Teaching presence, as a Community of Inquiry (CoI) construct, could help establish more inclusive blended learning classrooms in English language teaching (ELT) and whether educators need additional support to enhance inclusivity in their classrooms. An explanatory mixed-method study was conducted, investigating the relationship between teachers’ teaching presence, their inclusive practices, and future training needs in blended learning environments. Data were collected from 68 ELT educators worldwide via a survey comprising the CoI questionnaire and an original inclusive practices scale. The study revealed that educators generally possess high confidence in facilitating and guiding blended learning, reflecting strong perceived capability in fostering inclusive environments. Positive correlations were found between Teaching presence and various measures of inclusive practice, indicating that stronger teaching presence enhances educators’ readiness and confidence in inclusive practices. However, many educators reported insufficient preparation and support for inclusive blended learning, highlighting the need for more comprehensive professional development and targeted resources. The findings emphasize the importance of integrating the CoI design principles and leveragingtechnology to enhance inclusivity. Overall, the study underscores the necessity of embedding the creation and maintenance of inclusive environments as fundamental components of educator training programs, aligning with the broader goals of inclusive digital education

Künstliche Intelligenz (KI) spielt im Hochschulsektor eine immer bedeutendere Rolle. Lehrende sind gefordert, sich mit diesem Thema auseinanderzusetzen. Es stellt sich die Frage, was unter KI-Kompetenzen zu verstehen ist und über welche KI-Kompetenzen Lehrende verfügen müssen, um KI zielgerichtet in ihrem Unterricht einzusetzen. In diesem Artikel wird der Begriff der KI-Kompetenzen (AI literacy) von verschiedenen Seiten beleuchtet und die Autor*innen erforschen basierend auf einer Umfrage unter Hochschullehrenden, wie Lehrende KI verwenden, welche Chancen und Herausforderungen sie dabei sehen und was getan werden kann, um sie beim Einsatz von KI in der Hochschullehre zu unterstützen.

Um sich in emergenten Kontexten erfolgreich zu behaupten, müssen Studierende über sogenannte Zukunftskompetenzen oder Future Skills verfügen. Auch Lehrende, die diese Kompetenzen vermitteln und gemeinsam mit den Lernenden erarbeiten sollen, müssen ihre Future Skills schärfen. Der eCampus, ein eService für Lehrende, kann Lehrpersonen bei der Entwicklung und Vermittlung verschiedener Future Skills unterstützen. Basierend auf Ehlers’ (2020) Definition von Future Skills wird in diesem Artikel der eCampus und sein Potenzial für die Entwicklung und Vermittlung von Future Skills vorgestellt.

Dieser Artikel erschien im fnma Magazin zum Thema Erfahrungen mit KI in der Lehre. Der Beitrag behandelt die Veranstaltung KI-Frühstück, in dessen Rahmen ein Diskurs über Künstliche Intelligenz mit Lektor*innen stattfand. Die Ergebnisse des Erfahrungsaustausches der Themenbereiche KI und zukünftige Qualifikationsprofile, KI im Unterricht, KI in der Leistungsbeurteilung und KI und schriftliche Arbeiten werden vorgestellt.

Dieser Artikel erschien im fnma Magazin zum Thema „Elektronisches Prüfen aus didaktischer Perspektive: Möglichkeiten und Grenzen“. Der Beitrag behandelt die Umsetzung von ursprünglich analogen englischen Reading-Formaten im Moodle Test, wie sie in einer Englisch-Lehrveranstaltung an der FH CAMPUS 02 umgesetzt wurden. Es werden einige Möglichkeiten und deren Vor- und Nachteile beleuchtet, diese Formate mithilfe der unterschiedlichen Fragetypen in einen online Moodle Test umzuwandeln. Schließlich wird darauf eingegangen, wie die Readings tatsächlich umgesetzt wurden und weshalb.

Die Digitalisierung hat spätestens seit der Covid-19-Pandemie und Semestern voller Online- oder Hybridlehre endgültig Einzug in die Hochschullehre gehalten und ist auch nicht mehr wegzudenken. Die digitalen Kompetenzen von Studierenden werden im Hochschulalltag häufig in den Fokus gerückt – beispielsweise durch Lernzieldefinitionen im Rahmen von Curricula oder durchaus breit angelegte Forschungsprojekte (siehe dazu beispielsweise Janschitz et al. 2021) – jedoch stellt sich auch die Frage, wie es um die digitalen Kompetenzen der Lehrenden bestellt ist und wie diese sich auf die Lehre auswirken. In diesem Artikel wird, basierend auf einer Beschreibung und Definition des Konzepts der digitalen Kompetenzen, eine Umfrage bei nebenberuflich Lehrenden einer Fachhochschule zum Thema digitale Kompetenzen analysiert und diskutiert. Ausgehend von dieser Studie werden Maßnahmen aufgezeigt, die Hochschulen treffen können, um Lehrende bestmöglich bei der Ausbildung und Steigerung ihrer digitalen Kompetenzen zu unterstützen.