Der Workshop verbindet technische, pädagogische und gesellschaftliche Perspektiven, um Bildungssysteme widerstandsfähiger gegenüber Krisen und disruptiven Veränderungen zu gestalten. Digitale Resilienz entsteht nicht allein durch robuste Systemarchitekturen, sondern durch das Zusammenspiel von technologischer Infrastruktur, didaktischer Gestaltung und organisationaler Anpassungsfähigkeit.

Im technischen Teil werden aktuelle Entwicklungen adaptiver KI-Systeme vorgestellt: selbstlernende Modelle, resilient ausgelegte Architekturen, Explainable AI (XAI) und Konzepte der Mensch-Maschine-Interaktion. Diskutiert wird, wie Resilienz technisch implementiert werden kann – etwa durch robuste Modellarchitekturen, Intrusion-Detection und Monitoring-Frameworks. Theoretischer Input und Demonstrationen verdeutlichen die Funktionsweise und Einsatzmöglichkeiten im Bildungsbereich.

Der pädagogische Teil zeigt, wie KI Lehr- und Lernprozesse unterstützt: kritische Medienkompetenz, adaptive Lernumgebungen, algorithmische Personalisierung und datengetriebenes Feedback. Ziel ist die Individualisierung von Lernpfaden und die Förderung partizipativer Lernformen durch interaktive Interfaces und Learning-Analytics.
Auf gesellschaftlicher Ebene wird diskutiert, welche digitalen Kompetenzen Lernende, Lehrende und Organisationen benötigen, um flexibel auf Krisen zu reagieren. Themen wie IT-Sicherheit, Datenschutz und algorithmische Fairness werden einbezogen. Resilienz wird als Fähigkeit zur kontinuierlichen Anpassung verstanden, unterstützt durch Governance-Frameworks, Compliance-by-Design und skalierbare Informationssysteme.

Der Workshop bietet eine interdisziplinäre Plattform, die technische Verfahren, didaktische Konzepte und gesellschaftliche Perspektiven miteinander verknüpft. Ziel ist es, konkrete Handlungsperspektiven und Impulse für Forschung, Unterricht und Organisation zu entwickeln und einen Beitrag zur nachhaltigen, resilienten Gestaltung zukunftsfähiger Bildungssysteme zu leisten.

Workshop Chairs:

• Dr. Roksolana Pleshkanov
• Fan He