Lehren von KI-gestütztem User-Experience-Design
Ausgewähltes Thema: Lehren von KI-gestütztem User-Experience-Design. Willkommen in einem lebendigen Lernraum, in dem wir KI als kreativen Partner einsetzen, um nutzerzentrierte Produkte schneller, fairer und wirksamer zu gestalten. Abonnieren Sie, diskutieren Sie mit und bringen Sie Ihre Unterrichtsfragen ein.
Grundlagen des KI-gestützten UX-Unterrichts
Was bedeutet KI in UX wirklich?
KI erweitert Wahrnehmung, nicht Urteilsvermögen: Sie erkennt Muster, simuliert Szenarien und schlägt Varianten vor. Im Unterricht verankern wir diese Rolle früh, damit Studierende KI als Partner statt Ersatz missverstehen.
Lernziele, die Substanz haben
Wir formulieren Outcomes wie Hypothesenentwicklung, Datenkritik, Modellverständnis und Prototyping mit Feedback-Loops. So messen wir Fortschritt nicht an Buzzwords, sondern an nachweislich besseren Nutzererlebnissen.
Einführungssprint in einer Woche
Im Auftaktsprint erstellen Teams schnelle Nutzerprofile, generieren KI-gestützte Storyboards und testen Mikrointeraktionen. Eine Studentengruppe entdeckte so frühzeitig einen Edge Case, der später teure Rework-Kosten vermieden hätte.
Studierende lernen, Fragen in Datenbedürfnisse zu übersetzen: Welche Signale fehlen? Welche Verzerrungen drohen? Ein kurzer Datenaudit vor jedem Prototyp spart spätere Überraschungen und fördert bewusstes Gestalten.
Didaktik: Von Theorie zu Praxis mit Daten und Modellen
Werkzeuge und Workflows: Prompting bis Prototyping
Wir lehren Prompt-Briefings mit Ziel, Ton, Einschränkungen und Evaluationskriterien. Ein Team dokumentierte Prompt-Versionen wie Designentscheidungen und konnte so reproduzierbar bessere Microcopy generieren.
Werkzeuge und Workflows: Prompting bis Prototyping
Durch KI-Plugins entstehen Varianten schneller, doch Tests bleiben menschlich. Wir verbinden Figma-Flows mit kleinen Code-Snippets, um echte Datenzustände zu simulieren und Edge Cases konsequent sichtbar zu machen.
Ethische Leitplanken und verantwortungsvolle Gestaltung
Bias erkennen, Risiken mindern
Wir üben systematisch Bias-Mapping: Wer profitiert, wer leidet, wer fehlt in den Daten? Ein Kursprojekt ersetzte eine voreingenommene Intent-Liste und steigerte Zufriedenheit marginalisierter Nutzergruppen signifikant.
Transparenzsprachregel und Consent-Design
Studierende formulieren klare Hinweise, wenn KI beteiligt ist, und gestalten granulare Zustimmung. Die Tests zeigten: Ehrlichkeit reduziert Abbruchraten, weil Vertrauen und Kontrolle sichtbar zunehmen.
Minimaldatensatz statt Datensammeltrieb
Wir praktizieren Datenaskese: Erhebe nur, was den Nutzen belegt. Ein Team halbierte Felder im Onboarding, verbesserte Completion-Rate und dokumentierte die Abwägungen als Bestandteil der Designgeschichte.
Fallstudien: Unterrichtsprojekte mit Wirkung
Ein Team entwickelte einen KI-Assistenten, der Onboarding-Fragen in natürlicher Sprache beantwortet. Durch bewusste Tonalität und Eskalationslogik stieg die Aktivierungsrate, während Supporttickets spürbar sanken.
Bewertung und Feedback: Metriken, die Lernen sichtbar machen
Bewertet wird nicht nur das Ergebnis, sondern die Argumentationskette: Hypothese, Experiment, Evidenz, Entscheidung. Diese Transparenz stärkt Teamreflexion und verhindert Schönheitspreise ohne Nutzerwirkung.
Bewertung und Feedback: Metriken, die Lernen sichtbar machen
Jede Woche enthält eine Test-Minimum: fünf Nutzergespräche, Log-Leseübung oder Mini-A/B. Die Routine baut Mut zum Lernen aus Fehlern auf und beschleunigt die Qualitätskurve spürbar.
Community und kontinuierliches Lernen
Abonnieren Sie unseren monatlichen Rundbrief mit Aufgabenblättern, Rubrics, Prompt-Templates und Fallstudien. Antworten Sie mit Ihren Funden, damit wir gemeinsam die Sammlung verbessern und verbreitern.
Community und kontinuierliches Lernen
Bringen Sie Unterrichtsfragen, Tool-Erfahrungen oder Projekthürden mit. Wir sammeln Themen, priorisieren gemeinsam und dokumentieren Takeaways, damit jede Session nachhaltigen Nutzen über den Moment hinaus stiftet.
