Bias in KI erkennen: Risiken einschätzen und reflektiert damit umgehen

Sprachmodelle können Lernprozesse unterstützen – doch ihre Antworten sind nicht frei von Verzerrungen. In dieser Session beleuchten wir, wie Bias in KI‑gestützten Texten entsteht und welche Folgen das für Studium und Lehre hat. Anschließend erproben wir Strategien, mit denen sich Antworten kritisch prüfen und Verzerrungen durch geschicktes Formulieren der eigenen Fragen reduzieren lassen.

HUL - Short Sessions

Sie möchten entspannt beim Kaffee die Lehre weiterentwickeln? Dann sind Sie hier richtig!

In einstündigen, interaktiven Websessions möchten wir Ihnen die Möglichkeit geben, sich über Fragen und Herausforderungen der Lehre auszutauschen und voneinander zu lernen.

Es sind ausdrücklich alle an der Lehre interessierten Personen der UHH herzlich eingeladen, an den Websessions teilzunehmen, also z. B. auch Tutorinnen und Tutoren sowie Studierende ohne eigene Lehrerfahrung.

Sie benötigen die Zugangsdaten? Da dieser Kalender öffentlich ist, können wir die Daten leider nicht direkt hier aufführen. Wir senden Ihnen die Zugangsdaten aber gern umgehend, wenn Sie von Ihrer UHH-E-Mailadresse eine E-Mail an websessions.hul@uni-hamburg.de senden.

Es gibt keine Beschränkung der Plätze. Sie können also gern spontan zu den Terminen kommen, die Sie interessieren.

Bei Fragen zum Angebot erreichen Sie uns per E-Mail (shorts.hul@uni-hamburg.de) oder Telefon (+49 40 2395-29624).