In mathematischen Grundlagenvorlesungen stellen Übungen einen wichtigen Bestandteil der Lehre dar. Erst durch konsequentes Anwenden der gelernten Inhalte wird das Wissen verinnerlicht und Kompetenzen aufgebaut. Werden Übungsaufgaben jedoch als zu schwierig wahrgenommen, kann dies zu Ausweichreaktionen führen (z.B. Verwendung von Computeralgebra-Systemen). Ein solches Lernverhalten steht jedoch einem sinnvollen Lernprozess im Wege.

Im Workshop werden wir daher verschiedene Modelle diskutieren, wie sich die Aufgabenschwierigkeit adaptiv gestalten lässt und so der Lernprozess individualisiert werden kann.  Gemeinsam werden wir konkrete Beispiele und Anwendungsszenarien erstellen. Hierbei gehen wir auch auf Möglichkeiten ein, Adaptivität digital umzusetzen.

Die Veranstaltung findet im Rahmen des bundesweiten Projekts „Konzertierte Weiterbildungen zu künstlicher Intelligenz in der Hochschullehre“ des Netzwerks Landeseinrichtungen für digitale Hochschullehre (NeL) statt und wird von der Stiftung Innovation in der Hochschullehre gefördert.

Für Lehrende an staatlichen Hochschulen für Angewandte Wissenschaften (HAW) und Hochschulen in kirchlicher Trägerschaft in Baden-Württemberg fallen keine Seminargebühren an.