Überarbeitung und Strukturierung

Website/content/posts/OER-Fachtag-mmhk/index.md

@@ -1,23 +1,114 @@
-# KI - Heilsbringer oder Zerstörer für OER
+# KI – Heilsbringer oder Zerstörer für OER?
 
-*OER im Zeitalter von KI -- jetzt erst recht oder Auslaufmodell?*  -- unter diesem Titel veranstaltete das Multimedia Kontor Hamburg, kurz [mmhk](https//:www.mmhk.de),  und das niedersächsische OER-Portal [twillo](https://www.twillo.de/) in Partnerschaft mit [HIS-HE](https://his-he.de/), [KNOER](https://kn-oer.de/) und der Hamburg Open Online University ([HOOU](https://portal.hoou.de/)) eine [Online-Fachtagung](https://www.mmkh.de/digitale-lehre/oer-und-knoer/oer-im-zeitalter-von-ki). Die Auseinandersetzung mit Künstlicher Intelligenz (KI) ist in der Bildung sowie Hochschullehre nicht zu vermeiden.  Der Sachverhalt wird auf [Veranstlatungsbeschreiung](https://www.mmkh.de/digitale-lehre/oer-und-knoer/oer-im-zeitalter-von-ki) wie folgt zusammengefasst:
+Unter dem Titel „OER im Zeitalter von KI – jetzt erst recht oder Auslaufmodell?“ veranstalteten das Multimedia Kontor Hamburg ([MMKH](https://www.mmkh.de)), das niedersächsische OER-Portal [twillo](https://www.twillo.de/) in Partnerschaft mit [HIS-HE](https://his-he.de/), [KNOER](https://kn-oer.de/) und der Hamburg Open Online University ([HOOU](https://portal.hoou.de/)) am 6. November 2025 eine [Online-Fachtagung](https://www.mmkh.de/digitale-lehre/oer-und-knoer/oer-im-zeitalter-von-ki) zur Rolle von Künstlicher Intelligenz (KI) für offene Bildungsressourcen.
+
+Die Veranstaltungsankündigung fasst den Ausgangspunkt prägnant zusammen:
 
 > Die Entwicklungen der letzten zweieinhalb Jahre zeigen ganz deutlich, dass Künstliche Intelligenz (KI) alle Hochschulbereiche tangiert und signifikant verändern wird. Dies betrifft vor allem auch den Bereich der Hochschullehre und damit die Produktion von Lehr- und Lernmaterialien. Seitdem es mit wenigen Prompts möglich ist, Lehr- und Lernmaterialien quasi per Knopfdruck zu erstellen und da diese Inhalte dann auch als gemeinfreie Werke gelten – sofern nicht durch kreative Promptketten und eigenständige Nachbearbeitungen eine Schaffenshöhe erreicht wird, die ein individuelles Urheberrecht begründen –, ergeben sich Fragestellungen nach den Auswirkungen dieser Entwicklungen auf Open Educational Resources (OER).
 
-Welche potentiellen Auswirkungen die KI auf OER haben könnte, wurde im Rahmen des Fachtages von verschiedenen Perspektiven beleuchtet.
+Welche potentiellen Auswirkungen KI auf OER hat, wurde im Rahmen des Fachtags aus unterschiedlichen wissenschaftlichen und praktischen Perspektiven beleuchtet. Im Zentrum stand dabei weniger die Suche nach einer einfachen Antwort, sondern eine vielschichtige Auseinandersetzung mit Chancen, Spannungsfeldern und offenen Fragen rund um Offenheit, Qualität und Verantwortung in der Hochschulbildung.
+
 ## Einblick in die Tagung
-Funda Seyfeli-Özhizalan stellte zunächst erste Ergebnisse einer empirischen Studie zu dem Einsatzfeld von KI-Anwendungen für die Erstellung und Verbreitung von OER vor. Die Studie unterlag einen Mixed-Methods-Ansatz von quantatitativer Befragung bis hin zu Vertiefungs- sowie Expert:innen Interviews. Der Vortrag betonte, das der KI in der Erstellung und Anpassung von OER großes Potential zugetraut wird und KI als Werkzeug, bspw. Textkorrekturen oder Bildgenerierung, benutzt wird, jedoch die rechtlichen Unsicherheiten im Umgang mit KI verstärkt werden und eine Angst des inhaltlichen Qualitätsverlustes bei den Befragten vorhanden ist. 
-Im folgenden Vortrag wurde auf eine Stärke von KI aufmerksam gemacht. Axel Klinger zeigte, wie KI helfen kann Metadaten zu generieren. Das OER-Suchportal [OERSI](https://oersi.org/) hat einen nicht unerheblichen Anteil an Materialien in denen Metadaten oder Beschreibungen fehlen. Das fehlen von Metadaten führt zu einer nicht Indizierung sowie das nicht Anzeigen von Materialien. Wenn Beschreibungen nicht Vorhanden sind, erschwert es für Suchende die Einordnung von OER ohne diese zu Sichten. In dieser Studie wurden Open Textbooks und Videos, genauer genommen die Transkription von Videos, in eine erstellte Pipeline eingefügt um durch LLMs Beschreibungen und Metadaten, aus den Volltexten erstellen. Die Ergebnisse zeigen, dass Zusammenfassungen und Kurzbeschreibungen funktionieren, jedoch Fachbegriffe nicht richtig von LLMs eingeordnet werden. Zudem zeigt sich, dass die Rechenleistung bei großen Dokumenten enorm sein kann. Zugleich stellte der Vortrag in Ausblick, dass die KI helfen könne, beim Hochladen von OER automatisiert Metadaten und Kurzbeschreibungen vorzugeben, die nachjustiert werden könnten.
-Der dritten Vortrag von Martin Ebner trug den Titel *OER als Grundlage für einen KI-Chatbot am Beispiel von iMooX*. Dabei wurden Kursteilnehmende Untersucht die den KI-Chatbot verwendeten (*User*) sowie diejenigen die ihn nicht verwendeten (*Non-User* ). Es Zeigt sich, dass der Hauptteil der *User* diesen verwendeten um sich auf die Prüfung vorzubereiten, werden die Mehrheit der *Non-User*, da sie diesen nicht bräuchten. Das spannende an diesem Projekt war, dass die Vektor-Datenbank (RAG) der KI aus OER bestand. Dadurch war die Verwendung der Daten unkompliziert, jedoch kann nicht von einem kompletten OER geredet werden, da das verwendete LLM ein kommerzielles System ist. Das Fazit aus diesem Vortrag lautet, dass trotz sich immer weiterentwickelnder KI OER für die Souveränität der Bildung wesentlich sei.
-Der Letzte Vortrag von Prof. Dr. Martin Erdmann hatte im Zentrum sein Projekt in dem er mit der Hilfe von KI sein Lehrbuch zu Kurzvideos für die Hochschullehre transformiert hat. Dabei zeigt sich, dass das Lernangebot von einem signifikanten Teil der Studierenden wahrgenommen wurde und sie dieses als Zusatz, neben der Lehre und dem Grundlagentext wahrnahmen. Die Erstellung der Videos bedarf menschlicher Arbeit und dies kann die KI nicht mit genauen Vorgaben erstellen. Dabei spielt die Unterscheidung von Kernthema und Nebenaspekten eine gesonderte Rolle. Zudem wurde in diesem Vortrag hervorgehoben, dass Bildung ein Sozialer Prozess ist, der nicht von KI übernommen werden kann. KI dient als ein Werkzeug.
 
-Der Fachtag Endete mit einem Zwiegespräch zwischen Dr. Sandra Schön und PD Dr. Malte Persike. In der verschiedene Aspekte des Fachtages zusammengefasst wurde und die kritische Frage zu Vorschein trat, ob der Mensch sich nicht immer mehr zurück ziehe. Zudem wurde auch festgehalten, dass es bei diesem Themenkomplex häufig KI im Vordergrund stehe, diese aber Grundprobleme von OER nicht löse. Mit Qualitätssteigerung von KI, werden etwa die Generierung von Inhalten möglicherweise verbessert, aber die bis heute ungeklärten OER Fragen bleiben offen. Zudem gibt es auch eine entgegengesetzte Richtung zwischen OER und KI. KI bringt keine digitale Souveränität mit sich und ist zudem mit massiven Kosten verbunden. Dadurch wird das Ziel von Offener Bildung durch KI entgegengewirkt. Zudem ist die KI nicht neutral, suggeriert dies aber und sie wirft neue Fragen des Urheberrechts auf, da die Trainingsdaten nicht transparent offengelegt werden. Zugleich bedarf es KI für die Entwicklung von OER und als ein Werkzeug kann es die Arbeit erleichtern.
-Im Bezug auf OER, sowie auch OEP, ist die Selbstverständlichkeit an den Hochschulen und der Bildung allgemein noch nicht angekommen. Die Realität von der Entwicklung, Nutzung und Implementierung von OER an Hochschulen ist desillusionierend. Es fehle auch an geeigneten OER-Tools mit denen kollaborativ Material erstellt oder erweitert werden könne.
-Eine spannende Frage die aufgeworfen wurde ist zudem: In wie fern ändert sich das Lernverhalten von Lernenden an Schulen und Hochschulen durch die KI?
+### Empirische Perspektive auf OER- und KI-Nutzung
+Funda Seyfeli-Özhizalan (HIS-HE) präsentierte erste empirische Ergebnisse zu Einsatzfeldern von KI-Anwendungen bei Erstellung und Verbreitung von OER (Veröffentlichung bei twillo, angekündigt für Ende 2025). Die Studie folgt einem Mixed-Methods-Ansatz (quantitative Befragung, vertiefende Interviews, Expert:inneninterviews) und zeigt:
+- KI wird vor allem unterstützend eingesetzt (z.B. für Textoptimierung, Strukturierung, Bildgenerierung), weniger zur vollständigen Generierung von Materialien.
+- KI wird in der Erstellung und Anpassung von OER als potenziell entlastendes Werkzeug wahrgenommen.
+- Gleichzeitig bestehen erhebliche rechtliche Unsicherheiten (AGB-Änderungen, Unklarheiten bzgl. Trainingsdaten, Lizensierung) sowie Sorgen hinsichtlich Qualitätsverlusten.
+- Hemmnisse für OER und KI umfassen u.a. fehlende Sicherheit im Umgang mit Lizenzen, Unsicherheit über die Rolle der eigenen didaktischen Expertise und ein „übermäßiges Vertrauen“ in KI-Systeme.
 
-**Zusammenfassend** lässt sich aus den vier Vorträgen, dass KI eine Unterstützung für die Produktion für OER sein könne, diese bei der Entwicklung von Metadaten sowie bei der Aufbereitung von Material Arbeit abnimmt und als ein Werkzeug für die Bildung fruchtbar gemacht werden kann. Zugleich kann OER helfen KI für die Bildung mit einer sicheren Datengrundlage zu arbeiten. Alle Vorträge weißen aber auch auf Probleme hin, beispielsweise die unsichere und sich ändernde Rechtslage, dies Betrifft vorhandenes OER Material oder die Nutzung von KI. Zudem ist die Qualität bei beiden nicht immer gesichert, OER fehlt es an einem Review Verfahren und KI neigt zur Halluzination.
+In der Diskussion wurde deutlich, dass sich viele Lehrende zwischen Entlastung und Verunsicherung bewegen: KI eröffnet pragmatische Unterstützungsmöglichkeiten, verstärkt zugleich aber das Bewusstsein für rechtliche Graubereiche und die Notwendigkeit, die eigene didaktische Expertise nicht an automatisierte Systeme zu delegieren.
+### KI-generierte Metadaten und OERSI
+Im ersten Lightning Talk zeigte Axel Klinger (TIB Hannover), wie KI bei der Generierung von Metadaten für das OER-Suchportal [OERSI](https://oersi.org/) eingesetzt werden kann. Ein erheblicher Teil der indexierten Materialien weist unvollständige oder fehlende Metadaten auf; dies erschwert Auffindbarkeit, Nachnutzbarkeit und inhaltliche Einordnung. Genannt wurden u.a. zehntausende Materialien ohne Beschreibung, fehlende Fachzuordnungen sowie uneinheitliche Sprachangaben.
+
+Als Antwort darauf wird eine modulare Pipeline erprobt, die auf Open-Source-Sprachmodellen basiert. Nach einem Modellvergleich (u.a. Qwen und Phi) fiel die Wahl auf Qwen 2.5 im lokalen Betrieb mit großem Kontextfenster. Fokussiert werden vorerst
+- Open Textbooks und Videos (über Transkripte),
+- Materialien mit fehlenden Beschreibungen,
+- testweise vor allem offen lizenzierte Inhalte (z.B. CC BY).
+
+Aus den Volltexten werden automatisiert erzeugt:
+- Zusammenfassungen für Detailseiten (ähnlich Abstracts),
+- prägnante Kurzbeschreibungen für Trefferlisten,
+- Vorschläge für Titel, Schlagworte und Fachzuordnungen.
+
+Die transkribierten Inhalte werden bei Bedarf in Abschnitte zerlegt, um Kontextfenstergrenzen einzuhalten; anschließend werden Teilsummaries wieder zu Gesamtsummaries zusammengeführt. Erste Testläufe mit einer begrenzten Menge von Materialien zeigen grundsätzlich brauchbare Zusammenfassungen und Kurzbeschreibungen, zugleich aber typische Probleme:
+- fehlerhafte Eigennamen und Fachbegriffe,
+- Kontextverschiebungen bei stark segmentierten Texten,
+- unzureichend präzise Fachzuordnungen, insbesondere auf feineren Ebenen.
+
+Der Ansatz unterstreicht zwei zentrale Punkte: Zum einen kann KI helfen, OER-Systeme wie OERSI sichtbarer und besser nutzbar zu machen; zum anderen bleibt eine qualifizierte, menschliche Qualitätssicherung unverzichtbar – etwa durch Metadatenvorschläge, die Autor:innen beim Upload prüfen und korrigieren können. Die zugrundeliegenden Prompts und Konfigurationen werden offen bereitgestellt (vgl. <https://gitlab.com/oersi/sidre/metadata-optimization>) und sind damit selbst Teil einer offenen Infrastruktur für OER-Metadaten.
+### OER als Grundlage für einen KI-Chatbot (iMooX)
+Im zweiten Lightning Talk präsentierte PD Dr. Martin Ebner (TU Graz) den Einsatz eines KI-gestützten Chatbots auf Basis von OER-Materialien der nationalen MOOC-Plattform iMooX.
+
+Ausgangspunkt ist der [Kurs „Informatik-Fit“](https://imoox.at/course/InfoFit25) der Studieninteressierte bereits vor Studienbeginn beim Aufbau grundlegender Informatikkompetenzen unterstützt. Der Kurs ist offen lizenziert, wird in ein Blended-/Flipped-Classroom-Szenario eingebettet und umfasst u.a. Videos, Transkripte, Kursunterlagen und Webinhalte.
+
+Auf dieser Basis wurde ein Retrieval-Augmented-Generation-System (RAG) implementiert:
+- Sämtliche OER-Kursmaterialien werden in einer Vektordatenbank abgelegt und bilden den primären Antwortkontext.
+- Lernende können nach aktiver Zustimmung einen Chatbot nutzen, der Fragen zum Kurs stellt und Antworten auf Grundlage dieser OER-Inhalte generiert.
+- Als zugrundeliegendes Sprachmodell kommt (Stand der Präsentation) ein kommerzielles LLM (ChatGPT 4.0 mini) zum Einsatz, das nach Tests eine hohe Antwortqualität (Validität von über 97 % in Stichproben) zeigte.
+
+Die begleitende Evaluation zeigt u.a.:
+- Der Chatbot wird vor allem für Verständnisfragen, Zusammenfassungen und Prüfungsvorbereitung genutzt.
+- Ein Teil der Lernenden verzichtet bewusst auf den Chatbot; teils, weil sie ihn nicht benötigen, teils aus Unsicherheit oder fehlender Routine im Umgang mit KI.
+- Auffällig ist eine Tendenz zur technologischen Überschätzung bei Nicht-Nutzenden, die dem System teils mehr zutrauen als diejenigen, die es erprobt haben.
+
+Für die OER-Perspektive sind zwei Aspekte zentral:
+- Die ausschließliche Nutzung offen lizenzierter Kursmaterialien als Wissensbasis ermöglicht einen rechtlich transparenten Einsatz des Chatbots.
+- Gleichzeitig bleibt ein Spannungsfeld, solange das zugrundeliegende LLM proprietär und dessen Trainingsdaten intransparent sind. Als mögliche Perspektive werden offene und europäisch betriebene Sprachmodelle genannt (z.B. Academic Cloud, Apertus), die langfristig zu mehr digitaler Souveränität beitragen könnten.
+
+Das Beispiel iMooX zeigt damit konkret, wie OER die Grundlage für KI-gestützte, lernendennahe Unterstützungssysteme bilden können – unter der Bedingung, dass Qualitätssicherung, Transparenz und reflektierter Einsatz mitgedacht werden.
+### Vom Lehrbuch zum Kurzvideo mit KI-Unterstützung
+Im dritten Lightning Talk stellte Prof. Dr. Martin Erdmann (RWTH Aachen) ein Projekt vor, in dem ein Lehrbuch mit Unterstützung von KI in kurze Lehrvideos für die Hochschullehre transformiert wurde.
+
+Wesentliche Beobachtungen:
+- Die Videos wurden von einem signifikanten Teil der Studierenden genutzt, insbesondere zur Vor- und Nachbereitung.
+- Die Videos ergänzen Lehrbuch und Lehrveranstaltung, ersetzen diese jedoch nicht.
+- KI-Werkzeuge kamen u.a. bei der sprachlichen Anpassung (Schriftsprache zu gesprochener Sprache) zum Einsatz, die inhaltliche Strukturierung, Schwerpunktsetzung sowie didaktische Entscheidungen blieben klar in menschlicher Verantwortung.
+- Das Projekt unterstreicht, dass Bildung ein sozialer, relationaler Prozess bleibt: KI kann hier unterstützen, nicht substituieren.
+
+### Zwiegespräch: Zuspitzung der Leitfrage
+
+Im abschließenden Zwiegespräch zwischen Dr. Sandra Schön (TU Graz) und PD Dr. Malte Persike (RWTH Aachen), moderiert von Dr. Klaus Wannemacher (HIS-HE/twillo), wurden zentrale Fäden des Fachtags aufgegriffen, zugespitzt und mit kritischen Rückfragen an die Community zurückgespiegelt:
+- Viele strukturelle Herausforderungen von OER – z.B. fehlende nachhaltige Finanzierung, geringe institutionelle Verbindlichkeit, unzureichende Infrastruktur, mangelnde Qualitäts- und Nutzungsdaten – werden durch KI nicht gelöst.
+- KI erscheint häufig prominenter als OER selbst, ohne dass grundlegende offene Fragen zu Offenheit, Lizenzen und Gemeinwohlorientierung geklärt sind.
+- KI-Systeme bringen – in ihrer derzeit überwiegend kommerziellen Ausgestaltung – keine automatische digitale Souveränität mit sich: Sie sind kostenintensiv, rechtlich komplex und von intransparenten Trainingsdaten abhängig.
+- Gleichzeitig kann KI ein wichtiges Werkzeug für OER-Entwicklung sein, etwa bei Metadaten, Übersetzungen oder der Aufbereitung von Inhalten. Voraussetzung bleibt jedoch menschliche Kontrolle und eine bewusste, reflektierte Nutzung.
+
+Deutlich wurde zudem, dass OER und Open Educational Practices (OEP) an vielen Hochschulen noch keineswegs selbstverständlich sind. Die Diskutant:innen betonten Forschungs- und Handlungsbedarfe, u.a. hinsichtlich:
+- der tatsächlichen Nutzung und Wirkung von OER,
+- der Rolle von Studierenden, die KI intensiv für individuelles Lernen einsetzen,
+- der Frage, wie sich Lern- und Bildungsverhalten durch KI verändert,
+- der Entwicklung kollaborativer, offener Werkzeuge für OER-Erstellung.
+
+## Fazit: OER im Zeitalter von KI – jetzt erst recht
+
+Zusammenfassend lässt sich aus den Beiträgen des Fachtags festhalten:
+- KI kann zur Unterstützung der OER-Produktion beitragen, etwa bei Qualitätssicherung, Sprachüberarbeitung, Übersetzungen, Metadatenanreicherung und der didaktischen Aufbereitung von Materialien.
+- OER bieten gleichzeitig eine zentrale Grundlage, um KI-Anwendungen für Bildung rechtskonform, transparent und gemeinwohlorientiert zu gestalten.
+- Offene Fragen bleiben insbesondere in Bezug auf Urheberrecht, Lizenzierung von KI-gestützten Materialien, Transparenz von Trainingsdaten sowie nachhaltige Infrastrukturen für offene Bildung.
+- Ohne menschliche Verantwortung, kritische Reflexion und Community-getragene Qualitätsprozesse kann weder KI noch OER ihr Potenzial für eine offene, souveräne Bildungslandschaft entfalten.
 
 ## Eigene Learnings
-Das Themenkomplex OER und KI ist für alle ein Feld, welches noch viel Forschung fehlt und einiges ausprobiert werden muss. Es zeigt auf der einen Seite die Spannung von Grundsatzfragen auf, wie die der technischen Abhängigkeit und zugleich der digitalen Souveränität. Dieser Aspekt müsste trotz der rasanten Entwicklungen stärker reflektiert werden, denn KI bietet neue Möglichkeiten, jedoch suggeriert sie ein Allheilmittel zu sein. Jedoch zeigt sich in den Diskussionsbeiträgen sowie auch bei unserer Arbeit bei FOERBICO, dass KI neue Wege des Arbeitens fordert und diese zudem zeitintensiv sein kann. Zudem ist der Zugang zu KI nicht allen Menschen gleich offen und im Sinne der Openess wirft die Möglichkeit KI zu nutzen neue Fragen von Gerechtigkeit auf. Zudem zeigen die Vorträge auch, dass beispielsweise der Zeitaufwand für die Erstellung von OER nicht zwingend durch KI verkürzt wird, sondern verstärkt den Gedanken, dass offen lizensierte Bildung zwar kostenlos ist, aber nicht frei von Kosten. Aus bildungstheoretischer Perspektive ist die Frage, aus dem Zwiegespräch auch eingehender zu reflektieren, inwiefern das Bildungsverhalten von Lernenden sich durch die KI verändert? Welche Anreize und Vorteile können dem gegenüber OER, oder auch OEP, setzen, um ihre Relevanz aufzuzeigen? Aus technischer Perspektive ist auch zu Fragen ob für Material Vektordaten und  RAGs nicht vielleicht sogar zukunftsweisender sind als klassische Materialpools.
 
-Aus unserer Perspektive war dieser Fachtag eine Möglichkeit einen detaillierten Einblick in verschiedene Forschungsprojekte zu bekommen. Es gab zu dem wichtige Impulse für unsere Arbeit bei FOERBICO auf praktischer sowie technischer Ebene wie wir auf Anfragen von Communities reagieren können. Es lässt sich festhalten, dass KI weder OER rettet noch zerstört, wir es aktuell als ein Werkzeug ansehen müssen. Ein Werkzeug, dass spezifisch und gezielt eingesetzt werden muss. Zudem zeigt sich, OER fragen können nur durch die Arbeit an und mit OER sowie OER Communities gelöst werden.
+Für unsere Arbeit – insbesondere im Kontext von OER-Communities und Initiativen wie FOERBICO – war der Fachtag eine Gelegenheit, Einblicke in laufende Forschungs- und Praxisprojekte zu gewinnen und diese mit eigenen Erfahrungen zu verschränken. Er bestätigt mehrere zentrale Einsichten:
+- KI ist kein Allheilmittel, sondern ein Werkzeug, das bewusst, reflektiert und ressourcensensibel eingesetzt werden muss.
+- Offen lizenzierte Bildung ist nicht kostenfrei in der Erstellung: Zeit, Expertise und Infrastruktur bleiben entscheidend – auch dann, wenn KI einzelne Arbeitsschritte erleichtert.
+- Fragen der digitalen Souveränität, der gerechten Zugänglichkeit von KI-Werkzeugen und der Rolle offener Infrastrukturen (inklusive Vektordatenbanken und RAG-Systemen auf OER-Basis) werden für die zukünftige OER-Landschaft zentral sein.
+- Die Weiterentwicklung von OER kann nur gemeinsam mit aktiven Communities, offenen Werkzeugen und einer klaren bildungspolitischen und institutionellen Unterstützung gelingen.
+Vor diesem Hintergrund erscheint die Leitfrage „Heilsbringer oder Zerstörer?“ verkürzt. Im Lichte der Tagungsbeiträge wird deutlich: KI entscheidet nicht über die Zukunft von OER – vielmehr entscheidet die Art, wie Bildungsakteur:innen Offenheit, Verantwortung und technologische Gestaltungsspielräume zusammenführen.
+
+## Materialien und weiterführende Links
+
+- Ausschreibung und Dokumentation des Fachtags „OER im Zeitalter von KI – jetzt erst recht oder Auslaufmodell?“: https://www.mmkh.de/digitale-lehre/oer-und-knoer/oer-im-zeitalter-von-ki
+- Multimedia Kontor Hamburg (MMKH): https://www.mmkh.de
+- OER-Portal twillo: https://www.twillo.de
+- HIS-HE: https://his-he.de
+- KNOER – Kompetenznetzwerk OER: https://kn-oer.de
+- Hamburg Open Online University (HOOU): https://portal.hoou.de
+- OERSI – Open Educational Resources Search Index: https://oersi.org
+- OERSI-Metadatenoptimierung (Prompts/Beispiele): https://gitlab.com/oersi/sidre/metadata-optimization
+- iMooX-Kurs „Info-Fit“: https://imoox.at/course/InfoFit25
+- Publikation zum iMooX-Chatbot-Einsatz (Hinweis aus den Tagungsnotizen): https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-93567-1_4
+- Vortragsfolien „Vom Lehrbuch zum Kino: Erfahrungen mit KI gestützten Kurzvideos in der Hochschullehre“ (Prof. Dr. Erdmann): https://www.mmkh.de/fileadmin/veranstaltungen/OER-KI/2025-11-06_KI-Lehrbuch-Videos_Erdmann.pdf
+- Deskilling-Diskurs (Hinweis aus der Diskussion): https://hochschulforumdigitalisierung.de/wp-content/uploads/2023/10/HFD_DP_25_Deskilling.pdf
+- Initiative für europäische Sprachmodelle (Hinweis aus den Materialien): https://hessian.ai/de/occiglot-neue-initiative-fuer-europaeische-sprachmodelle-gestartet/