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Daniel Renjewski auf der IEEE GECon 2026
Daniel Renjewski stellt auf der IEEE GECon 2026 vor, wie sich KI sinnvoll in die STEM-Lehre integrieren lässt, ohne die Aussagekraft von Prüfungen zu verlieren. Sein Beitrag zeigte, dass Portfolio-Prüfungen eine starke Grundlage für KI-unterstützte, aber dennoch prüfbare Lernformate bieten, weil sie Prozesse, Reflexion und Fachurteilsvermögen sichtbar machen. Besonders wichtig war die praktische Botschaft für Lehrende an deutschen Hochschulen: Statt KI nur zu kontrollieren, sollten Aufgaben so gestaltet werden, dass Analyse, Diagnose und Begründung im Mittelpunkt stehen.
Die vorgestellten Ergebnisse aus dem Masterkurs Applied Biorobotics an der Technischen Universität München zeigten außerdem, dass klassische KI-Erkennungstools und allgemeine KI-Bewertungssysteme für komplexe offene Aufgaben nur eingeschränkt geeignet sind. Als Alternative präsentierte Renjewski einen Ansatz mit Fehlererkennung und -korrektur, bei dem Studierende bewusst fehlerhafte Texte prüfen und verbessern müssen. Dadurch bleibt die eigene fachliche Entscheidung der Studierenden im Zentrum, während KI als Lernwerkzeug eingebettet wird.
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