(Künstlich) Intelligente Evaluation: Workshop zu Grenzen und Potentialen von KI in der Evaluation
Künstliche Intelligenz (KI) bietet neue Möglichkeiten für die Evaluation von Wissenschaftskommunikation – von der Planung bis zur Auswertung. Im Workshop erproben wir KI-gestützte Methoden hands-on, wie z.B. Ziele operationalisieren, Fragen entwickeln, Beobachtungsbögen erstellen, Evaluationen planen. Zudem testen wir KI in der Auswertung, etwa von Online-Feedback oder der Kategorisierung visueller Rückmeldungen. Dabei reflektieren wir Chancen und Grenzen: Welche Prompts funktionieren? Wie verlässlich sind die Ergebnisse?
Referentin/Referent:
Monica Déchène (Evaluationskoordination des Munich Science Communication Lab der LMU) und
Dr. Bernhard Goodwin (Executive Director des Munich Science Communication Lab)
Zielgruppe:
Der Workshop richtet sich an Personen, die in der Wissenschaftskommunikation tätig sind oder diese erforschen, insbesondere:
- Kommunikationsverantwortliche aus Pressestellen, Hochschulen und Forschungseinrichtungen,
- kommunizierende Forschende,
- Personen in leitenden oder entscheidenden Rollen in der Wissenschaftskommunikation, die mit Evaluation befasst sind,
- sowie Forschende im Bereich Wissenschaftskommunikation.
Ziele:
Ziel des Workshops ist es, einen verantwortungsvollen und praxisnahen Einsatz von Künstlicher Intelligenz als Werkzeug für die Evaluation von Wissenschaftskommunikation zu vermitteln. Die Teilnehmenden lernen, wie KI entlang des gesamten Evaluationsprozesses sinnvoll eingesetzt werden kann – von der Planung über die Datenerhebung bis hin zur Auswertung und Berichterstellung – und wie dabei wissenschaftliche Qualität, Transparenz und ethische Standards gewahrt bleiben.
Lehr- und Lernmethoden:
Der Workshop vermittelt zunächst einen kurzen theoretischen Input zur Evaluationsplanung in der Wissenschaftskommunikation sowie zu den Einsatzmöglichkeiten verschiedener KI-Tools in der Evaluation.
Darauf aufbauend kombiniert er interaktive Aufgaben, praktische Prompting-Übungen und gemeinsame Reflexionsphasen. Die Teilnehmenden arbeiten mit konkreten Beispielen aus unterschiedlichen Formaten der Wissenschaftskommunikation und übertragen die Inhalte auf ihre eigenen Projekte.
Voraussetzungen:
- Ein Grundverständnis von Wissenschaftskommunikation sowie erste Erfahrungen mit generativer KI sind erforderlich.
- Bitte bringe deinen eigenen Laptop mit.
- Die Anmeldung ist nur für Angehörige der an AHA beteiligten wissenschaftlichen Einrichtungen und mit einer persönlichen, institutionellen E-Mail-Adresse möglich. Nach erfolgreicher Prüfung der Anmeldung erhältst du eine Buchungsbestätigung von uns.
Sprache: Deutsch​​​​​​​
​​​​​​​Max. Anzahl Teilnehmende: 15 Personen, die Teilnahme ist kostenfrei
Anmeldeschluss: 13. Mai 2026
Ort:
​​​​​​​Munich Science Communication Lab/LMU
Akademiestrasse 7, 6. OG, Raum 609
​​​​​​​80799 München
Kontakt für inhaltliche Rückfragen:
Monica Déchène​​​​​​​, E-Mail: monica.dechene@ifkw.lmu.de
Zur AHA Academy:
Die AHA Academy bündelt Weiterbildungsangebote im Bereich Wissenschaftskommunikation, die allen Forschenden, Kommunikatorinnen und Kommunikatoren der AHA-Einrichtungen offenstehen. Sie bringt das Fachwissen aus dem AHA-Netzwerk mit dem von externen Expertinnen und Experten aus verschiedenen Bereichen der Wissenschaftskommunikation zusammen. Dadurch ermöglicht die AHA Academy einen Wissensaustausch über Institutionen hinweg. So profitieren alle vom großen Wissensschatz und von unterschiedlichen Sichtweisen und Erfahrungen aus dem AHA-Netzwerk.
