OER im Kontext genera­tiver Künst­licher Intel­ligenz (KI)

Ergeb­nisse der Community-Berat­schlagung beim OERcamp in Essen am 20. November 2024

Ein Korkbrett ist mit mehreren Zetteln bestückt, die verschiedene Themen und Fragen rund um Open Educational Resources (OER) und Künstliche Intelligenz (KI) behandeln. Auf den Zetteln stehen Überschriften wie "Konträre Werte", "Remix" und "Ressourcenschonung". Die Teilnehmenden können zu den Fragen Feedback geben, indem sie Klebepunkte in verschiedenen Farben anbringen. Ein lila Zettel in der Mitte hebt sich hervor mit dem Titel "Offenheit ist ein WundOERbeikter für bessere KI!". Einige Zettel sind leicht überlappend oder schräg angepinnt. Das Bild vermittelt eine interaktive Workshop- oder Diskussionsatmosphäre, bei der Meinungen und Ideen gesammelt werden.
Foto von Nele Hirsch via eBildungs­labor unter CC0 1.0

Einleitung

Im Rahmen des OER-Festivals 2024 in Essen fand am 20. November eine Community-Berat­schlagung statt, um gemeinsam aus der Perspektive von Open Educa­tional Resources (OER) auf das Thema generative künst­liche Intel­ligenz (generative KI) zu blicken. Die Diskussion stand im Zeichen des 3rd UNESCO World OER Congress in Dubai, der sich auf globaler Ebene dem Thema generative KI widmete. Die Teilge­benden des OER-Festivals hatten sich am Vorabend durch eine Live-Schaltung zu den dortigen Themen infor­miert. Inhalt­liche Grundlage der Berat­schlagung waren die von der Wikimedia im Frühjahr 2024 veröf­fent­lichten Handlungs­emp­feh­lungen „Offene KI für alle„.

Die metho­dische Umsetzung der Berat­schlagung kann hier einge­sehen werden. Es haben sich rund 100 Personen beteiligt. Die gesam­melten Inhalte wurden anschließend mithilfe von KI-Unter­stützung aufbe­reitet, geclustert und in einem kolla­bo­ra­tiven Prozess überar­beitet. Das vorlie­gende Dokument stellt die finale Version dieser gemein­samen Arbeit dar, ist jedoch nicht als abschließend zu betrachten. Vielmehr soll es als leben­diges Dokument verstanden werden, mit dem weiter­ge­ar­beitet und das konti­nu­ierlich verbessert werden kann. Das Ziel war es, die in der OER-Community vorhan­denen unter­schied­lichen Perspek­tiven sichtbar zu machen. Vor diesem Hinter­grund sind zum Teil wider­sprüch­liche Ideen und Empfeh­lungen möglich, die jedoch die Vielfalt der betei­ligten Personen wider­spiegeln.

Themen und Ideen aus der Community-Berat­schlagung

1. Verein­fa­chung von Anpassung und Remix von Lernma­te­rialien durch KI

Häufig wurde genannt, dass generative KI die Anpassung und Weiter­ent­wicklung von OER erheblich erleichtern könnte. Durch den Einsatz von KI können Materialien einfacher übersetzt, an unter­schied­liche Zielgruppen angepasst und remixt werden.

  • KI-gestützte Übersetzung: KI-Tools können genutzt werden, um OER-Materialien in verschiedene Sprachen zu übersetzen. Ein Beispiel wäre das Projekt „NDLA goes Germany“, bei dem norwe­gische Materialien für die Weiter­nutzung im deutsch­spra­chigen Raum angepasst werden könnten.
  • Anpassung an Zielgruppen: Mit KI können Materialien an unter­schied­liche Alters­gruppen, Schwie­rig­keits­grade und Lernan­for­de­rungen angepasst werden, z. B. von Bachelor- auf Schul­niveau.
  • Remix und Weiter­ent­wicklung: KI kann die inhalt­liche Weiter­ent­wicklung von Materialien unter­stützen und kreative Bearbei­tungen und Remixe erleichtern.
  • Öffnung geschlos­sener Materialien: KI kann dabei unter­stützen, geschlossene Materialien zu öffnen (technisch und/oder juris­tisch) und sie in offene Formate zu überführen. Zugleich wurden hier aber ethische Bedenken angemerkt.
  • Barrie­re­freiheit und Sprach­sen­si­bi­lität: Mit KI können Materialien barrierefrei(er)  gestaltet werden, z. B. LRS-konform oder in leichter Sprache.

Die Auffind­barkeit von OER ist eine der am häufigsten genannten Poten­ziale genera­tiver KI im Kontext von OER. Es besteht Bedarf, KI zur automa­ti­schen Generierung von Metadaten einzu­setzen, um die Verschlag­wortung und damit die Auffind­barkeit von Materialien zu erleichtern. Zugleich besteht die Möglichkeit, dass Metadaten dank KI zukünftig obsolet werden, da inhalt­liche Beschrei­bungen aller Art erstellt und gefunden werden können.

  • KI-gestützte Generierung von Metadaten: KI kann genutzt werden, um Tags und Metadaten automa­tisch zu erstellen und so die Auffind­barkeit von OER zu verbessern.
  • KI weist auf unzurei­chende Metadaten hin: OER-Ersteller*innen könnten durch KI-Tools vor der Veröf­fent­li­chung auf fehlende Infor­ma­tionen bei den Metadaten hinge­wiesen werden, um die Qualität der Materialien hinsichtlich ihrer Auffind­barkeit  zu verbessern.
  • Gemeinsame Indizierung und Metadaten-Mapping: KI kann zur Harmo­ni­sierung von Metadaten zwischen verschie­denen Systemen einge­setzt werden, um die Wieder­ver­wend­barkeit zu erhöhen.
  • Verbes­serte Suchfunk­tionen: Es können KI-basierte Suchas­sis­tenten entwi­ckelt werden, die Suchergeb­nisse effizi­enter organi­sieren und struk­tu­rieren. Zum Beispiel könnten Suchende OER angezeigt bekommen, die andere Lernende und Lehrende mit ähnlichen Suchan­fragen ausge­wählt haben.
  • KI als Metasuch­ma­schine für OER: Es wäre denkbar, eine zentra­li­sierte Suche über verschiedene OER-Platt­formen hinweg mithilfe von KI zu ermög­lichen. Eine übergrei­fende Suche ermög­lichen bereits erste Projekte, wie z.B. der OERSI. Mit KI wäre das ohne API möglich.

Als große Chance wurde die Möglichkeit gesehen, mithilfe von KI neue Formen der Zusam­men­arbeit und des Wissens­aus­tauschs innerhalb der OER-Community und darüber hinaus zu ermög­lichen. Ebenfalls wurde reflek­tiert, ob mit genera­tiver KI nicht geradezu das Gegenteil passiert.

  • KI-gestützte Kolla­bo­ra­ti­ons­platt­formen: Es können Platt­formen entwi­ckelt werden, auf denen eine KI als Moderator oder Assistent fungiert, z. B. KI-Moderation in Fachgruppen-Chats.
  • Neue Kolla­bo­ra­ti­ons­formate entwi­ckeln: KI kann genutzt werden, um innovative Methoden der Zusam­men­arbeit zu entwi­ckeln, anstatt nur bestehende Formate zu optimieren.
  • Prompt-Biblio­theken als offene Ressourcen: Eine konkrete Idee ist die Erstellung und das Teilen von Prompt-Sammlungen („Promp­to­theken“) für den Einsatz in OER-Kontexten. Zugleich braucht es ein breiteres Verständnis für die Funkti­ons­weise von KI und die Art der Kontex­tua­li­sierung in Prompts. Damit würde der Fokus stärker auf der Anleitung liegen, wozu es auch bereits erste Ansätze gibt.
  • Ausge­bildete OER-Promptentwickler*innen: Nötig erscheint, mehr Expertise und Quali­fi­zierung für die Erstellung von KI-Prompts im OER-Bereich zu etablieren.
  • Lernplatt­formen mit Gamifi­zierung und virtu­ellen Mentoren: Es kann weiter an KI-basierten Platt­formen zur Steigerung der Motivation und indivi­du­ellen Betreuung der Lernenden gearbeitet werden. Zugleich scheinen die Effekte, wenn überhaupt, oft nur kurzfristig zu sein. Wenn KI eine Mentoren-Rolle übernimmt, ist Trans­parenz hierüber unerlässlich.

Die Quali­täts­ent­wicklung von OER wurde als essen­tiell erachtet, um aktuelle, hochwertige und geprüfte Materialien bereit­zu­stellen. Es wurde disku­tiert, wie KI hierbei unter­stützen kann, indem sie Inhalte auf Richtigkeit, Aktua­lität und Barrie­re­freiheit überprüft.

  • KI als Fact-Checker: KI kann zur Überprüfung von Fakten, Recht­schreibung und Quellen­an­gaben einge­setzt werden. Dazu sollten Techniken wie Retrieval Augmented Generation (RAG) ermög­licht werden, um die Verläss­lichkeit der Infor­ma­tionen zu steigern und die Gefahr von sogenannten Hallu­zi­na­tionen zu verringern.
  • Prüfung auf Barrie­re­freiheit und Perspek­ti­ven­vielfalt: KI kann Materialien hinsichtlich unter­schied­licher Blick­winkel erweitern und deren Barrie­re­freiheit erhöhen oder sicher­stellen.
  • KI unter­stützt bei Lizen­zierung: Es wurde angeregt, KI-Assis­tenten zu entwi­ckeln, die bei der korrekten Lizen­zierung von Materialien helfen.
  • Einbindung in Community-Bewer­tungs­pro­zesse: KI kann Bewer­tungen und Kommen­taren zu OER durch die Nutzenden erweitern und besser nutzbar machen. Zum Beispiel könnten KI-generierte Zusam­men­fas­sungen aller Kommentare den eigent­lichen Kommen­taren voran­ge­stellt werden.
  • Verbes­serung der Metada­ten­qua­lität: Die Metada­ten­qua­lität kann durch KI-Empfeh­lungen und automa­tische Generierung erhöht werden. Hierbei ist sicher­zu­stellen, dass die generierten Metadaten etablierten Standards folgen.

Mehr Inklusion, Vielfalt und der Abbau von Barrieren wurden als wichtige Anfor­de­rungen für eine erfolg­reiche OER-Arbeit genannt. KI kann genutzt werden, um den Zugang zu inklu­siven und barrie­re­freien Ressourcen zu erweitern.

  • Automa­tische Erstellung barrie­re­freier Inhalte: KI kann genutzt werden, um z.B. Alt-Texte für Bilder, Transkripte für Videos und Überset­zungen in leichte Sprache zu generieren. Zugleich braucht es aber immer auch mensch­liche Kontex­tua­li­sierung, um der kultu­rellen Bedeutung von Worten gerecht zu werden.
  • Anpassung an indivi­duelle Bedürf­nisse: Mit KI können Lernma­te­rialien an spezi­fische Anfor­de­rungen angepasst werden, z.B. Vergrö­ßerung, Hervor­hebung oder Vorlesen für Menschen mit Sehbe­ein­träch­ti­gungen.
  • Überprüfung auf Bias: KI könnte einge­setzt werden, um Vorur­teile in Inhalten zu identi­fi­zieren und zu minimieren (z. B. hinsichtlich Gender oder Ethnie). Dies bedürfte gezielter Program­mierung, da KI-Modelle per se natürlich selbst Bias behaftet sind.
  • Trans­for­mation zwischen Formaten: KI kann die Umwandlung von Materialien in verschiedene Formate ermög­lichen, um sie für unter­schied­liche Lernende zugänglich zu machen.
  • KI-Assis­tenten für diverse Wissens­kon­texte: KI kann zur Unter­stützung bei der Erstellung von Inhalten in verschie­denen kultu­rellen und sprach­lichen Kontexten genutzt werden. Zu beachten ist hier die aktuell überwiegend westliche Prägung vorherr­schender KI-Modelle.

Es wurde betont, dass KI dazu beitragen kann, neue Perspek­tiven und Ideen für die Gestaltung von Lehr- und Lernpro­zessen zu eröffnen. Gleich­zeitig wurde die Bedeutung der mensch­lichen Kreati­vität hervor­ge­hoben. Dabei wurde auch das Risiko eines Kreati­vi­täts­ver­lusts durch den Einsatz von KI benannt. KI sollte im besten Fall die mensch­liche Kreati­vität erweitern oder fördern. 

  • KI als Inspi­ra­ti­ons­quelle: KI kann genutzt werden, um neue Ideen und Ansätze für OER zu generieren. Dabei kann KI als Kommu­ni­ka­ti­ons­partner und gedank­licher Sparrings­partner fungieren (“Gedanken-Ping-Pong”), z.B. um Ideen weiter­zu­ent­wi­ckeln und zu schärfen. Bei einem gut reflek­tierten Einsatz könnte dies einem sokra­ti­schen Dialog ähneln.
  • Schaffung kreativer Lernum­ge­bungen: Mensch­liche Kreati­vität sollte durch wertschät­zende Lernum­ge­bungen und eventuell auch durch Unter­stützung durch KI gefördert werden. Die Heraus­ge­ber­schaft gewinnt an Bedeutung.
  • Zeit für Kreati­vität schaffen: Es müssen Freiräume ermög­licht werden, in denen Lernende und Lehrende kreativ arbeiten können, z. B. durch „produktive Lange­weile“ – trotz allge­meiner Effizi­enz­stei­gerung im Kontext von KI.
  • Bestärkung kreativer Lösungen: Mithilfe von KI können kreative Aufga­ben­stel­lungen konkret und praxisnah erschlossen werden.

Die Nutzung von KI im Bildungs­be­reich wirft recht­liche Fragen auf. Trans­parenz, korrekte Lizen­zierung und Offen­legung von KI-Betei­ligung wurden als essen­tiell erachtet.

  • Trans­parenz bei KI-generierten Inhalten: KI-generierte Inhalte sollten mit Angaben zur Urheber­schaft und verwen­deten Quellen gekenn­zeichnet werden.
  • KI erklärt und unter­stützt bei Lizenzen: KI kann genutzt werden, um Creative-Commons-Lizenzen zu erläutern und bei der korrekten Anwendung zu helfen. Dies könnte in Form eines KI-Begleiters gestaltet werden.
  • Einhaltung von Lizenz­an­for­de­rungen: KI-Systeme sollten optima­ler­weise so gestaltet sein, dass sie Lizenz­an­for­de­rungen respek­tieren und nur erlaubte Inhalte verwenden. Trotzdem müsste Vielfalt in der Darstellung erreicht werden können. In diesem Zusam­menhang ist der Common Corpus ein spannendes Projekt. Insgesamt könnten OER verstärkt als Trainings­daten genutzt werden.
  • Selbst­ver­pflichtung zur Nennung von KI-Betei­ligung: Der Einsatz von KI bei der Erstellung von Materialien sollte offen­gelegt werden, wobei zunächst zu klären wäre, was unter notwendige Nennung fällt und was nicht.

Qualität und Trans­parenz sind entscheidend, um Vertrauen in KI-Systeme zu schaffen. Offene Prinzipien und Werte sollten die Entwicklung und Nutzung von KI leiten.

  • Offene Trainings­daten und Open-Source-KI: Die Nutzung und Erstellung von offenen Daten und quell­of­fenen KI-Modellen soll gefördert werden, um Trans­parenz zu verbessern.
  • Bias-Erkennung und -Minimierung: Es sollten Strategien zur Identi­fi­zierung und Reduzierung von Vorur­teilen in KI-Modellen entwi­ckelt werden.
  • Community-basierte Quali­täts­si­cherung: Peer-Review-Prozesse und Feedback aus der Gemein­schaft können zur Überprüfung von KI-Inhalten einge­bunden werden.
  • Entwicklung ethischer Leitlinien: Es sollten Kodizes und Standards für den verant­wor­tungs­vollen Einsatz von KI im OER-Kontext entwi­ckelt werden.
  • Trans­parenz über Trainings­daten: Anbieter von KI-Modellen sollten die genutzten Daten­quellen und ihre Einschrän­kungen offen­legen.

Als wichtig erachtet wurde, dass offene Prinzipien und Werte zu einer ethischen Nutzung von KI beitragen und demokra­tische Werte fördern.

  • Ethische Leitlinien entwi­ckeln: Es sollten Kodizes für den verant­wor­tungs­vollen KI-Einsatz durch Insti­tu­tionen wie UNESCO oder EU-Kommission erstellt werden. Beim 3. OER World Congress zu OER wurde damit begonnen.
  • Demokra­ti­sierung von KI-Zugang: KI-Techno­logien müssen für alle zugänglich sein und nicht von wenigen Unter­nehmen kontrol­liert werden.
  • Deckelung von KI-Profiten: Übermäßige Gewinne aus KI sollten begrenzt und in Bildung und gemein­nützige Zwecke reinves­tiert werden.
  • Demokra­ti­sierung von KI-Modellen: Die demokra­tische Betei­ligung von Personen aus der Zivil­ge­sell­schaft bei der Auswahl von Trainings­daten und der Gestaltung von KI-Systemen könnte stärker gefördert werden. Zudem braucht es gesetz­liche Vorgaben und Regelungen für kommer­zielle KI-Anbieter.
  • Offene Diskussion über KI-Einsatz: Nötig ist ein gesell­schaft­licher Dialog über die Auswir­kungen von KI auf Bildung und Demokratie.

Techno­lo­gische und finan­zielle Zugangs­hürden erschweren den Einsatz von KI. Offene Techno­logien und OER können helfen, den Zugang zu erleichtern und Chancen­gleichheit zu fördern.

  • Entwicklung offener KI-Alter­na­tiven: Es sollten nicht-kommer­zielle, offene KI-Systeme aufgebaut werden, um Abhän­gig­keiten von großen Anbietern zu reduzieren.
  • Bildungs­an­gebote und Ressourcen bereit­stellen: Es sollten offene Lernres­sourcen zur Verbes­serung der KI-Kompe­tenzen für Lehrende und Lernende weiterhin erstellt und geteilt werden.
  • Techno­lo­gische Hürden abbauen: Open-Source-Techno­logien können einge­setzt werden, um beim Aufbau techni­scher Infra­struktur im Kontext von KI und OER zu unter­stützen.
  • Programme für kostenlose oder vergüns­tigte KI-Nutzung: Sinnvoll wären Initia­tiven wie ein „KI-Pakt für Bildungs­ein­rich­tungen“ oder spezielle Angebote für bedürftige Gruppen.
  • Förderung von KI-Literacy: Der Aufbau von Kompe­tenzen, um KI im OER-Kontext sicher und effektiv einzu­setzen, ist wichtig. Dazu sind z. B. durch Workshops oder Selbst­lern­kurse sinnvoll.

Es besteht die Gefahr, dass Menschen sich zu stark auf KI verlassen und kriti­sches Denken verlernen. Offene Bildungs­an­sätze können helfen, einen bewussten Umgang mit KI zu fördern.

  • Bildungs­an­gebote zu KI-Kompe­tenzen: Es sollen OER entwi­ckelt werden, die den verant­wor­tungs­vollen Umgang mit KI vermitteln und kriti­sches Denken fördern.
  • Sensi­bi­li­sierung für KI-Auswir­kungen: Die Aufklärung über die Grenzen, Risiken und ethischen Fragen im Zusam­menhang mit KI ist wichtig.
  • Integration von Ethik in den Bildungs­diskurs: Es gilt, ethische und moralische Diskus­sionen einzu­binden, um das Bewusstsein zu schärfen.
  • Förderung von Selbst- und Lernkom­pe­tenzen: Grund­le­gende Denkfä­hig­keiten und die Fähigkeit zur Reflexion trotz techno­lo­gi­scher Hilfs­mittel sollten gestärkt werden.

Ohne eine Anpassung von Prüfungs­for­maten, wird sich auch die Lernkultur nicht verändern. Eine Anpassung von Prüfungs­for­maten wird deshalb als zentral erachtet, um mehr offene Bildungs­prak­tiken zu reali­sieren.

  • Anpassung von Prüfungs­for­maten: Prüfungen sollten so gestaltet sein, dass sie den Einsatz von KI berück­sich­tigen und das Verständnis, die Kontex­tua­li­sierung und das eigene Weiter­denken statt reines Fakten­wissen bewerten.
  • Prüfen im Kontext von Digita­lität: KI ist Teil der Algorith­mi­zität in der Kultur der Digita­lität. Vor diesem Hinter­grund geht es nicht darum, Prüfungen an KI anzupassen, sondern angesichts verän­derter Reali­täten neu zu denken.
  • Teilen guter Praxis: Gute Praxis (und auch Irrtümer) zu verän­derten Prüfungs­formen sollten geteilt werden, um so vonein­ander zu lernen.
  • Offene Experi­men­tier­räume ermög­lichen: Lehrende und Lernende benötigen mehr Offenheit, um neue Prüfungs­formate auszu­pro­bieren und zu reflek­tieren.

Die ökolo­gische Nachhal­tigkeit von KI wurde als wichtige Heraus­for­derung gesehen. Generative KI ist energie­in­tensiv und stellt eine Heraus­for­derung dar.

  • Energie­ef­fi­ziente KI-Modelle entwi­ckeln: Es ist wichtig, ressour­cen­scho­nende KI-Techno­logien zu erfor­schen und zu fördern sowie erneu­erbare Energien auch im Interesse von KI-Nutzung auszu­bauen.
  • Bewusste Nutzung von KI: Es sollte kritisch bewertet werden, ob der Einsatz von KI in bestimmten Kontexten ökolo­gisch sinnvoll ist.
  • Trans­parenz über Energie­ver­brauch: Es könnte die Möglichkeit geben, sich über den ökolo­gi­schen Fußab­druck von KI-Anwen­dungen zu infor­mieren, z. B. durch Anzeigen des Energie­ver­brauchs.
  • Anwendung der Nachhal­tig­keits­prin­zipien: Prinzipien wie Reduzieren, Wieder­ver­wenden und Recyceln könnten auch bei der Entwicklung und Nutzung von KI beachtet werden (‘reduce, reuse, recycle’).
  • Förderung von Open Science: Offenheit kann Innovation fördern und in diesem Sinne auch zu effizi­en­teren und nachhal­ti­geren Techno­logien führen.

Konkrete Empfeh­lungen nach Zielgruppen

Für OER-Nutzer*innen und Ersteller*innen sowie für Akteure in Bildungs­ein­rich­tungen und in der Politik lassen sich aus diesen Themen und Ideen je 10 Möglich­keiten, Empfeh­lungen bzw. Forde­rungen ableiten.

10 Möglich­keiten für OER-Nutzer*innen und Ersteller*innen
  1. Du kannst KI zum Remix von OER nutzen, z. B. zur Anpassung und Übersetzung.
  2. Du kannst KI einsetzen, um Metadaten und Auffind­barkeit deiner OER zu verbessern.
  3. Du kannst die Barrie­re­freiheit deiner OER durch den Einsatz von KI fördern.
  4. Du solltest kritisch mit KI-generierten Inhalten umgehen.
  5. Du solltest über trans­parent mit denm Einsatz von KI umgehen.
  6. Du solltest, wo immer möglich, offene KI-Tools und Trainings­daten verwenden.
  7. Du kannst gute OER-Arbeit unter­stützen, indem du Wertschätzung für Ersteller*innen zeigst.
  8. Du kannst dich an Community-Aktivi­täten betei­ligen und deine Erfah­rungen teilen.
  9. Du solltest auf korrekte Lizen­zierung und Urheber­recht achten.
  10. Du könntest den ökolo­gi­schen Fußab­druck deiner KI-Nutzung reflek­tieren.
  1. Integriert KI in Lehr- und Lernpro­zesse.
  2. Ermög­licht Fortbil­dungen für Lehrende und Lernende  im Umgang mit KI an.
  3. Fördert Open-Source-Lösungen und offene KI-Modelle.
  4. Entwi­ckelt Strategien zur Quali­täts­ent­wicklung.
  5. Stellt Ressourcen für Barrie­re­sen­si­bi­lität bereit.
  6. Fördert ethisches Verant­wor­tungs­be­wusstsein und kriti­sches Denken.
  7. Passt Lernkultur und Prüfungs­formate an.
  8. Gewähr­leistet Trans­parenz beim Einsatz von KI.
  9. Baut Infra­struk­turen für kolla­bo­ra­tives Lernen auf und schafft Freiräume dafür.
  10. Sensi­bi­li­siert für ökolo­gische Nachhal­tigkeit.
  1. Klare recht­liche Rahmen­be­din­gungen.
  2. Förderung von Open-Source-KI und offene Daten.
  3. Inves­ti­tionen in Bildung und digitale Infra­struktur.
  4. Deckelung übermä­ßiger KI-Profite und Reinves­tition in Bildung.
  5. Förderung der Reflexion ethischer Standards für KI.
  6. Mehr Gerech­tigkeit und gleiche Chancen im KI-Zugang und bei der Nutzung.
  7. Forschung zu nachhal­tiger KI.
  8. Sensi­bi­li­sie­rungs­kam­pagnen zu KI in der Bildung.
  9. Mehr europäische und inter­na­tionale Zusam­men­arbeit zu OER und KI.
  10. Verläss­liche Unter­stützung für Open Educa­tional Resources.

Die Ergeb­nisse können auch als PDF und im ODT-Format herun­ter­ge­laden werden.

Hinweis zu Zitation & Lizenz

Dieses Papier ist als kolla­bo­ra­tives Ergebnis der Teilge­benden des OERcamp 2024 in Essen unter der Lizenz CC0 1.0 freige­geben und darf gerne offen weiter genutzt werden. Bei einer Zitation empfehlen wir die folgende Angabe:  Teilge­bende des OERcamp 2024 in Essen, ausfor­mu­liert von Frank Homp & Nele Hirsch unter Nutzung von ChatGPT 4.0, im Auftrag der Agentur J&K – Jöran und Konsorten. Quelle: oercamp​.de/​offene-ki/

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