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This article presents the AI Change Lab as a literature- and discourse-based workshop concept for quality-assured teaching of generative AI use in higher education that has undergone initial formative testing. It responds to the gap between students' everyday use of AI tools and often abstract institutional rules. We propose quality judgement competence as a working term: students learn to plan, assess and take responsibility for AI-supported tasks by using explicit academic, methodological, learning-related and ethical criteria. This article explains the development of the concept within the DigitalChangeMaker track Shaping AI, describes the AI Change Lab's quality cycle, and reports initial descriptive results from the formative evaluation.
Die Individualisierung von Medienrepertoires verändert, wie Bürgerinnen und Bürger das gesellschaftliche Meinungsklima wahrnehmen. Ausgehend von der Theorie der Schweigespirale untersucht der Beitrag, ob traditionelle Massenmedien und soziale Medien für Anhängerinnen und Anhänger unterschiedlicher Parteien verschiedenartige Bezugspunkte bilden. Grundlage ist eine repräsentative, mündliche Befragung der deutschen Bevölkerung ab 16 Jahren aus dem Dezember 2018 mit insgesamt 1.295 Befragten. Analysiert werden insbesondere Anhängerinnen und Anhänger von Bündnis 90/Die Grünen und der Alternative für Deutschland (AfD). Die Ergebnisse zeigen, dass sich die Einflussfaktoren der wahrgenommenen Übereinstimmung zwischen eigener Meinung und Mehrheitsmeinung je nach Parteipräferenz deutlich unterscheiden. Bei der Anhängerschaft der Grünen hatte die Nutzung traditioneller Massenmedien keinen Einfluss. Bei der AfD-Anhängerschaft erhöhte hingegen die politische Diskussion über soziale Medien die Wahrnehmung, die eigene Position werde von der Mehrheit geteilt. Die Befunde verdeutlichen, dass soziale Medien nicht allein als Informationsquellen, sondern vor allem als Räume des Austauschs mit Gleichgesinnten die Wahrnehmung des Meinungsklimas prägen können. Damit differenziert die Studie zentrale Annahmen der Schweigespirale für eine fragmentierte und parteipolitisch polarisierte Medienumgebung.
Der vorliegende Sammelband versammelt fünf Hausarbeiten aus dem Bachelor-Modul E-Business im Studiengang „Kommunikations- und Multimediamanagement“ an der Hochschule Düsseldorf. Das Rahmenthema des Moduls lautete gesellschaftsgefährdende Wirkungen digitaler Geschäftsmodelle. Zunächst wurden Geschäftsmodelle SHEIN, Amazon KDP, Teads, Character.AI und Suno AI beschrieben und ihre Wettbewerbsfähigkeit untersucht sowie anschließend ihre gesellschaftlichen Wirkungen abgeleitet. Wiederkehrende Befunde sind Verweildauer- und Bindungsmaximierung als Geschäftslogik, Intransparenz von Plattformmechanismen, Abhängigkeiten der Marktgegenseite, Verlagerung von Risiken und Kosten auf Nutzerinnen, Kreative und Gesellschaft.
Kreative Prozesse verlaufen selten linear, sondern entstehen in rekursiven und verschachtelten Schleifen. Um diesen Zustand abzubilden und im Detail zu untersuchen, habe ich ein Schleifenmodell der Kreativität entwickelt, welches die Dynamik beschreibt, die sich aus dem Zusammenspiel von Exploration, Ideengenerierung, Anwendung und Reflexion auf den Ebenen von Individuum, Team und Organisation zusammensetzt. Es integriert Ergebnisse der kognitiven Kreativitätsforschung, der sozialen Dynamik und der Systemtheorie zu einem mehrdimensionalen Modell rekursiver Schöpfung. Schleifen werden dabei nicht als Störungen, sondern als Träger von Wissen und Anpassung verstanden. Darauf aufbauend entwickelt das Konzept des Schleifenmanagements neue Steuerungsprinzipien für kreative Systeme: unscharfe Kennzahlen, indirekte Hebel und adaptive Feedbackstrukturen ermöglichen die gezielte Gestaltung von Selbstorganisation und Lernen. Das Modell erklärt den Erfolg von SCRUM sowie Design Thinking und bildet eine theoretische wie praktische Grundlage für eine weitere Entwicklung schleifenorientierter Managementansätze. Der Beitrag schließt mit einem Ausblick auf zukünftige Forschungsfelder, insbesondere die digitale Erfassung und die KI-gestützte Analyse kreativer Schleifen.
Das kreative Problemlösen ist ein wesentlicher Bestandteil des Ingenieurwesens. Ingenieurinnen und Ingenieure sind mit ihrer Kreativität wirksame Innovationstreiber in Unternehmen. Zwar lösen sie auch wohlstrukturierte Probleme mit der Hilfe von Algorithmen. Aber einen Großteil ihrer Zeit verwenden sie auf schlechtstrukturierte Probleme, die meist nur durch die Anwendung heuristischer Kreativitätstechniken lösbar sind. Der vorliegende Beitrag versteht Ingenieurkreativität als domänen-spezifische Form der Kreativität und stellt einen Test zur Messung der Ingenieurkreativität (TZMI) vor, der auf Basis dieser Annahme entwickelt wurde. Der TZMI besteht aus drei Arten von schlechtstrukturierten Problemen, die neben rein divergenten Aufgaben auch erfinderische Widersprüche und funktionale Fixierung umfassen und die darüber hinaus technisches Wissen beim Teilnehmenden voraussetzen. Es werden erste empirische Ergebnisse des Tests von wissenschaftlichen Mitarbeitenden und Master-Studierenden vorgestellt. Die Ergebnisse zeigen, dass der Test in sich plausibel erscheint und den Studierenden die Gelegenheit gibt, ihr eigenes Kreativitätsniveau zu reflektieren und ihre kreativen Fähigkeiten zu verbessern.