Can Support be generated? - Implikationen der Nutzung von GenAI im Studium

Die Stärken stärken, ein klares Profil zeigen, sichtbarer werden - das ist das Ziel der Potenzialbereiche an der Universität Potsdam. Der Potenzialbereich NASTECO erforscht die digitale Transformation und seine disruptiven Auswirkungen in gesellschaftlichen Teilsystemen. In den regelmäßig stattfindenden Mittags-Talks stellen Forschende aktuelle Forschungsprojekte und -ergebnisse zum Thema Digitalisierung, KI und Transformation vor, kommen mit anderen Projekten und Stimmen aus der Fakultät ins Gespräch und entwickeln Anknüpfungspunkte zu Schwerpunkten des Potenzialbereichs.

Die Referentin

Vica Dung ist Doktorandin in der Forschungsgruppe „Wohlbefinden in der digitalen Welt“ im Team von Prof. Dr. Hanna Krasnova und befasst sich vor allem mit der Nutzung und dem Einfluss generativer KI bei Schüler:innen und Studierenden. Sie interessiert, wie KI im Schul- und Studiumsumfeld eingesetzt wird und welche Auswirkungen das mit sich bringt.

Im Mittelpunkt des Vortrags stehen die Vorstellung und Diskussion vorläufiger Befunde aus dem Kurzzeitprojekt „Implikationen der Nutzung von GenAI im Studium“, das aus Mitteln des Landes Brandenburg zur Förderung von Forschungs-, Transfer- und Infrastrukturmaßnahmen des Weizenbaum-Instituts im Haushaltsjahr 2026 finanziert wird. Im Rahmen des Projekts wurden erste qualitative Daten gesammelt und mehrere Interviews durchgeführt. 

Die Moderation

Prof. Dr. Isabella Proeller ist Inhaberin des Lehrstuhls für Public und Nonprofit Management. Prof. Dr. Stefan Stieglitz ist Inhaber des Lehrstuhls für Wirtschaftsinformatik und Digitale Transformation (SAP-Stiftungsprofessur). Beide sind zugleich Co-Sprecher des Potenzialbereichs NASTECO an der Wirtschafts- und Sozialwissenschaftlichen Fakultät der Universität Potsdam.

Wir freuen uns über Ihre Teilnahme. Die Einladung kann gerne mit Interessierten in Ihrem Netzwerk geteilt werden!

Zugangsdaten

https://uni-potsdam.zoom-x.de/j/61493385628

Meeting-ID: 614 9338 5628 
Kenncode: 85584683 

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