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Meeting ecological and water quality standards in lotic ecosystems is often failed due to multiple stressors. However, disentangling stressor effects and identifying relevant stressor-effect-relationships in complex environmental settings remain major challenges. By combining state-of-the-art methods from ecotoxicology and aquatic ecosystem analysis, we aimed here to disentangle the effects of multiple chemical and non-chemical stressors along a longitudinal land use gradient in a third-order river in Germany. We distinguished and evaluated four dominant stressor categories along this gradient: (1) Hydromorphological alterations: Flow diversity and substrate diversity correlated with the EU-Water Framework Directive based indicators for the quality element macroinvertebrates, which deteriorated at the transition from near-natural reference sites to urban sites. (2) Elevated nutrient levels and eutrophication: Low to moderate nutrient concentrations together with complete canopy cover at the reference sites correlated with low densities of benthic algae (biofilms). We found no more systematic relation of algal density with nutrient concentrations at the downstream sites, suggesting that limiting concentrations are exceeded already at moderate nutrient concentrations and reduced shading by riparian vegetation. (3) Elevated organic matter levels: Wastewater treatment plants (WWTP) and stormwater drainage systems were the primary sources of bioavailable dissolved organic carbon. Consequently, planktonic bacterial production and especially extracellular enzyme activity increased downstream of those effluents showing local peaks. (4) Micropollutants and toxicity-related stress: WWTPs were the predominant source of toxic stress, resulting in a rapid increase of the toxicity for invertebrates and algae with only one order of magnitude below the acute toxic levels. This toxicity correlates negatively with the contribution of invertebrate species being sensitive towards pesticides (SPEARpesticides index), probably contributing to the loss of biodiversity recorded in response to WWTP effluents. Our longitudinal approach highlights the potential of coordinated community efforts in supplementing established monitoring methods to tackle the complex phenomenon of multiple stress.
Der Beitrag analysiert die didaktischen, ethischen und hochschulpolitischen Herausforderungen und Potenziale von Künstlicher Intelligenz in der Lehre der Sozialen Arbeit. Im Zentrum steht das Forschungsprojekt digi.peer an der Technischen Hochschule Rosenheim, das Peer-Mentoring und den Einsatz KI-gestützter Tools zur Förderung wissenschaftlicher Schreibkompetenzen kombiniert. Aktuelle Studien zeigen, dass Studierende KI-Tools vielseitig nutzen und darin sowohl Chancen als auch Risiken erkennen. KI-Anwendungen werden unter Studierenden meist als hilfreiche Unterstützung wahrgenommen. Gleichzeitig besteht Bedarf an Reflexion, ethischer Orientierung und klaren
institutionellen Regelungen zum Einsatz von KI im Studium. Daher plädieren die Autor:innen für eine partizipative, strategisch fundierte und didaktisch durchdachte Integration von KI in Studium und Lehre, um akademische Integrität zu gewährleisten und digitale Schlüsselkompetenzen bei Studierenden zu fördern.
Der Beitrag beschäftigt sich mit dem Einsatz virtueller Lernräume und Künstlicher Intelligenz im Rahmen des digi.peer-Projekts, das durch innovative Ansätze Studierende bei der Erstellung ihrer Abschlussarbeit unterstützt. Die Gruppendiskussionen mit Studierenden beleuchten Chancen und Risiken von KI, Fragen zur ethischen Nutzung, Datensicherheit sowie zum Einfluss von KI auf individuelle und kollaborative Lernprozesse. Erste Erkenntnisse zeigen, dass Studierende KI zur Unterstützung nutzen, gleichzeitig bestehen Unsicherheiten hinsichtlich Datenschutz und ethischer Dimensionen. Das Projekt betont die Notwendigkeit ergänzender Workshops und Hochschulrichtlinien, um einen verantwortungsbewussten Umgang mit KI zu fördern und digitale Zukunftskompetenzen weiterentwickeln zu können.
Im Projekt digi.peer wird untersucht, wie KI-gestütztes Arbeiten zur Förde-rung digitaler Schlüsselkompetenzen bei Studierenden der Sozialen Arbeit beitragen kann. Im Zentrum stehen didaktisch gerahmte Lernformate, die generative KI in die Arbeitsprozesse integrieren, um die Anwendungs-kompetenz zu stärken. Ziel ist eine reflexive KI-Bildung, die Studierende auf die digitale Arbeitswelt vorbereitet. Neben methodischer Innovation werden rechtliche Rahmenbedingungen und ethische Fragen thematisiert. Das ergänzende Zertifikatsprogramm digi.peer+ sowie das Projekt KISS (KI-Kompetenzen bei Studierenden stärken) erweitern dieses Angebot. Herausforderungen zeigen sich in häufig noch unklaren Richtlinien sowie heterogenen Vorkenntnissen der Studierenden und verdeutlichen die Not-wendigkeit, Künstliche Intelligenz reflektiert und verantwortungsvoll in die Hochschullehre zu integrieren.