KI-gestützte UX-Kurslehrpläne entwerfen
Gewähltes Thema: Entwurf von KI-gestützten UX-Kurslehrplänen. Willkommen auf unserer Startseite, auf der wir zeigen, wie zukunftsfähige UX-Lehre aussieht, wenn Lernziele, Methoden, Tools und Ethik klug mit künstlicher Intelligenz verwoben werden.
Modulstruktur: Von Grundlagen zu angewandten Projekten
Starten Sie mit realen Problemräumen, skizzieren Sie Datenquellen und etablieren Sie Prompting-Grundlagen. Ein Mini-Sprint führt von ersten Hypothesen zu low-fidelity Skizzen, die gemeinsam mit einfachen KI-Generierungen verglichen werden. So lernen Studierende früh, Annahmen sichtbar und überprüfbar zu machen.
Bewertung: Rubrics, Evidenz und Feedback-Schleifen
Bewerten Sie Problemverständnis, Ideationsbreite, Experimentlogik, Nutzereinbindung und ethische Reflexion. Ein starker Nachweis ist ein sauberer Experimentbericht: Hypothese, Perspektiven, verwendete Prompts, Ergebnisse, Grenzen und nächste Schritte, gestützt durch Artefakte und Daten.
Bewertung: Rubrics, Evidenz und Feedback-Schleifen
Kombinieren Sie Präsentation mit kurzer mündlicher Verteidigung, um Entscheidungswege zu prüfen. Ein kontinuierliches Lerntagebuch erfasst Aha-Momente, Fehlversuche und Lernfortschritte. Diese Selbstreflexion verhindert, dass KI als „Black Box“ akzeptiert wird.
Didaktische Methoden und Übungsformen
Prompt-Karaoke und Reverse Prompting
Lassen Sie Teams fremde Ergebnisschnipsel erklären und die zugrunde liegenden Prompts rekonstruieren. Dadurch lernen sie, wie Formulierungen Qualität, Vielfalt und Verzerrungen beeinflussen – und wie man präzise, prüfbare Anweisungen entwickelt.
Wizard-of-Oz und schnelle Prototypen
Bevor teure Integrationen entstehen, simulieren Studierende KI-Funktionen manuell. So erkennen sie Interaktionsrisiken, Datenbedarfe und Erwartungen früh. Das beschleunigt Iterationen, spart Ressourcen und schärft das Verständnis für passende KI-Einsatzpunkte.
Ethik, Bias und rechtliche Leitplanken
Arbeiten Sie mit realen Fallstudien, in denen Formulierungen Diskriminierung verstärken. Studierende entwickeln Metriken, testen alternative Prompts und dokumentieren Verbesserungen. So wächst ein praktisches Repertoire zur faireren Gestaltung von KI-gestützten UX-Flows.
Ethik, Bias und rechtliche Leitplanken
Besprechen Sie Einwilligungen, Zweckbindung, Anonymisierung und Lizenzfragen. Klären Sie, welche Inhalte nicht in externe Modelle gehören und wie man sensible Informationen sicher ersetzt. Ein Compliance-Canvas hilft, Kursprojekte rechtlich sauber zu planen.
