KI-Café to go & KI-Café to go plus

Das KI-Café to go verbindet kurze fachliche Impulse mit der praktischen Auseinandersetzung mit KI in Lehre, Forschung und Arbeitsorganisation. Die Teilnehmenden erkunden ausgewählte KI-Systemfunktionen, erproben deren Gestaltung anhand konkreter Beispiele und entwickeln – ausgehend vom jeweiligen Veranstaltungsthema – erste Ansätze für eigene didaktische, wissenschaftliche oder organisatorische Szenarien. Dabei beziehen sie passende Gestaltungskriterien ein.


Das BUW-KI-Agenten-Studio und der Prompt-Coach kommen je nach Thema zum Einsatz. Im abschließenden Austausch diskutieren die Teilnehmenden ihre Erfahrungen, reflektieren mögliche Einsatzfelder und vernetzen sich.


Für das kompakte KI-Café to go sind 45–90 Minuten vorgesehen. KI-Café to go plus dauert 2–4 Stunden und bietet mehr Raum, KI-Systemfunktionen vertieft zu erproben, eigene Szenarien weiterzuentwickeln und Ergebnisse gemeinsam zu reflektieren.

Was? Wann? Wie?
<h3>KI-Caf&eacute; to go &amp; KI-Caf&eacute; to go plus</h3>

Kommende Termine

26.10.2026 · 09:00
KI-Agenten-Studio der BUW erkunden: Funktionen erproben und Szenarien entwickeln
ZOOM
16.11.2026 · 09:00
Design your AI: Vom Anwendungsfall zum eigenen KI-Assistenten
ZOOM
07.12.2026 · 09:00
Skills für KI-Assistenten: Spezialisierte KI-Fähigkeiten entwickeln und einsetzen
ZOOM
18.01.2027 · 09:00
KI-Agenten-Studio der BUW erkunden: Funktionen erproben und Szenarien entwickeln
ZOOM
11 Beitraege
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Themen: KI-Café to go
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25.10.2027 · 09:00 – 14:00 Wissenschaftler:innen
KI KI-Didaktik CO-Kreation mit KI

25.10.2027 · 09:00 – 14:00

Wie lassen sich mit generativer KI kompakte, interaktive und lernförderliche Lernangebote für die Hochschullehre entwickeln? Der Workshop verbindet wissenschaftlich fundierte Gestaltungsprinzipien des digitalen Lernens mit den Möglichkeiten generativer KI und führt von der didaktischen Konzeption bis zum eigenen Microlearning-Prototyp. Ein kompakter fachlicher Impuls führt in zentrale Grundlagen des Microlearning und der digitalen Lernmediengestaltung ein. Im Mittelpunkt stehen Constructive Alignment, Cognitive Load Theory und ausgewählte Multimedia-Prinzipien sowie Ansätze zur kognitiven Aktivierung, Motivation, Interaktivität und zum Feedback. Auch Gestaltungsmöglichkeiten wie Gamification, Personalisierung und adaptive Lernwege werden hinsichtlich ihres didaktischen Mehrwerts betrachtet. Anhand ausgewählter Praxisbeispiele analysieren die Teilnehmenden, wie diese Prinzipien in Microlearning-Angeboten umgesetzt werden können und welche Möglichkeiten generative KI bei der Strukturierung und didaktischen Reduktion von Inhalten, der Entwicklung von Lernaktivitäten und Feedback sowie der Gestaltung multimedialer und interaktiver Elemente eröffnet. Dabei werden didaktischer Mehrwert und technische Machbarkeit gleichermaßen berücksichtigt. Auf dieser Grundlage konzipieren und entwickeln die Teilnehmenden ein eigenes Microlearning-Projekt für ihre Lehre und setzen zentrale Elemente prototypisch um. Die entstandenen Prototypen werden erprobt und anhand fachlicher, didaktischer, medialer und technischer Kriterien reflektiert. Bildung für nachhaltige Entwicklung (BNE) wird als Querschnittsperspektive berücksichtigt – insbesondere mit Blick auf Zugänglichkeit und Teilhabe, OER und Nachnutzbarkeit, ressourcenbewusste Gestaltung sowie einen reflektierten und verantwortungsvollen Einsatz generativer KI.

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26.07.2027 · 09:00 – 10:30 Wissenschaftler:innen
KI KI-Didaktik CO-Kreation mit KI

26.07.2027 · 09:00 – 10:30

KI-Literacy fördern: Lernziele und Lehraktivitäten für einen reflektierten KI-Umgang gestalten Welche KI-Kompetenzen benötigen Studierende für einen fachlich fundierten, kritischen und verantwortungsbewussten Umgang mit generativer KI? KI-Literacy umfasst mehr als die Anwendung einzelner Tools oder das Formulieren von Prompts. Sie schließt das Verständnis grundlegender Funktionsprinzipien und Grenzen, die zielgerichtete Nutzung von KI sowie die kritische Bewertung von Ergebnissen und deren verantwortungsbewussten Einsatz ein. Die Teilnehmenden analysieren ein ausgewähltes KI-Kompetenzmodell und untersuchen, welche Kompetenzbereiche für ihre Lehrkontexte relevant sind. Daraus leiten sie konkrete Lernziele ab und entwickeln passende Lehr-Lern-Aktivitäten, mit denen Studierende KI-Kompetenzen aufbauen, anwenden und reflektieren können. An ausgewählten Beispielen übertragen die Teilnehmenden die gewonnenen Erkenntnisse auf eigene Lehrkontexte und entwickeln erste Ansätze zur systematischen Integration von KI-Literacy in die Hochschullehre.

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07.06.2027 · 09:00 – 10:30 Wissenschaftler:innen
KI KI-Didaktik CO-Kreation mit KI

07.06.2027 · 09:00 – 10:30

Prüfungsdidaktik in Zeiten von KI: Prüfungsformate reflektieren und weiterentwickeln Wie lassen sich Prüfungen gestalten, wenn generative KI bei der Bearbeitung grundsätzlich verfügbar ist? Die Teilnehmenden untersuchen, wie fachliche Kompetenzen und individuelle Eigenleistungen sichtbar, nachvollziehbar und bewertbar gemacht werden können. Ausgehend von Lernzielen, Kompetenzanforderungen und Taxonomiestufen analysieren sie die Passung von Lehr-Lern-Aktivitäten, Prüfungsformaten und Bewertungskriterien im Sinne des Constructive Alignment. Dabei reflektieren sie, welche Leistungen Studierende selbst erbringen sollen, in welcher Form KI eingesetzt werden kann und wie Arbeits- und Entscheidungsprozesse, Begründungen oder Reflexionen in die Prüfungsgestaltung einbezogen werden können. Anhand ausgewählter Beispiele prüfen die Teilnehmenden bestehende Prüfungsaufgaben und entwickeln erste Ansätze für kompetenzorientierte Prüfungsszenarien unter Bedingungen generativer KI.

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31.05.2027 · 09:00 – 10:30 Wissenschaftler:innen
KI KI-Didaktik CO-Kreation mit KI

31.05.2027 · 09:00 – 10:30

Denken mit KI: Kognitive Eigenleistung und Zusammenarbeit gestalten Wie lässt sich KI nutzen, ohne zentrale fachliche Denkleistungen an sie auszulagern? Die Teilnehmenden analysieren, welche Denkhandlungen für die Bearbeitung einer Aufgabe erforderlich sind – etwa Analysieren, Erklären, Strukturieren, Argumentieren, Bewerten oder Problemlösen – und untersuchen, welche davon von Studierenden selbst, von der KI oder in bewusster Zusammenarbeit übernommen werden können. Konzepte wie kognitive Aktivierung, Cognitive Offloading, Distributed Cognition und Scaffolding dienen als Bezugsrahmen, um unterschiedliche Formen der Mensch–KI-Zusammenarbeit zu untersuchen. Dabei wird betrachtet, wann KI eigene Denkprozesse durch Hinweise, Rückfragen, Gegenargumente oder alternative Perspektiven unterstützt und wann sie erforderliche kognitive Eigenleistungen ersetzt. Im BUW-KI-Agenten-Studio erproben die Teilnehmenden exemplarisch ein Szenario und gestalten die Rolle der KI so, dass fachliche Eigenleistungen angeregt, eingefordert und sichtbar gemacht werden. Die Verantwortung für zentrale fachliche Entscheidungen und deren Begründung verbleibt bei den Studierenden.

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26.04.2027 · 09:00 – 11:30 Wissenschaftler:innen
KI KI-Didaktik CO-Kreation mit KI

26.04.2027 · 09:00 – 11:30

Lernen mit KI: Lernprozesse lernförderlich begleiten Wie kann KI Studierende dabei unterstützen, ihr Lernen selbst zu planen, zu beobachten und anzupassen? Die Teilnehmenden setzen sich mit zentralen Prozessen des selbstregulierten Lernens auseinander – vom Setzen von Lernzielen und der Planung über die Auswahl kognitiver, metakognitiver und ressourcenbezogener Lernstrategien bis zu Self-Monitoring, Regulation und Reflexion. Im BUW-KI-Agenten-Studio erproben sie exemplarisch, wie ein KI-Assistent durch Fragen, Impulse und Feedback zur Lernprozesssteuerung beitragen kann. Dabei untersuchen sie, wie Studierende ihren Lernfortschritt anhand geeigneter Lernnachweise überprüfen, die Wirksamkeit eingesetzter Strategien reflektieren und ihr weiteres Vorgehen begründet anpassen können. Im Mittelpunkt steht die didaktische Gestaltung der Mensch–KI-Interaktion: Die KI unterstützt die Selbstregulation, übernimmt aber nicht die Steuerung des Lernprozesses.

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15.02.2027 · 09:00 – 10:00 Hochschulangehörige
KI CO-Kreation mit KI

15.02.2027 · 09:00 – 10:00

Design your Agent: KI-Agenten mit MCP gestalten Wie wird aus einem KI-Assistenten ein handlungsfähiger KI-Agent? Die Teilnehmenden untersuchen, wie KI-Agenten Ziele verfolgen, Aufgaben in Handlungsschritte überführen, Entscheidungen treffen und über Tools und MCP mit externen Systemen interagieren können. Im BUW-KI-Agenten-Studio gestalten sie exemplarisch einen agentischen Workflow. Sie legen Ziel und Auftrag, verfügbare Tools und MCP-Verbindungen, Handlungsschritte und Entscheidungspunkte sowie Regeln und Grenzen des autonomen Handelns fest. Dabei bestimmen sie gezielt, an welchen Stellen Human-in-the-Loop erforderlich ist und Entscheidungen, Ergebnisse oder Aktionen durch Menschen geprüft und freigegeben werden. Anhand eines ausgewählten Szenarios erproben die Teilnehmenden das Zusammenspiel von Agent, Tools, Entscheidungen und menschlicher Kontrolle und reflektieren Potenziale und Grenzen agentischer KI-Systeme.

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18.01.2027 · 09:00 – 10:00 Hochschulangehörige
KI

18.01.2027 · 09:00 – 10:00

KI-Agenten-Studio der BUW erkunden: Funktionen erproben und Szenarien entwickeln Die Teilnehmenden erhalten einen praxisorientierten Einblick in das BUW-KI-Agenten-Studio und erkunden, wie sich generative KI für unterschiedliche Aufgaben in Lehre, Forschung und Hochschulorganisation gestalten und einsetzen lässt. Sie lernen zentrale Komponenten des Studios kennen – von spezialisierten KI-Assistenten und KI-Agenten über Skills und Wissensquellen (RAG) bis zu Memory und MCP. An ausgewählten Beispielen untersuchen sie, welche Funktion die einzelnen Komponenten übernehmen, wie sie zusammenspielen und welche unterschiedlichen Formen der KI-Unterstützung sich damit realisieren lassen. Im Mittelpunkt steht die praktische Erprobung im Studio. Die Teilnehmenden testen ausgewählte Funktionen, vergleichen unterschiedliche Einsatzmöglichkeiten und reflektieren, welche Systemkomponenten für konkrete Aufgaben sinnvoll sind. Darauf aufbauend entwickeln sie erste Ideen für eigene Anwendungsszenarien und diskutieren deren Potenziale und Grenzen.

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07.12.2026 · 09:00 – 10:00 Wissenschaftler:innen
KI KI-Didaktik CO-Kreation mit KI

07.12.2026 · 09:00 – 10:00

Skills für KI-Assistenten: Spezialisierte KI-Fähigkeiten entwickeln und einsetzen Wie lassen sich KI-Assistenten gezielt um spezialisierte Fähigkeiten erweitern? Die Teilnehmenden untersuchen, wie Skills als klar abgegrenzte und wiederverwendbare Fähigkeiten gestaltet und in KI-Assistenten eingesetzt werden können. Beispiele sind ein Constructive-Alignment-Skill zur Abstimmung von Lernzielen, Lehr-Lern-Aktivitäten und Prüfungsformen, ein Skill zur Analyse wissenschaftlicher Texte oder zur systematischen Bewertung von Ergebnissen anhand definierter Kriterien. Ausgehend von einer konkreten Aufgabe analysieren die Teilnehmenden den Aufbau eines Skills. Sie bestimmen Ziel und Anwendungsbereich, erforderliches Fach- und Methodenwissen, benötigte Eingaben und Kontextinformationen, die Bearbeitungslogik und Arbeitsschritte sowie Regeln, Ausgabeformate und Qualitätskriterien. Im BUW-KI-Agenten-Studio entwickeln und erproben sie exemplarisch einen Skill und untersuchen, wie sich damit die Fähigkeiten eines KI-Assistenten gezielt erweitern lassen. Anhand ausgewählter Testfälle prüfen sie die Ergebnisse und optimieren einzelne Komponenten des Skills. So wird sichtbar, wie fachliches und methodisches Wissen in wiederverwendbare KI-Fähigkeiten überführt und für unterschiedliche Anwendungsszenarien nutzbar gemacht werden kann.

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16.11.2026 · 09:00 – 10:00 Hochschulangehörige
KI KI-Didaktik

16.11.2026 · 09:00 – 10:00

Design your AI: Vom Anwendungsfall zum eigenen KI-Assistenten Wie wird aus einer konkreten Aufgabe ein spezialisierter KI-Assistent? Ausgehend von einem klar abgegrenzten Anwendungsfall entwickeln die Teilnehmenden im BUW-KI-Agenten-Studio einen ersten eigenen Prototyp. Als Orientierungsrahmen dient ein Baukasten zur systematischen Gestaltung von KI-Assistenten. Die Teilnehmenden bearbeiten zentrale Gestaltungscluster: Kernauftrag und Zielsetzung, Kontext und Wissensgrundlage, Analyse- und Bearbeitungslogik, Prozess- und Interaktionssteuerung sowie Qualität und Kontrolle. Sie entscheiden, welche dieser Komponenten für ihren Anwendungsfall erforderlich sind und wie sie in den Anweisungen des Assistenten konkret ausgestaltet werden. Im Mittelpunkt steht die praktische Entwicklung und Erprobung. Die Teilnehmenden konfigurieren ihren Assistenten, testen ihn anhand ausgewählter Eingaben und überprüfen, ob sein Verhalten den zuvor festgelegten Anforderungen und Qualitätskriterien entspricht. Auf Grundlage der Ergebnisse verändern sie gezielt einzelne Bausteine und beobachten, wie sich diese Änderungen auf das Verhalten des Assistenten auswirken. So entsteht ein erster prototypischer KI-Assistent, dessen Gestaltung nachvollziehbar aus dem jeweiligen Anwendungsfall abgeleitet ist.

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26.10.2026 · 09:00 – 10:00 Hochschulangehörige
KI

26.10.2026 · 09:00 – 10:00

KI-Agenten-Studio der BUW erkunden: Funktionen erproben und Szenarien entwickeln Die Teilnehmenden erhalten einen praxisorientierten Einblick in das BUW-KI-Agenten-Studio und erkunden, wie sich generative KI für unterschiedliche Aufgaben in Lehre, Forschung und Hochschulorganisation gestalten und einsetzen lässt. Sie lernen zentrale Komponenten des Studios kennen – von spezialisierten KI-Assistenten und KI-Agenten über Skills und Wissensquellen (RAG) bis zu Memory und MCP. An ausgewählten Beispielen untersuchen sie, welche Funktion die einzelnen Komponenten übernehmen, wie sie zusammenspielen und welche unterschiedlichen Formen der KI-Unterstützung sich damit realisieren lassen. Im Mittelpunkt steht die praktische Erprobung im Studio. Die Teilnehmenden testen ausgewählte Funktionen, vergleichen unterschiedliche Einsatzmöglichkeiten und reflektieren, welche Systemkomponenten für konkrete Aufgaben sinnvoll sind. Darauf aufbauend entwickeln sie erste Ideen für eigene Anwendungsszenarien und diskutieren deren Potenziale und Grenzen.

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13.10.2026 · 13:00 – 15:00 Auszubildende
KI Future Skills

13.10.2026 · 13:00 – 15:00

Generative KI verstehen und anwenden – Grundlagen für den Ausbildungsalltag Die Teilnehmenden setzen sich mit den Grundlagen generativer KI und dem Prompt-Zyklus auseinander. Im Mittelpunkt stehen zentrale Stationen der Textgenerierung mit Sprachmodellen: die Zerlegung des Prompts in Tokens, deren Repräsentation als Embeddings, die Verarbeitung im Transformer sowie die Wahrscheinlichkeitsberechnung und schrittweise Auswahl weiterer Tokens. Sie erfahren, wie dieser modellinterne Ablauf mit dem Mensch–KI-Zyklus aus Antwort, Prüfung, Reflexion und erneutem Prompting zusammenhängt. Darauf aufbauend erproben die Teilnehmenden ausgewählte Prompt-Techniken und erhalten einen ersten Einblick in Prompt Engineering, Context Engineering und Agentic Engineering. Praxisnahe Beispiele aus Informatik und IT-Technik stellen den Bezug zum Ausbildungsalltag her. Ergänzend werden grundlegende Fragen zu Urheberrecht, Lizenzen und Datenschutz beim Einsatz generativer KI angesprochen, einschließlich des Umgangs mit personenbezogenen und vertraulichen Informationen.

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