Herzlich willkommen beim Netzwerk Landeseinrichtungen digitale Hochschullehre

Das Netzwerk der Landeseinrichtungen für digitale Hochschullehre (NeL) ist der Zusammenschluss von Initiativen auf Ebene der Bundesländer, die Hochschulen bei der Digitalisierung unterstützen. Das Spektrum der jeweiligen Rechts- und Organisationsformen, der beteiligten Hochschulen sowie der Unterstützungsleistungen ist breit gefächert. Erfahren Sie auf unseren Seiten mehr über unsere Ziele und Handlungsfelder. Lernen Sie die beteiligten Landeseinrichtungen kennen. NeL ist als offener Verbund an der Erweiterung durch Landeseinrichtungen mit vergleichbaren Charakteristika interessiert. Hier informieren wir über aktuelle Veranstaltungen und Beteiligungsmöglichkeiten am Netzwerk.

KI-Kompetenzen stärken

Die Stiftung Innovation in der Hochschullehre (StIL) fördert KI-bezogene Qualifizierungs- und Unterstützungsangebote des Netzwerks Landeseinrichtungen für digitale Hochschullehre (NeL). Im Wintersemester stehen im Rahmen einer Konzertierten Weiterbildung bundesweit zahlreiche Veranstaltungen an. Die Stiftung Innovation in der Hochschullehre (StIL) und das Netzwerk Landeseinrichtungen für digitale Hochschullehre (NeL) sehen angesichts der rasanten Entwicklung im Bereich generativer KI großen Handlungsbedarf und möchten in enger Zusammenarbeit neue Angebote initiieren. Diese setzen auf die bestehenden Kompetenzen und die große Nähe zu den Hochschulen des NeL auf. Damit sollen gemeinsam möglichst flächendeckend und zeitnah verschiedene Zielgruppen in den Hochschulen mit unterschiedlichen Formaten erreicht werden.

Zu den Veranstaltungen Weitere Informationen

News im Netzwerk

Stellungnahme zum Positionspapier der Wissenschaftsministerkonferenz »Künstliche Intelligenz (KI): Schlüsseltechnologie für Fortschritt und Wettbewerbsfähigkeit des Hochschul- und Wissenschaftssystems«

Das Netzwerk der Landeseinrichtungen für digitale Hochschullehre (NeL) Das Netzwerk der Landeseinrichtungen für digitale Hochschullehre (NeL) ist der Zusammenschluss von 17 Hochschulkooperationen und -initiativen in 13 Bundesländern zur gemeinsamen Weiterentwicklung der digitalen Lehre.¹

Wiederholungstermin – Workshop: Mit RAGs faktentreue TutorBots für die Lehre selbst erstellen – in der Informatik und darüber hinaus (Ulrike Padó & Barbara Pampel, 08.05.2025, online)

Aufgrund der großen Nachfrage wird für den Workshop „Mit RAGs faktentreue TutorBots für die Lehre selbst erstellen“ ein Wiederholungstermin am 08.05.2025, 10:00 – 12:00 Uhr, angeboten. Die Inhalte sind identisch mit dem Ersttermin vom 14.03.2025. ChatBots für die Lehre sind ein

Jetzt anmelden! Die NeL-AI-Week vom 10. bis 13. März 2025 – Fachvorträge und Praxisbeiträge von Lehrenden und Studierenden

Die NeL-AI-Week vom 10. bis 13. März 2025 lädt mit einer Vielzahl von Fachvorträgen und Praxisbeiträgen von Lehrenden und Studierenden zum Erfahrungsaustausch ein. Die Teilnahme ist kostenfrei. Eine Anmeldung ist aus organisatorischen Gründen erforderlich. Veranstaltungsbeschreibung Kün

Aktuelle Veranstaltungen im Netzwerk

KI und Ethik – Verantwortung und planetarische Dimensionen der technologiebasierten Bildung (31.03.25, ab 10 Uhr)

Anmeldeschluss: 27. März 2025 Veranstaltungsbeschreibung: Die neuen Möglichkeiten und die Fortschrittsgeschwindigkeit Künstlicher Intelligenz, insbesondere jüngst der generativen KI, faszinieren uns ebenso wie sie ethische Betrachtungskategorien nahelegen. Was zeichnet verantwortungsvolles Hand

Wiederholungstermin – Workshop: Mit RAGs faktentreue TutorBots für die Lehre selbst erstellen – in der Informatik und darüber hinaus (Ulrike Padó & Barbara Pampel, 08.05.2025, online)

Demo-Session: KI-gestütztes Mentoring für studentische Selbstreflexion (Tobias Seidl & Magnus Pfeffer, 21.03.2025, online)

Wie können Studierende durch KI gezielt in ihrer Selbstreflexion unterstützt werden? Der Chatbot KIM (KI-Mentoring) ist ein digitaler Reflexionshelfer, der Lernprozesse begleitet und Studierende dabei unterstützen soll, ihre Reflexionskompetenz nachhaltig zu stärken. Die Entwicklung des Bots wir