Sonderpreis für Herausragendes Engagement für den Einsatz KI-gestützter Tools in der Hochschullehre
Prof. Dr. Elmar Schlüter
Fachbereich: FB03 Sozial- und Kulturwissenschaften, Institut für Soziologie
Die Vorlesung „Empirische Sozialforschung II“ sowie die dazugehörige Übung „Empirische Sozialforschung in der Praxis“, die in zwei Parallelgruppen stattfindet, bilden den Kern des Moduls M6 im B.A.-Studiengang Social Sciences. In kleinen, klar begrenzten Projekten sammeln die Studierenden erste praktische Erfahrungen mit zentralen Methoden der empirischen Forschung – zum Beispiel durch die Analyse von YouTube-Kommentaren, die Planung eigener Beobachtungen oder die Auswertung bereits vorhandener Datensätze. Die in der Vorlesung behandelten Studien werden dabei ausführlich diskutiert und die eingesetzten Methoden kritisch hinterfragt. Praxisnahe Übungen unterstützen die Studierenden dabei, das Gelernte unmittelbar auf eigene kleine Forschungsarbeiten zu übertragen. Die Veranstaltungen, die sowohl für Studierende im zweiten Semester des B.A. Social Sciences als auch für Teilnehmende des Masterstudiengangs Bildungswissenschaften geöffnet sind, schließen regelmäßig mit einer elektronischen Klausur ab. Seit der Rückkehr zur Präsenzlehre im Jahr 2022 nehmen durchschnittlich rund 65 Studierende an diesem Modul teil.
Begründung der Jury-Entscheidung
Prof. Dr. Elmar Schlüter überzeugt mit der Entwicklung und dem Einsatz gleich zweier KI-gestützter Lernbegleiter – TUTORO_one und TUTORO_two – die als innovative GPT-basierte Tools den Lernprozess in der Sozialforschung nachhaltig individualisieren, vertiefen und aktivieren.
Didaktisch durchdacht ergänzen die GPTs die reguläre Lehrveranstaltung, indem sie differenzierte Lernzugänge anbieten: TUTORO_one fördert das Verständnis theoretischer und methodischer Konzepte durch verschiedene didaktische Zugänge wie z. B. Erklärungen auf unterschiedlichen Schwierigkeitsniveaus, Fallbeispiele oder sokratische Dialoge. TUTORO_two transformiert die Prüfungsvorbereitung in ein tiefgreifendes Lernformat mit adaptiven, auf Bloom’s Taxonomie, Spaced Retrieval, Fehleranalysen und offenen Fragen basierenden Selbsttests.Der Lernprozess wird dabei aktiv unterstützt: Studierende können individuelle Schwerpunkte setzen, erhalten personalisierte Erklärungen und unmittelbares Feedback. Dies fördert nicht nur den Wissenserwerb, sondern auch das kritische Denken und die Selbstwirksamkeit.
Im Sinne der KI-Medienkompetenzförderung reflektieren die Studierenden im Kurs die Nutzung dieser Tools auch kritisch. Der Umgang mit KI wird thematisiert, ethische Fragen angesprochen und unterschiedliche Nutzungsszenarien diskutiert – auch im Hinblick auf Prüfungsformate und wissenschaftliche Integrität.Besonders positiv hervorzuheben ist die systematische didaktische Einbettung nach dem Prinzip des Constructive Alignment: Die Lernziele (Verstehen, Anwenden, Reflektieren) sind eng auf die Methoden und Prüfungsformate abgestimmt. Eine Evaluation unter den Studierenden zeigt zudem hohe Akzeptanz und wahrgenommene Wirksamkeit der GPTs für individuelles Lernen.
Da Prof. Dr. Elmar Schlüter innerhalb der JLU in zahlreichen über die oben genannten Lehrveranstaltungen hinaus im Bereich der KI-gestützten Lehre aktiv ist und sich in über- sowie außerfachlichen AGen und Kooperationen intensiv für das Thema KI-gestützte Hochschullehre einsetzt, wird ihm ein 'Sonderpreis für Herausragendes Engagement für den Einsatz KI-gestützter Tools in der Hochschullehre' verliehen.