Veranstaltungsprogramm

<p>Ausgangslage</p>

<p>Die dominante Erfahrung mit Software ist: Nutzende wählen aus einem Repertoire, das andere spezifiziert haben. Mit KI verschärft sich dieses Prinzip grundlegend — je mächtiger die Systeme, desto weniger Einfluss haben Nutzende auf die entstehenden Möglichkeiten. Statt zu fragen, <em>was</em> KI für uns tun kann, fragen wir: Wie gestalten wir die Bedingungen, unter denen KI in Lern- und Arbeitsprozessen wirkt?</p>

<p>Aktuelle KI-Systeme sind so gestaltet, dass Nutzende <em>auswählen</em>, nicht <em>spezifizieren</em>. Entscheidungen zu Affordances und UX sind keine neutralen Designentscheidungen — sie sind Gouvernanzentscheidungen: Die Handlungsmöglichkeiten von KI entstammen Designentscheidungen, an denen Lerngemeinschaften nicht beteiligt waren — mitsamt den darin kodierten Normen. Neue Ansätze wie generative Interfaces verschieben diese Grenze, ohne automatisch neue Beteiligungsformen zu etablieren.</p>

<p>Panelstruktur — Fishbowl</p>

<p>Nach einer moderierten Fachdiskussion öffnet ein Fishbowl-Format das Podium: Publikumsgäste setzen sich für 2–3 Minuten auf einen offenen Stuhl und bringen Thesen ein. Ziel ist ein gemeinsames Positionspapier.</p>

<p>Wir laden insbesondere Panelist:innen (4–5) ein aus den Bereichen Affordance-Design, UX-Forschung, Bildungspraxis, Folk Tech / Making, Institutionsdesign.</p>

<p>Leitfragen und theoretischer Rahmen</p>

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<p>Wer spezifiziert, was KI in unseren Lernumgebungen tut — und wie können Gemeinschaften diese Spezifikation selbst übernehmen? Wer die Affordances spezifiziert, hat Macht. Gemeinschaften mit Zugang zu Inferenz können eigene Assistenten und Interaktionsmuster definieren — der Schritt von <em>Auswählen</em> zu <em>Spezifizieren</em> ist entscheidend.</p>

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<p>Was bedeutet gutes UX, wenn das Interface automatisch generiert und adaptiert werden kann? Standards wie A2UI/AG-UI machen KI zum Generator von UX. Metaphern wie der <em>Digitale Garten</em> helfen, KI-Interaktion als offenen, kontextreichen Prozess statt als linearen Task-Flow zu denken.</p>

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<p>Unter welchen Bedingungen werden Lerngemeinschaften zu aktiven Mitgestalterinnen? Agency braucht institutionelle Rahmung. Kleine, selbstverwaltete Gemeinschaften bieten die Sicherheit, Affordances auszuprobieren und zu revidieren — ohne kommerzielle Optimierungszwänge.</p>

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<p>Erwartetes Ergebnis</p>

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<li>Diagnose aktueller KI-Affordances in Bildungs- und Forschungskontexten</li>

<li>Kernthesen, u.a.: Affordances sind Gouvernanzentscheidungen; Agency erfordert institutionelle Container; die Dualität zwischen Entwickeln und Nutzen muss überwunden werden</li>

<li>Forderungen an Plattformbetreiber, Bildungseinrichtungen, Forschungsförderung</li>

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