Mapping-Matrix
AIComp x Qualifikationsrahmen für deutsche Hochschulabschlüsse (HQR)
Wie lassen sich KI-Kompetenzen systematisch in Studiengänge integrieren und zugleich anschlussfähig an bestehende Akkreditierungslogiken gestalten? Genau hier setzt unser ASKI-Ansatz an.
Mit AIComp liegt ein empirisch fundiertes Kompetenzmodell vor, das KI-bezogene Future Skills differenziert beschreibt und für Hochschulen konkret nutzbar macht. Entscheidend ist dabei: AIComp versteht sich nicht als Alternative zum Qualifikationsrahmen für deutsche Hochschulabschlüsse (HQR), sondern als dessen inhaltliche Ausdifferenzierung. KI-Kompetenzen werden so in die bestehenden Kompetenzdimensionen des HQR eingeordnet und für Curriculumentwicklung, Lernergebnisse und Prüfungsformate operationalisierbar gemacht.
Die Mapping-Matrix zeigt, wie die 12 AIComp-Kompetenzfelder systematisch den HQR-Dimensionen zugeordnet und in beobachtbare Lernergebnisse auf Bachelor- und Masterniveau übersetzt werden können. KI-Kompetenzen stehen nicht isoliert, sondern sind integraler Bestandteil akademischer Qualifikation und sich auch in Akkreditierungsprozessen nachvollziehbar verankern lassen.
Mapping-Matrix AIComp x HQR
Arbeitsentwurf zur Anschlussfaehigkeit des KI-Kompetenzmodells AIComp an den Qualifikationsrahmen fuer deutsche Hochschulabschluesse (HQR)
Mapping-Matrix AIComp x HQR
Arbeitsentwurf zur Anschlussfaehigkeit des KI-Kompetenzmodells AIComp an den Qualifikationsrahmen fuer deutsche Hochschulabschluesse (HQR)