In der aktuellen Auswahlrunde des Lehrinnovationsfonds (LIF) wurden aus 15 spannenden Vorschlägen sechs vielversprechende Projekte ausgewählt. Sie zeigen, wie Künstliche Intelligenz (KI) Lehr- und Lernprozesse sinnvoll bereichern kann – praxisnah, kreativ und mit klarem Mehrwert für die Studierenden. Die Vielfalt der geförderten Projekte macht deutlich, wie unterschiedlich und anregend KI-basierte Ansätze in der Hochschullehre genutzt werden können. Auf dieser Seite stellen wir Ihnen die Ideen kurz vor.

Alle Geförderten profitieren zusätzlich zur finanziellen Förderung von dem Begleitprogramm des Lehrenden-Service-Centers, das die Vernetzung sowie Beratung und Unterstützung der Lehrenden zum Ziel hat.

Für alle, die in dieser Runde nicht berücksichtigt werden konnten, gibt es im Herbst 2025 mit der nächsten Förderrunde wieder eine neue Chance.

Industrienahe Workflows: Digitale Mode-Kollektionen mit KI und 3D-Design

Im Projekt wird ein neuer Lehransatz für die Modeausbildung entwickelt. Künstliche Intelligenz (KI) und 3D-Design-Technologien sollen stärker in den Lehrplan integriert werden und Studierende gezielt auf die Herausforderungen der digitalisierten Modebranche vorbereiten. Dafür durchlaufen sie eine realitätsnahe Kollektionsplanung, von der Konzeptentwicklung bis zur finalen 3D-Visualisierung. Hierbei kommen innovative Technologien wie generative KI-Tools zur Konzeptualisierung und 3D-Design-Software für digitale Prototypen und realistische Texturen zum Einsatz. Dies steigert zum einen die Wettbewerbsfähigkeit der Studierenden, und fördert zum anderen den kreativen Prozess sowie effiziente Designlösungen.

KI-gestütztes Design Thinking zur Förderung der Problemlösungskompetenz

Im Projekt wird eine Methode entwickelt, die Design Thinking mit Künstlicher Intelligenz (KI) kombiniert, um die Problemlösungskompetenz bei realen, komplexen Problemstellungen zu fördern. ChatKI, ein datenschutzkonformer Zugang zu ChatGPT, unterstützt den Prozess beispielsweise durch Datenanalyse, Mustererkennung und als kreativer Partner bei der Ideensammlung. Ziel ist es, die Lösungsfindung zu beschleunigen und vielfältigere Ansätze zu generieren.

Langfristig entsteht ein modulares Workshopkonzept mit digitalem Anwenderhandbuch, das universell einsetzbar ist. Die Ergebnisse werden als Open Educational Resources (OER) auf Moodle veröffentlicht, um die Methode nachhaltig und studiengangübergreifend integrieren zu können. 

KI-Basierte LiDAR*-Plattform für Anwendungen in autonomen Fahrzeugen und Robotern

Ziel des Projekts ist die Entwicklung einer KI-gestützten Plattform zur digitalen 3D-Umfelderkennung in Innenräumen. Diese Technologie spielt eine zentrale Rolle in autonomen Fahrzeugen, mobilen Robotern und Transportsystemen. Das Projekt verbindet Theorie und Praxis, indem es Studierende dazu befähigt, alle Entwicklungsphasen eines KI-LiDAR-Systems eigenständig zu planen und umzusetzen. So erwerben sie Schlüsselkompetenzen für die Entwicklung innovativer KI-Produkte in der Industrie. Das Projekt soll als Brücke zur Zusammenarbeit mit anderen Studiengängen und Einrichtungen dienen, beispielsweise der KI-Werkstatt. 

_{*LiDAR (Light Detection and Ranging) ist ein Verfahren unter anderem zur optischen Abstandsmessung und Erfassung von 3D-Strukturen, das mithilfe von Laserstrahlen Entfernungen präzise messen kann.}

Künstliche Intelligenz und historische Bilder: Manipulation, Authentizität, kritische Wahrnehmung

Neue KI-Tools zur digitalen Manipulation historischer Bilder verändern die Art und Weise, wie historische Dokumente wahrgenommen und bewertet werden. Das Projekt untersucht experimentell, wie solche Technologien Authentizität und Restaurierungsethik beeinflussen. Studierende manipulieren digitalisierte historische audiovisuelle Dokumente und vergleichen diese mit den originalen Bildinhalten, um die visuellen und technischen Unterschiede zu analysieren. Ziel ist es, eine kritische Haltung gegenüber KI-Manipulationen zu entwickeln und visuelle Kompetenz („visual literacy“) zu fördern.

Selbststudium in Geotechnik mit KI-Unterstützung

Gezielte KI-Unterstützung soll beim Selbststudium der Studierenden helfen, Prüfungsinhalte in der Geotechnik effektiver zu erarbeiten. Im Projekt wird daher ein System entwickelt, das personalisierte Übungsaufgaben erstellt und individuelles Feedback gibt. Neben der Förderung des individuellen Lernprozesses profitieren auch die Lehrveranstaltungen durch gezielte Anpassungen der Schwerpunkte auf Basis der KI-Analysen.

Der KI-Podcast als Lehr- und Lernformat

Das Projekt nutzt KI-Technologien, um automatisiert Podcasts aus Vorlesungsfolien zu erstellen. Zwei KI-Stimmen diskutieren die Inhalte und machen sie so anschaulicher und leichter verständlich. Studierende können Lehrinhalte dadurch flexibel, mobil und barrierefrei wiederholen. Indem der Podcast auch als Thema diskutiert wird, setzen sich Studierende aktiv mit der gesellschaftlichen und technologischen Relevanz von KI auseinander.

Das Projekt wird als Open-Source-Lösung veröffentlicht, sodass andere Lehrende und Institutionen von den Ergebnissen profitieren können.