Die aktuellen Entwicklungen im Bereich künstlicher Intelligenz, insbesondere durch generative KI-Systeme wie GPT-basierte Modelle, haben weitreichende Auswirkungen auf die Hochschullehre in der Informatik. Neben neuen didaktischen Möglichkeiten werfen diese Technologien grundlegende Fragen zur Gestaltung von Lehr-Lern-Arrangements, zur Kompetenzentwicklung von Studierenden sowie zur Weiterentwicklung etablierter Lehr- und Prüfungsformate auf. Während erste Praxisberichte und Erfahrungswerte vorliegen, besteht weiterhin Bedarf an theoretisch fundierter und empirisch abgesicherter Forschung, die den Einsatz von KI in der Informatiklehre in bestehende hochschuldidaktische Ansätze, Kompetenzmodelle und Lehr- und Lerntheorien einordnet.

Gesucht sind Beiträge, die über eine Beschreibung von Werkzeugen hinausgehen und die Auswirkungen von KI auf Lehr- und Lernprozesse systematisch analysieren. Besonderes Interesse gilt Arbeiten, die die Konsequenzen für zentrale informatische Lehrkontexte (z. B. Programmierung, Softwareentwicklung, Modellierung, Prüfungsgestaltung) reflektieren und in einen hochschuldidaktischen Rahmen einbetten.

Leitfragen:

1. Welche fachlichen, methodischen und metakognitiven Kompetenzen sind in der KI-gestützten Informatiklehre weiterhin relevant, welche verlieren an Bedeutung und welche zusätzlichen Kompetenzen werden erforderlich?
2. Welche etablierten Lehr- und Prüfungsansätze der Informatik bewähren sich weiterhin, welche lassen sich sinnvoll durch KI-gestützte Verfahren ergänzen und welche müssen vor dem Hintergrund aktueller Entwicklungen überarbeitet oder neu konzipiert werden?

Aber auch alle anderen Themen zur informatischen Bildung an Hochschulen sind herzlich willkommen.