Tag der Lehre 2026

 StudyShorts ist eine von uns als Startup-Idee entwickelte KI-Plattform, bei der Lehrinhalte in 60-Sekunden-Videos umgewandelt werden.

Das Tool wird Mitte März als Beta-Version veröffentlicht, was erste Daten zu Akzeptanz und Lerneffektivität liefert.

Anwendungsmöglichkeiten: Prüfungsvorbereitung, Flipped Classroom, Selbststudium und Wissensfestigung. 

Anja Pfaffinger (TH Ingolstadt)

AI@ProSuccess: KI als Booster für berufsbegleitende Lehre

Wie lassen sich Skripte mithilfe von KI in kompakte Learning Nuggets übersetzen? Die Poster-Session zeigt, wie am THI Campus für Weiterbildung KI-basierte MicrolearningFormate berufsbegleitendes Studium flexibler machen und Lehrpersonen bei der didaktischen Aufbereitung unterstützen.

Andrea Zott, Sebastian Vauth (TH Ingolstadt)

Die Teaching Library integriert KI-Tools zur Literaturrecherche und Strukturierung von Themen in eine Schulveranstaltung für 11. Klassen sowie in ein Prüfungsformat eines fortgeschrittenen Kurses für die Fakultät Informatik.

Anwendung und Reflexion zeigen Chancen und Grenzen KI-gestützter Prozesse.

Dr. Beatrice Baldarelli (TH Ingolstadt), Nicola Vierk (TH Ingolstadt)

Skalierbare KI-Lehre: 95% Cache-Effizienz auf EPYC-basierten VMs
Projekt ALICE bietet CPU-Inferenz auf VMs. Ein Pilot (n > 120) belegt 95% CacheEffizienz inkl. KI-generiertem Cache. Das Poster präsentiert hybrides PromptMatching und belegt anhand des Interactive Response Time Law, dass eine 
Kapazität von 650 Studierenden pro VM (4 vCPU, 8 GB RAM) auf der Milan-Baseline 
stabil bedienbar ist. Präsentiert werden Benchmarks zu Latenz und Wirtschaftlichkeit für den skalierten Betrieb

Andreas Lindner  (TH Deggendorf)

ProgressLens ist ein Projekt zur automatisierten Analyse handschriftlicher Lösungen von Mathematikaufgaben mit dem Ziel, individuelles Feedback und automatisierte Bewertung zu kombinieren. Dazu werden multimodale Sprachmodelle wie GPT, Claude und Gemini eingesetzt, die eingescannte Lösungsseiten unter Berücksichtigung der Aufgabenstellung und eines Bewertungsschemas auswerten. Im Zentrum steht die Unterstützung von Lernfortschritten durch zeitnahes, gezieltes Feedback, das auf Wissenslücken aufmerksam macht und konkrete Verbesserungsschritte aufzeigt. Erste Ergebnisse auf drei Klausurdatensätzen sind insgesamt vielversprechend.

Prof. Dr. Ulrich Schlickewei (TH Ingolstadt)

Fachspezifische KI-Lernpartner RAG/SLM im Projekt ALICE mit Impuls, Diskussion, Reflexion:

ALICE nutzt SLMs auf lokaler CPU-Inferenz ohne teure Hardware. Durch 
kursbezogene RAG-Layer und aktives Promptcaching wird der Lernpartner auf 
Vorlesungsinhalte begrenzt und vom Basiswissen isoliert, um Halluzinationen zu minimieren

Andreas Lindner  (TH Deggendorf)
 

"Gesellschaftliche Herausforderungen von KI: Lösungsansätze im Hochschulalltag"

Wie können Hochschulen ethische Herausforderungen von KI konkret im Alltag angehen?
Dieser interaktive Workshop lädt Teilnehmende ein, praxisnah ihre dringendsten KI-Themen
zu identifizieren. Prototypisch werden konkrete Handlungsideen entwickelt und in einem
„Elevator Pitch“ vorgestellt.

Der Workshop schafft einen sicheren Raum für kritisches Denken
und praxisnahe Ansätze zu verantwortungsvoller KI in der Hochschule. Das Konzept wurde
im Rahmen des KI-Lab der HFD entwickelt und bereits erprobt.

Petra Amasreiter (TH Rosenheim)
 

Wie beeinflusst der Einsatz generativer KI-Tools das Lernen, die Motivation und die Selbstregulation? Der 90-minütige Workshop richtet den Fokus bewusst auf die Perspektive der Studierenden. Mithilfe Medienpsychologischer Theorien erarbeiten die Teilnehmenden in interaktiven Co-Creation-Formaten zentrale Chancen und Herausforderungen des KI-gestützten Lernens. Ziel ist es, Impulse für eine Lehre zu gewinnen, die den tatsächlichen Bedarf der Studierenden berücksichtigt.

Prof. Dr. Christine Hennighausen (TH Ingolstadt)

Escape the Bias ist ein interaktives Escape Game zu KI, Fairness und verborgenen Entscheidungslogiken, das sich aktuell im Rahmen der Förderung durch den THI Lehrinnovationsfonds der Entwicklung befindet. Die Teilnehmenden schlüpfen in ein Unternehmen, in dem ein KI-System, ursprünglich für das Recruiting entwickelt, zur Bewertung von Mitarbeitenden eingesetzt wird. Was zunächst wie ein objektiver, datenbasierter Prozess wirkt, entpuppt sich als von versteckten Verzerrungen durch Proxy-Variablen und historische Daten geprägt. Die Spielenden erkennen, wie Designentscheidungen, Optimierungsziele und Fairness-Metriken neue Verzerrungen erzeugen können. Durch Rätsel und Zeitdruck rekonstruieren sie die Funktionsweise des Systems und reflektieren dessen Implikationen. Der Workshop gibt Einblicke in spielbasiertes Lernen und erste Eindrücke aus der Entwicklung.

Prof. Dr. Laura Bechthold, Julia Ruttmann (TH Ingolstadt)

Ein Workshop von Studierenden für Studierende aller Fachrichtungen

In diesem zweiteiligen Block für MINT & BWL untersuchen wir die Funktionsweise und Anwendung von Sprachmodellen (LLMs). Wir betrachten den Weg von Trainingsdaten zum Modell, klären rechtliche Aspekte und erproben strategisches Prompting im Studium. Ein Fokus liegt auf dem kritischen Umgang mit Ergebnissen: Wo liegen die Grenzen der Technik und wie erkennt man Fehler oder Bias?

Wir möchten das 2-teilig anbieten und Teil 1 und 2 können unabhängig voneinander oder gemeinsam besucht werden. 

Teil 1 mit Fokus auf die Grundlagen und Funktionen (Verständnis der Technologie an sich)

Teil 2 mit Fokus auf Prompting und Datenschutz (kritischer Umgang)

Studierendenvertretung (TH Ingolstadt)

KI-gestützte Mikrolerninhalte: Chancen und Herausforderungen für die Hochschullehre am 
Beispiel StudyShorts

Der Workshop adressiert die Diskrepanz zwischen der Konzentration auf Social Media und der
formalen Lernbereitschaft durch die Analyse der KI-App StudyShorts. In den Arbeitsphasen
entwickeln Teilnehmende Szenarien zur didaktischen Integration, evaluieren Lerneffektivität
versus Oberflächlichkeit und erarbeiten Kriterien für verantwortungsvollen Einsatz.

Anja Pfaffinger (TH Ingolstadt)

Bayerisches Foresight-Institut – Mensch in Bewegung

Die zunehmende Integration von KI in Studium und Beruf erfordert von Studierenden technologische, kritisch-reflexive und ethische Kompetenzen. Anhand eines Praxisfalls aus der Hochschullehre entfalten wir diesen für die gemeinsame Analyse und Entwicklung von Ideen. 
Der Workshop verknüpft Impulse mit Ressourcen der Seite zukunftsnavigator.info – insbesondere dem Trendnavigator – und bietet interaktive Arbeitsphasen, in denen Teilnehmende konkrete Ansätze zur Förderung von KI-Literacy und Future Skills erarbeiten.

Dr. Gerhard Schönhofer (TH Ingolstadt)

Beyond Note-Taking: Eine lokale und transparente KI-Pipeline für die Bewertung mündlicher
Prüfungen, die basierend auf Audioaufnahmen und kursbezogenen Materialien strukturierte
Feedback- und Bewertungsvorschläge generiert. 

Maximilian Dauner (HS München)

KI als Effizienz-Boost für Professorinnen und Professoren: Optimieren Sie E-Mails, Feedback & Moodle. Nutzen Sie KI für Gutachten, Prüfungsfragen sowie interaktive Simulationen. Dieser Praxis-Workshop zeigt, wie Sie ohne „AI Slop“ zu generieren durch KI Zeit gewinnen und die Qualität der Lehre weiter steigern können.

Prof. Dr.-Ing. Hans-Joachim Hof (TH Ingolstadt)

Ein Workshop von Studierenden für Studierende aller Fachrichtungen

In diesem zweiteiligen Block für MINT & BWL untersuchen wir die Funktionsweise und Anwendung von Sprachmodellen (LLMs). Wir betrachten den Weg von Trainingsdaten zum Modell, klären rechtliche Aspekte und erproben strategisches Prompting im Studium. Ein Fokus liegt auf dem kritischen Umgang mit Ergebnissen: Wo liegen die Grenzen der Technik und wie erkennt man Fehler oder Bias?

Wir möchten das 2-teilig anbieten und Teil 1 und 2 können unabhängig voneinander oder gemeinsam besucht werden. 

Teil 1 mit Fokus auf die Grundlagen und Funktionen (Verständnis der Technologie an sich)

Teil 2 mit Fokus auf Prompting und Datenschutz (kritischer Umgang)

Studierendenvertretung (TH Ingolstadt)