The proliferation of artificial intelligence (AI) tools has transformed numerous aspects of daily life, yet its impact on critical thinking remains underexplored. This study investigates the relationship between AI tool usage and critical thinking skills, focusing on cognitive offloading as a mediating factor. Utilising a mixed-method approach, we conducted surveys and in-depth interviews with 666 participants across diverse age groups and educational backgrounds. Quantitative data were analysed using ANOVA and correlation analysis, while qualitative insights were obtained through thematic analysis of interview transcripts. The findings revealed a significant negative correlation between frequent AI tool usage and critical thinking abilities, mediated by increased cognitive offloading. Younger participants exhibited higher dependence on AI tools and lower critical thinking scores compared to older participants. Furthermore, higher educational attainment was associated with better critical thinking skills, regardless of AI usage. These results highlight the potential cognitive costs of AI tool reliance, emphasising the need for educational strategies that promote critical engagement with AI technologies. This study contributes to the growing discourse on AI’s cognitive implications, offering practical recommendations for mitigating its adverse effects on critical thinking. The findings underscore the importance of fostering critical thinking in an AI-driven world, making this research essential reading for educators, policymakers, and technologists.

Mit Februar 2025 verpflichtet die EU-KI-Verordnung Unternehmen, die KI-Kompetenzen ihrer Beschäftigten sicherzustellen. Das betrifft auch die Erwachsenbildung.

Ab Februar 2025 tritt eine neue Anforderung des EU AI Acts in Kraft, die alle Organisationen, die KI beruflich nutzen, weiterlesen

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Abstract Deutsch Die Künstliche Intelligenz (KI) und insbesondere Large Language Models (LLMs) haben in den letzten Jahren erheblich an Bedeutung im Bildungssektor gewonnen. Diese Technologien bieten vielfältige Einsatzmöglichkeiten, wie die Personalisierung des Lernens, Effizienzsteigerungen in administrativen Prozessen und die Einführung innovativer Lehrmethoden. Trotz der zahlreichen Potenziale besteht eine Forschungslücke hinsichtlich der konkreten Gestaltung und Implementierung von KI-Systemen in der Hochschulbildung, die sowohl technische Effizienz als auch ethische Standards berücksichtigt. Die vorliegende Arbeit schließt diese Lücke durch eine systematische Literaturanalyse gemäß den PRISMA-Richtlinien, wobei 116 relevante Studien aus den Datenbanken Web of Science, Scopus und Google Scholar ausgewertet wurden. Die Analyse zeigt, dass KI und LLMs signifikante Vorteile für die Hochschulbildung bieten, wie die Erstellung individualisierter Lernpfade und die Automatisierung von Bewertungsprozessen. Gleichzeitig identifiziert die Studie wesentliche Herausforderungen, darunter Datenschutzprobleme, algorithmische Verzerrungen (Bias) und die mangelnde Erklärbarkeit komplexer Modelle. Ethische Implikationen wie Fairness und Gleichberechtigung werden ebenfalls kritisch beleuchtet. Um diese Herausforderungen zu bewältigen, werden konkrete Handlungsempfehlungen für hochschulische Bildungseinrichtungen entwickelt. Dazu gehören die Entwicklung hochschuleigener KI-Systeme zur besseren Datenkontrolle, die Förderung interdisziplinärer Zusammenarbeit, umfassende Schulungsprogramme für Lehrkräfte sowie die Etablierung von Governance-Strukturen und ethischen Leitlinien. Die Ergebnisse unterstreichen die Notwendigkeit einer integrativen Perspektive, die technische und ethische Aspekte gleichermaßen berücksichtigt, um das volle Potenzial von KI im Bildungsbereich verantwortungsvoll auszuschöpfen. Diese Arbeit liefert praxisorientierte Leitlinien für die effektive und ethisch fundierte Implementierung von KI-Technologien in der Hochschulbildung und trägt somit zur Verbesserung der Bildungsqualität und zur Sicherstellung von Datenschutz und Fairness bei.   Abstract English Artificial Intelligence (AI), particularly Large Language Models (LLMs), have gained significant importance in the education sector in recent years. These technologies offer a variety of applications, such as the personalization of learning, efficiency improvements in administrative processes, and the introduction of innovative teaching methods. Despite the numerous potentials, there exists a research gap regarding the concrete design and implementation of AI systems in higher education that consider both technical efficiency and ethical standards. The present work closes this gap through a systematic literature analysis in accordance with PRISMA guidelines, evaluating 116 relevant studies from the Web of Science, Scopus, and Google Scholar databases. The analysis shows that AI and LLMs provide significant advantages for higher education, such as the creation of individualized learning paths and the automation of assessment processes. At the same time, the study identifies essential challenges, including data privacy issues, algorithmic biases, and the lack of explainability of complex models. Ethical implications, such as fairness and equality, are also critically examined. To address these challenges, concrete recommendations for educational institutions are developed. These include the development of proprietary, internally hosted AI systems for better data control, the promotion of interdisciplinary collaboration, comprehensive training programs for educators, as well as the establishment of governance structures and ethical guidelines. The results emphasize the necessity of an integrative perspective that equally considers technical and ethical aspects to responsibly harness the full potential of AI in the educational sector. This work provides practical guidelines for the effective and ethically grounded implementation of AI technologies in higher education, thereby contributing to the improvement of educational quality and ensuring data privacy and fairness.

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KI kann digitale Barrierefreiheit fördern. Dabei gibt es aber auch Gefahren und Grenzen.

Ein Katalog erprobter Prompts aus Anwendungskontexten im Bereich der Hochschullehre.

Übersicht über die unterschiedlichen künstliche Intelligenz Tools zum wissenschaftlichen Arbeiten

Why have fewer meetings when you could just send your AI clone instead?

In Deutschland gibt es gute Ansätze für die Erforschung und Entwicklung von Künstlicher Intelligenz (KI) – doch an diese solide Ausgangslage muss unter anderem mit Investitionen und...

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