Aufgaben:

• KI in der Hochschullehre: Entwicklung und Durchführung von Support und Workshops für Lehrende zum KI-Einsatz in Lehre und Prüfungen.
• Strategische Dekanatsberatung: Beratung zu Digitalisierungsthemen und Unterstützung bei der Prozessautomatisierung.
• Technologie-Evaluation: Kontinuierliche Bewertung neuer Technologien, Lernwerkzeuge und Lernplattformen.
• Didaktische Beratung: Unterstützung von Lehrenden bei der Gestaltung digitaler Lehrelemente und E-Assessments.
• Strategische Entwicklung: Mitwirkung bei der Weiterentwicklung von Leitlinien und Prüfungsordnungen bezüglich der Potenziale und Risiken von KI.
• Software- & Prozessoptimierung: Entwicklung digitaler Werkzeuge zur Optimierung des Lehrbetriebs.
• Vernetzung: Universitätsinterne Kooperation zur Weiterentwicklung von IT-Infrastruktur, digitaler Lehre und KI-Einsatz.

Homepage: https://david-bardiau.de/

Ich verbinde meine Lehre mit meiner Forschung. Im Mittelpunkt stehen dabei didaktische Konzepte der Mensch-Computer-Interaktion, deren Wirkungsweisen sowie die Kompetenzentwicklung. Im Bereich der Informatik- und KI-Didaktik entwickele ich theoriegeleitete Lehrwerkzeuge. Das übergeordnete Ziel besteht darin, durch diese Werkzeuge fachspezifische Kompetenzen zu vermitteln und parallel deren Effekte wissenschaftlich zu evaluieren. Die Impulse zur Projektentwicklung entstehen aus konkreten Bedarfen der eigenen Lehre sowie aus aktuellen Diskussionen im jeweiligen Forschungsfeld. Der Bedarf zur Projektentwickelung ergibt sich aus konkreten Lehrbedarfen sowie literaturgestützen Forschungszielen.

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  Hybrid visuelle Programmierumgebung 

  Im Rahmen meiner Dissertation entwickele ich ein Konzept und letztendlich ein Programm zur visuellen Programmierung, das die Vermittlung von Programmierung in der Hochschullehre vereinfachen soll. Die Zielgruppe sind Studierende in nicht-technischen Fachrichtungen beispielsweise im Rahmen der computergestützten Methodenausbildung oder der digitalen Kompetenzentwicklung. Das Programm wird mit DBR-Methodik über mehrere Semester in Seminarveranstaltungen weiterentwickelt und evaluiert. Das Konzept baut auf bestehende Forschungsansätze aus der Didaktik der Informatik und der Methodenlehre im Bereich von Data Science und Computational Methods auf. Es werden Probleme adressiert, die bekannterweise entstehen, wenn die Programmierung als fachfremdes Konzept in interdisziplinären Disziplinen etabliert werden soll. 
   

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  Digitales Whiteboard für Mensch-KI-Interaktion

  Für die Nutzung generativer KI sind aktuell Chatoberflächen etabliert. Neben diesem Format gewinnen alternative Interaktionsmodelle zunehmend an Bedeutung. Ziel dieser Arbeit ist es, ein flexibles Whiteboard auf Basis aktueller KI-Technologien zu entwickeln, das als variables Interaktionsmedium dient. Dieses soll Studierenden ermöglichen, eigene KI-Workflows zu gestalten und die im Hintergrund ablaufenden technischen Prozesse zu verstehen. Im Gegensatz zu etablierten Whiteboard-Anwendungen fokussiert dieses Projekt ein vollständig quelloffenes System, das transparente Datennutzung garantiert und technische Abhängigkeiten minimiert.

• Versionskontrolle und Bearbeitungsverlauf in der generativen Textproduktion

  Die Textgenerierung durch KI wirft Fragen zur Nachvollziehbarkeit auf. Oft bleibt unklar, welche Textstellen automatisiert erzeugt oder nachträglich verändert wurden. Um diesen Bearbeitungsprozess transparent abzubilden, wird die Übertragung von Versionierungsmethoden aus der Softwareentwicklung auf die KI-gestützte Textproduktion geprüft. Ein übergeordnetes Ziel ist es, die Entstehungs- und Bearbeitungsprozesse von schriftlichen Arbeiten zu vereinfachen und etablieren.

• KI-Kompetenzmodule

  Aufbauend auf bestehenden digitalen Kompetenzmodellen wie dem DigComp werden Module für den Lehreinsatz entwickelt, die der Vermittlung kompetenzorientierter Inhalte im Bereich KI dienen. In Anlehnung an Forschungsergebnisse zur Effizienz von Lehrmethoden kombinieren diese Module digitale Lehrinhalte mit sogenannten Unplugged Activities, die ohne digitale Endgeräte auskommen. Die Wirksamkeit der entwickelten Module wird anschließend im realen Lehrszenario untersucht.