Die Rolle von KI in UX-Design-Kursen
Gewähltes Thema: Die Rolle von KI in UX-Design-Kursen. Willkommen zu einer praxisnahen, inspirierenden Erkundung, wie intelligente Werkzeuge das Lernen beschleunigen, den kreativen Prozess vertiefen und neue, verantwortungsvolle Kompetenzen formen. Abonniere unseren Blog, tausche dich aus und gestalte die nächste Generation des UX-Lernens mit!
Warum KI das UX-Lernen revolutioniert
Personalisierte Lernpfade mit präzisem, zeitnahem Feedback
Studierende erhalten differenziertes Feedback zu Personas, Flows und Wireframes in Minuten statt Tagen. Dozierende kuratieren Lernziele, während KI Lernstände erkennt, Lücken schließt und passende Übungen vorschlägt. Kommentiere, welche Feedbackarten dir im Kurs am meisten helfen!
Schnellere Iterationen durch generative Prototypen
Text-zu-UI-Modelle erzeugen Varianten, die in Figma verfeinert werden können. Mehr Iterationen bedeuten bessere Entscheidungen auf Basis realer Nutzerbedürfnisse. Teile deine Erfahrung: Wie viele Prototyp-Runden schaffst du pro Woche mit KI-Unterstützung?
Werkzeuge, die heute schon funktionieren
Assistenten schlagen Auto-Layouts, Kontrastverbesserungen und Microcopy-Varianten vor. Studierende lernen, Entscheidungen zu begründen statt bloß Optionen zu sammeln. Diskutiere mit: Wo liegt für dich die Grenze zwischen Vorschlag und Gestaltungshoheit?
Werkzeuge, die heute schon funktionieren
Aus Beschreibungen entstehen klickbare Skizzen, die anschließend mit bestehenden Komponenten verknüpft werden. So üben Lernende Systemdenken und Konsistenz. Poste deine Lieblingsprompts für Screen-Varianten oder Zustandswechsel in komplexen Flows!
Quellen offenlegen und Beiträge kennzeichnen
Studierende dokumentieren, wann und wie KI beteiligt war: von Prompt-Snippets bis zu generierten Textbausteinen. Diese Transparenz stärkt Vertrauen und Lernreflexion. Wie dokumentierst du deinen Prozess bisher? Teile deine Vorlage!
Bias erkennen, testen und mitigieren
Modelle spiegeln Trainingsdaten. Kurse lehren, verzerrte Annahmen aufzudecken, diverse Testgruppen einzubeziehen und Metriken zu definieren. Erzähle, welche Checks dir halfen, unausgewogene Empfehlungen rechtzeitig zu entdecken.
Fallgeschichte: Linas Kursprojekt mit KI
Lina skizzierte das Problem in Stichpunkten. KI half, Annahmen zu ordnen, Risiken zu markieren und messbare Ziele zu formulieren. So startete sie fokussiert. Schreib uns, wie du Hypothesen im Kurs konkretisierst!
