ZAKKI - Zentrale Anlaufstelle für innovatives Lehren und Lernen interdisziplinärer Kompetenzen der KI

Das Projekt ZAKKI hatte zum Ziel, Lehrenden und Beschäftigten der Hochschule Magdeburg-Stendal umfassende Kompetenzen im Bereich der Künstlichen Intelligenz zu vermitteln und entsprechende Studien- sowie Qualifizierungsangebote zu entwickeln. In fachbezogenen und fächerübergreifenden Lehr-Lern-Laboren wurden Angebote erarbeitet, die technische, wirtschaftliche, ethische und gesellschaftliche Aspekte der KI berücksichtigten und eine zentrale Anlaufstelle für innovatives Lehren und Lernen schaffen sollten. Das Projekt war Teil der Förderinitiative „Künstliche Intelligenz in der Hochschulbildung“ von Bund und Ländern, wurde als eines von 54 Vorhaben ausgewählt und bis Ende 2025 mit rund zwei Millionen Euro gefördert. Mit ZAKKI und der Beteiligung am Verbundprojekt Ai.Engineering stärkte die Hochschule ihr Profil im Bereich KI und positionierte sich als Kompetenzzentrum auf diesem Gebiet.

Das Bild zeigt die Köpfe eines Menschen und eines menschenähnlichen Roboters, die sich gegenüberstehen und in die Augen schauen.

Wissenschaftliche Projektergenbisse

Entwicklung von Lehr-Lernmaterialien, von denen Lehrmodule in allen Fachbereichen profitieren
Entwicklung von Lehr-Lernmaterialien zu allgemeinen Beratungsthemen, z. B. KI
und wissenschaftliches Schreiben
Entstehung der Seite kiandme.h2.de, dort stehen eine Vielzahl von Lehr-Lernmaterialien zur Verfügung
Etablierung weiterer Formate, wie des AI.CodingClub und des KI-Stammtischs. Diese Formate werden auch nach Projektende weitergeführt.
Umsetzung des Podcasts KI Insights. Hier geht es direkt zum Podcast.
Konzipierung von Selbstlernkursen, z. B. Interdisziplinäre KI Grundlagen
Umsetzung und Bereitstellung technischer Hilfsmittel, z. B. KI-Assistent h2 Chat

Publikationen

AI.Analytics-Lab

Das Bild zeigt eine Grafik in 3D mit einer menschlichen Hand darüber.

Das AI.Analytics-Lab koordinierte und bündelte die Lehraktivitäten in den Themenfeldern Künstliche Intelligenz und Data Science über alle Fachbereiche hinweg. Die entwickelten Lehr- und Lerninhalte sowie innovativen Lehrformate förderten insbesondere Kompetenzen in den Bereichen Datenkompetenz, stochastisches und statistisches Denken sowie algorithmisches Denken und Programmieren. Im Mittelpunkt stand eine strukturierte und algorithmische Herangehensweise an die Gewinnung, Analyse und Interpretation großer Datenmengen mithilfe moderner Data-Analytics-Verfahren.

Lab-Varantwortlicher:
Prof. Dr. rer. nat. Reik Donner

AI.Tech-Lab

Das Bild zeigt Zahnräder. Der Hintergrund ist bunt und futuristisch.

Das AI.Tech-Lab koordinierte und bündelte die Lehraktivitäten in den Wirtschafts-, Ingenieur- und Bewegungswissenschaften sowie im Bereich der Mensch-Technik-Interaktion. Dabei wurden bestehende Angebote systematisch vernetzt und um interdisziplinäre Formate ergänzt. Die entwickelten Lehr- und Lerninhalte förderten insbesondere Kompetenzen in den Bereichen Datenkompetenz, algorithmisches Denken und Programmieren sowie stochastisches und statistisches Denken und stärkten zugleich das anwendungsorientierte Verständnis für KI-Technologien in unterschiedlichen Praxisfeldern der Hochschule.

Lab-Verantwortlicher:
Prof. Dr.-Ing. Fabian Behrendt

AI.Social-Lab

Das Bild zeigt die Hand eines Roboters und eines Menschen, die sich mit dem Zeigefinger berühren.

Das AI.Social-Lab koordinierte und bündelte die Lehraktivitäten in den Sozial-, Bildungs-, Gesundheits- und Geisteswissenschaften und förderte dabei gezielt den interdisziplinären Austausch sowie die nachhaltige Vernetzung bestehender Initiativen. Die entwickelten Lehr- und Lerninhalte sowie innovativen Lehrformate stärkten insbesondere die Fähigkeit zum kritischen Denken im Kontext Künstlicher Intelligenz und förderten die vertiefte, reflektierte Auseinandersetzung mit der Frage, wie sich das Verständnis vom Menschsein im Zeitalter von KI unter veränderten technologischen Bedingungen neu bestimmen lässt.

Lab-Verantwortlicher:
Prof. Dr.-Ing. Sebastian von Enzberg

AI.Teach-Lab

Das Bild zeigt einen aufgeklappten Laptop.

Das AI.Teach-Lab koordinierte die hochschuldidaktische Begleitforschung zu den Gelingensbedingungen des Lehrens und Lernens von KI-Kompetenzen. Zudem führte es regelmäßig hochschulweite Bedarfserhebungen durch, um die Angebote der Labs evidenzbasiert weiterzuentwickeln. Die gewonnenen Erkenntnisse flossen in die Entwicklung einer Zukunftsstrategie „KI Lehren und Lernen“ ein, orientiert an den Zielen der Strategie „AI made in Germany“. Im Mittelpunkt stand der Erkenntnisgewinn für fundierte pädagogisch-didaktische Einschätzungen zum Lernen und Lehren von Künstlicher Intelligenz.

Lab-Verantwortlicher:
Prof. Dr. Rahim Hajji