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Adaptives Lernen: Vermittlung der Fähigkeiten zur Gestaltung und Implementierung adaptiver Lernsysteme, die den individuellen Bedürfnissen der Lernenden entsprechen.
Blended aiMOOCs: Integration von aiMOOCs in traditionelle Lehrpläne zur Förderung eines hybriden Lernmodells, das Online- und Präsenzunterricht kombiniert.
Curriculum-Integration von aiMOOCs: Strategien zur Einbindung von aiMOOC-Inhalten in bestehende Lehrpläne zur Erweiterung und Bereicherung des Lernangebots.
Digitale Bewertungssysteme: Einführung in digitale Tools und Plattformen für die Bewertung und Rückmeldung, die in aiMOOCs und Online-Lernumgebungen eingesetzt werden.
Engagement-Strategien in aiMOOCs: Methoden zur Steigerung der Teilnehmerbindung und -interaktion in Online-Kursen durch den Einsatz von Engagement-Techniken.
Flipped Classroom mit aiMOOCs: Nutzung von aiMOOCs zur Vorbereitung der Schüler auf den Präsenzunterricht, wobei der Schwerpunkt auf der Anwendung des Gelernten im Klassenzimmer liegt.
Gamification in aiMOOCs: Anwendung spielbasierter Elemente in aiMOOCs zur Steigerung der Motivation und des Engagements der Lernenden.
Hochschuldidaktik und aiMOOCs: Entwicklung und Implementierung von aiMOOCs unter Berücksichtigung hochschuldidaktischer Prinzipien zur Förderung effektiver Lernergebnisse.
Just-in-time Teaching und aiMOOCs: Anwendung des Just-in-time-Teaching-Ansatzes in aiMOOCs zur Verbesserung des Lernprozesses durch zeitnahe Rückmeldungen und Anpassungen.
Kollaboratives Lernen in aiMOOCs: Förderung des gemeinschaftlichen Lernens durch den Einsatz von Online-Tools und -Plattformen, die die Zusammenarbeit und den Austausch zwischen den Teilnehmern unterstützen.
Lernpfadgestaltung in aiMOOCs: Entwicklung strukturierter Lernpfade in aiMOOCs, um den Lernenden eine klare Richtung und Fortschrittsmöglichkeiten zu bieten.
MOOC-Plattformen vergleichen: Bewertung verschiedener aiMOOC-Plattformen hinsichtlich ihrer Funktionen, Nutzerfreundlichkeit und Eignung für verschiedene Lehr- und Lernszenarien.
Nachhaltigkeit von aiMOOC-Projekten: Strategien zur Sicherstellung der langfristigen Finanzierung, Aktualität und Relevanz von aiMOOC-Angeboten.
Online-Community-Management: Methoden zur Förderung und Verwaltung aktiver Lerngemeinschaften innerhalb von aiMOOCs.
Peer-Feedback in aiMOOCs: Einsatz von Peer-Review-Verfahren in aiMOOCs zur Förderung der kritischen Auseinandersetzung und gegenseitigen Unterstützung unter den Lernenden.
Qualitätssicherung in aiMOOCs: Anwendung von Qualitätsstandards und -bewertungen zur Sicherung der Lehr- und Lernqualität in aiMOOCs.
Ressourcen für aiMOOC-Entwickler: Bereitstellung von Tools bzw. GPTs, Best Practices und Leitfäden für die Entwicklung hochwertiger aiMOOCs.
Studierendenmotivation in aiMOOCs: Techniken zur Förderung der Motivation und des durchgehenden Engagements der Lernenden in Online-Kursen.
Technologieeinsatz in aiMOOCs: Überblick über aktuelle und aufkommende Technologien, die das Online-Lernen unterstützen und bereichern.
Urheberrecht und aiMOOCs: Vermittlung von Kenntnissen über das Urheberrecht und dessen Bedeutung für die Erstellung und Nutzung von aiMOOC-Inhalten.
Videoerstellung für aiMOOCs: Schulung in der Produktion von hochwertigen Lehrvideos, die in aiMOOCs eingesetzt werden können und von KI generierte Videos für aiMOOCs.
Wirkungsforschung zu aiMOOCs: Untersuchung der Auswirkungen von aiMOOCs auf das Lernen, die Lehre und die Bildung im Allgemeinen.
YouTube als aiMOOC-Plattform: Nutzung von YouTube als Plattform für die Bereitstellung von aiMOOC-Inhalten und zur Förderung des Lernens. Notwendigkeit und Kritik.