Bildung · 15 min

Einen 12-wöchigen Lehrplan auf Masterniveau für verantwortungsvolle KI-Governance entwerfen

Archetyp: Planner Stufe 3

Kontext

Ein Universitätsinstitut startet ein neues Masterwahlfach zur verantwortungsvollen KI-Governance für das Herbstsemester 2026. Der Professor muss einen 12-wöchigen Lehrplan entwerfen, der Akkreditierungsstandards erfüllt, mit internationalen Informatik-Curriculumsrichtlinien übereinstimmt und Studierende progressiv von Grundlagen zur fortgeschrittenen Governance-Praxis aufbaut.

Vorher (Unstrukturiert)

"Entwerfen Sie einen Kurs über KI-Governance für Masterstudierende."

Was fehlt

× Kein institutioneller Kontext — welches Institut, welches Rigor-Level?
× Kein Lernziel-Framework spezifiziert (Bloom's, kompetenzbasiert)
× Keine Dauer, Format oder Bewertungsstrategie definiert
× Keine Curriculum-Design-Methodik — wie sollen Themen sequenziert werden?
× Keine Bewertungskriterien für Curriculumqualität

Nachher (MOTIVE-Strukturiert)

[M] Motivation

Als Universitätsprofessor für Wirtschaftsinformatik benötige ich einen 12-wöchigen Lehrplan, weil das Institut ein neues Masterwahlfach zur verantwortungsvollen KI-Governance für das Herbstsemester 2026 startet, das Fakultätsprüfung und Akkreditierungskonformität erfordert.

[O] Objekt

Liefern Sie einen vollständigen Kursyllabus mit wöchentlichen Themen, auf Bloom's Taxonomie abgebildeten Lernzielen, kuratierten Leselisten, drei Hauptaufgaben und Bewertungsrubriken. Erfolgskriterien: (1) Alle 6 Bloom-Stufen repräsentiert, (2) Themen von Grundlagen zu Fortgeschrittenem sequenziert, (3) Bewertungsgewichtungen an Lernziele angepasst.

[T] Tool

Verwenden Sie Backward Design (Wiggins & McTighe) für die Curriculumstruktur. Richten Sie sich an ACM/IEEE Computing Curricula 2023 und UNESCO KI-Ethik-Empfehlung aus. Referenzieren Sie den EU AI Act für regulatorische Governance-Inhalte.

[I] Instruktion

1. Definieren Sie 4-5 kursbezogene Lernziele mit Bloom's Taxonomie-Verben. 2. Sequenzieren Sie 12 wöchentliche Themen von KI-Ethik-Grundlagen bis zur organisationalen Governance-Implementierung. 3. Entwerfen Sie 3 Hauptbewertungen (Fallstudie, Policy Brief, Prüfung). 4. Kuratieren Sie 3-4 Lektüren pro Woche.

[V] Variablen

Niveau: Master. Klassengröße: 25-30. Voraussetzungen: Einführung in KI. Format: Hybrid (2h Vorlesung + 1h Seminar wöchentlich). Bewertung: Fallstudienanalyse (30%), Policy Brief (30%), Abschlussprüfung (25%), Seminarteilnahme (15%). Ausschließen: Technische ML-Implementierung.

[E] Evaluation

Bewerten: (1) Bloom's Taxonomie-Abdeckung 1-5, (2) Themenkohärenz und Progression 1-5, (3) Bewertungs-Lernziel-Ausrichtung 1-5, (4) Lesequalität und Diversität 1-5. Sicherstellen, dass alle 6 Bloom-Stufen über die 12 Wochen vertreten sind.

Ergebnisvergleich

Vorher-Ausgabe

Woche 1: Einführung in KI-Ethik. Woche 2: Bias in KI-Systemen. Woche 3: Fairness und Transparenz. Woche 4: Datenschutz. Woche 5: Regulierung von KI. Der Kurs behandelt verschiedene Themen zur KI-Governance und Studierende schreiben eine Abschlussarbeit.

Vollstaendige Ausgabe anzeigen

Woche 1: Einführung in KI-Ethik. Diese Woche führt Studierende in die grundlegenden Konzepte der KI-Ethik ein und erklärt, warum sie in der heutigen Welt wichtig ist. Wir werden einige zentrale ethische Rahmenwerke besprechen und ihre Anwendung auf KI diskutieren. Woche 2: Bias in KI-Systemen. Wir betrachten, wie Bias in KI-Systemen auftreten kann, und besprechen einige bekannte Beispiele. Studierende lernen verschiedene Arten von Bias kennen und warum sie problematisch sind. Woche 3: Fairness und Transparenz. Diese Woche behandelt die Konzepte von Fairness und Transparenz in der KI. Wir diskutieren, was es bedeutet, wenn ein Algorithmus fair ist, und warum Transparenz für Vertrauen wichtig ist. Woche 4: Datenschutz. Studierende lernen Datenschutzbedenken im Zusammenhang mit KI-Systemen und Datenschutzverordnungen kennen. Wir besprechen die DSGVO und andere Datenschutz-Frameworks. Woche 5: Regulierung von KI. Wir betrachten aktuelle und vorgeschlagene Regulierungen rund um KI. In den verbleibenden Wochen werden weitere Themen behandelt, und Studierende verfassen eine Abschlussarbeit zu einem Thema ihrer Wahl.

Nachher-Ausgabe

Woche 3: Algorithmische Fairness und Bias-Mitigation. Lernziele: (1) Bias-Quellen in ML-Pipelines analysieren (Bloom: Analysieren), (2) Fairness-Metriken-Trade-offs evaluieren (Bloom: Evaluieren). Lektüre: Barocas & Selbst (2016), EU HLEG Trustworthy AI Guidelines Kap. 3.

Vollstaendige Ausgabe anzeigen

**Lernziele auf Kursebene (Backward Design)** Nach Abschluss werden Studierende: (1) Ethische Spannungen beim KI-Einsatz mit etablierten philosophischen Rahmenwerken analysieren (Bloom: Analysieren), (2) Konkurrierende Governance-Frameworks über Jurisdiktionen hinweg evaluieren (Bloom: Evaluieren), (3) Ein originales KI-Governance-Policy-Brief für eine reale Organisation erstellen (Bloom: Erstellen), (4) Risikobewertungsmethoden auf KI-System-Auditing anwenden (Bloom: Anwenden). **Woche 3: Algorithmische Fairness und Bias-Mitigation** Lernziele: (1) Bias-Quellen in ML-Pipelines analysieren, einschließlich Trainingsdaten, Feature-Selektion und Evaluierungsmetriken (Bloom: Analysieren), (2) Trade-offs zwischen konkurrierenden Fairness-Metriken wie demografischer Parität, Equalized Odds und individueller Fairness evaluieren (Bloom: Evaluieren). Lektüre: Barocas & Selbst (2016) 'Big Data's Disparate Impact'; EU HLEG Trustworthy AI Guidelines Kap. 3; Chouldechova (2017) zu Unmöglichkeitstheoremen. Seminar: Hands-on-Audit eines bereitgestellten Einstellungsalgorithmus-Datensatzes mit dem Aequitas-Toolkit. Bewertungs-Checkpoint: Fallstudienanalyse mit 3 Bias-Vektoren, Mitigationsstrategien und Fairness-Metrik-Begründung einreichen (fließt in die 30%-Fallstudienbewertung ein). **Woche 7: Der EU AI Act — Risikobasierter Regulierungsrahmen** Lernziele: (1) KI-Systeme nach Risikostufen gemäß EU AI Act-Anhängen klassifizieren (Bloom: Anwenden), (2) Compliance-Anforderungen für Hochrisiko-KI-Systeme evaluieren (Bloom: Evaluieren). Lektüre: EU AI Act Artikel 6-9, 52; Veale & Borgesius (2021) zu Herausforderungen der Risikoklassifikation. Seminar: Simulation einer Regulierungsanhörung — Studierende argumentieren für/gegen die Klassifizierung eines Gesichtserkennungssystems. **Bewertungsarchitektur (an Bloom's Progression ausgerichtet)** Aufgabe 1 — Fallstudienanalyse (30%, Wochen 3-5): Progressive Fallstudie mit 3 Checkpoints zu Bias, Datenschutz und Verantwortlichkeit. Aufgabe 2 — Policy Brief (30%, Wochen 8-10): Originales 3.000-Wort-Governance-Policy-Brief für eine reale Organisation. Abschlussprüfung (25%, Woche 12): Szenariobasierte Prüfung mit gestuften Fragen von Erinnern bis Erstellen. Seminarteilnahme (15%): Wöchentliche Diskussionsbeiträge bewertet nach strukturierter Rubrik.

Bewertungen

Durchschnitt Vorher

1.8/5

Durchschnitt Nachher

4.8/5

Verbesserung

+171%

Vor MOTIVE (1-5)

Nach MOTIVE (1-5)

Wichtigste Verbesserung

Die Instruktionskomponente erzeugte die größte Qualitätsverbesserung durch die Durchsetzung der Bloom's Taxonomie-Zuordnung pro Woche und strukturiertes Assessment-Design — eine Themenliste wurde in ein pädagogisch sequenziertes, akkreditierungsfähiges Curriculum verwandelt.

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