Abschnittsübersicht

  • Allgemeines

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    • Kick-Off 25.03.

      Dies ist ein Friendly Reminder, dass am kommenden Dienstag, 25. März von 14:00 bis 18:00 Uhr, unsere verpflichtende Kick-Off-Veranstaltung stattfindet.

      Die Veranstaltung findet online über Zoom statt. Der Link zur Teilnahme ist hier:
      🔗 https://uni-passau.zoom-x.de/j/65319611618?pwd=LJSf5YUKwurAGyc39KlHqySHPJsXvt.1

      P-U-S-H-Plattform
      https://dilab-research.de/ 
      Kommunikationsplattform der Universität Passau zu länderübergreifenden Kommunikation. 

    • Welcome to the Interuniversity Course on AI in Education!

      Dear students,

      Welcome to this unique interdisciplinary learning experience! In this course, we bring together Computer Science and AI students from Johannes Kepler University (JKU) and Teacher Training students from University of Passau (Uni Passau) to collaborate on real-world challenges in AI-driven education.

      You will work in tandem teams, where AI students take on the role of developers, creating AI-powered tools for educational purposes, while Teacher Training students act as clients, defining didactic requirements and ensuring pedagogical suitability. This course bridges technical, didactic, and applied aspects of AI in education, fostering interdisciplinary collaboration, problem-based learning, and digital competency development.

    • JKU and Uni Passau students

    • Forum

      📢 Welcome to the Course Forum! 📢

      This is the official communication tool for the course. Here, you will find:

      ✅ Important announcements from instructors.
      ✅ Course updates and deadlines – check regularly!
      ✅ A space to ask questions about the course, assignments, or logistics.

      💡 How to use this forum:

      • Before posting a question, check if it has already been answered.
      • Use clear subject lines to help others find information easily.
      • Be respectful and constructive in discussions.

      📝 If you have a question:

      • Post it here, and either your peers or instructors will respond.
      • You can also support each other by answering questions when possible.

      Let’s make this a helpful and engaging space for all! 🚀

    • What You Will Learn

      ✅ For Computer Science & AI Students (JKU):

      • Gain experience in developing AI-powered educational tools (e.g., Claude Artefacts, Custom GPTs).
      • Learn to collaborate with non-technical stakeholders and translate pedagogical needs into technical solutions.
      • Improve your skills in AI model customization, tool development, and prompt engineering.
      • Enhance your project management and teamwork abilities in an interdisciplinary setting.

      ✅ For Teacher Training Students (Uni Passau):

      • Develop a deep understanding of AI, prompting techniques, and AI tools in education.
      • Learn how to communicate specific needs to developers and define clear requirements.
      • Gain experience in evaluating AI tools and providing constructive feedback from a pedagogical perspective.
      • Enhance your ability to integrate AI tools into the classroom for effective teaching and learning.

      Together, you will co-design AI solutions for education, making AI more accessible and useful for teachers and students alike!

  • Assignments

    • Assignment 1: Teams and Themen Link/URL

      Tragt euch in die Tabelle ein und ergänzt folgende Informationen:

      1. Euren Namen
      2. Das Thema, das ihr für eure Schulungsmaterialien oder das KI-gestützte Werkzeug bearbeiten möchtet
      3. Erste grobe Ideen, die ihr bereits dazu habt

      Diese Eintragung dient nicht nur als erste Orientierung für die spätere Zusammenarbeit, sondern auch der Teamfindung. Wenn sich jemand zu einem bestimmten Thema einträgt, kann sich eine weitere Person anschließen, um gemeinsam daran zu arbeiten. Nutzt diese Möglichkeit, um euch frühzeitig mit potenziellen Teammitgliedern zu vernetzen und thematische Schwerpunkte weiterzuentwickeln.

    • Assignment 2: Dokumentation der Arbeitszeit Aufgabe

      Führt ein Protokoll über die gesamte Zeit, die ihr für diese Lehrveranstaltung aufwendet. Dies umfasst Recherche, Projektentwicklung sowie die Teilnahme an Meetings. Eure Dokumentation sollte den gesamten Arbeitsaufwand widerspiegeln und sich an den 4,5 ECTS der Lehrveranstaltung orientieren, was einem Gesamtumfang von ca. 112,5 Stunden entspricht.

      • Format: Die Zeiterfassung soll in einer strukturierten Tabelle (zB Excel) erfolgen.
      • Abgabe: Als PDF-Datei
      • Deadline: 23. September 2025

  • Semester Schedule

    • Ablauf

    • Timeline

  • Ablauf März - Kick-Off Meeting 25. März

    • Ablauf März

      Im März werdet ihr euch in Zweiergruppen zusammenfinden und gemeinsam an der Vorbereitung für die Zusammenarbeit mit den Lehramtsstudierenden arbeiten. Ein zentraler Schwerpunkt liegt auf der Erstellung von Schulungsmaterialien zu Künstlicher Intelligenz (KI). Dabei stellt sich die Frage: Was sollten Lehramtsstudierende über KI wissen? Welche grundlegenden Konzepte sind für den schulischen Kontext relevant, und welche KI-gestützten Tools können Lehrkräfte sinnvoll in ihrem Unterricht einsetzen?

      Zur Unterstützung dieses Lernprozesses werdet ihr Screencasts, Foliensätze und weitere didaktische Materialien erstellen, die den Lehramtsstudierenden eine fundierte Einführung in das Thema ermöglichen. Zusätzlich besteht die Möglichkeit, bereits erste Prototypen der KI-Werkzeuge zu präsentieren, die ihr entwickelt oder in Entwicklung habt. Diese können als Grundlage für die spätere Zusammenarbeit und Weiterentwicklung dienen.

      Am 25. März von 14:00 bis 18:00 Uhr findet eine verpflichtende Sitzung statt, in der ihr die Studierenden aus Passau kennenlernt und eure selbst erstellten Schulungsmaterialien praktisch angewendet werden. Zudem habt ihr die Gelegenheit, erste Prototypen eurer entwickelten KI-Tools vorzustellen, Feedback von den Lehramtsstudierenden zu erhalten und gemeinsam die nächsten Schritte für die weitere Entwicklung zu planen.

    • Kick-Off Meeting 25.03.

      Kick-Off

    • Problem-based Learning - Aufgabenstellungen Informatik Datei
    • Problem-based Learning - Aufgaben stellungen Lehramt Datei
    • PBL-Aufgabenstellung LVA Special Topics Datei

  • Good to know

  • Lecture Slides & Courses

  • AI Tools

  • Digital Tools