Reifegradmodell KI in der Lehre: Ein Reifegradmodell zur Abbildung, Messung und Zielsetzung des KI-Einsatzes in Hochschulen

Sames, Gerrit; Herrmann, Kerstin; Wagenknecht, Armin; Fuchs, Marcus; Kamutzki, Daniela (2025)

Monographie

Open Access

Verlag

TH Mittelhessen

Ort

Gießen

Serientitel

THM-Hochschulschriften

Serienzählung

Seitenumfang

DOI

10.25716/thm-355

Abstract

Der 30. November 2022 markiert den Beginn einer neuen Ära: An diesem Tag machte OpenAI das Large Language Model ChatGPT öffentlich zugänglich. Seither erleben alle Bereiche der künstlichen Intelligenz (KI) eine rasante Entwicklung. Die Potenziale von KI für die Lehre der Zukunft werden in einem Reifegradmodell strukturiert, systematisiert und messbar gemacht. Mithilfe einer numerischen Bewertung lassen sich aktuelle Reifegrade bestimmen, Zielsetzungen definieren und deren Fortschritt überwachen.

THM Autoren

Prof. Dr. Marcus Fuchs Prof. Dr. Kerstin Herrmann Daniela Kamutzki Prof. Dr.-Ing. Gerrit Sames Prof. Dr.-Ing. Armin Wagenknecht

Zitieren:

Sames, G., Herrmann, K., Wagenknecht, A., Fuchs, M., & Kamutzki, D. (2025). Reifegradmodell KI in der Lehre: Ein Reifegradmodell zur Abbildung, Messung und Zielsetzung des KI-Einsatzes in Hochschulen: Bd. 34. THM-Hochschulschriften. TH Mittelhessen. https://doi.org/10.25716/thm-355