13.11.2026 Von KI bis Notaufnahme: Auf dem 10. Tag der Lehre prämiert die Uni Marburg zukunftsweisende Lehrideen

Fünf Lehrprojekte erhalten den Lehre@Philipp-Preis – erstmals wurden auch vier Tutor*innen ausgezeichnet

Erhielten der Lehrpreis von der studentischen Vizepräsidentin Evelyn Damer (links) überreicht: (v.l.n.r.) Dr. Lisa Hecht, Nils Gerland, Prof. Dr. Nils P. Heeßel, Yannick Diehl, Mirjam Wittorf, Nele Hyner, Nina Tewes, Laura Dänekas und Prof. Dr. Ivica Grgic.

Beim zehnten Tag der Lehre an der Philipps-Universität Marburg standen neue Ideen und der Austausch über gute Lehre im Mittelpunkt. Am 12. November konnten Lehrende, Studierende und Lehrinteressierte bei Projektstationen und einem Markt der Möglichkeiten innovative Lehrkonzepte und Lernmethoden kennenlernen und über deren Einsatz in der eigenen Lehrpraxis diskutieren.

Ein Höhepunkt war die Verleihung des Lehrpreises „Lehre@Philipp“, mit dem die Universität zum zehnten Mal Lehrideen zur Weiterentwicklung der Hochschullehre auszeichnete. Fünf innovative Lehrideen erhalten eine Förderung zur Umsetzung. Erstmals wurden zudem vier Tutor*innen für ihr besonderes Engagement und ihre didaktischen Fähigkeiten mit einem Lehrpreis gewürdigt. 

„Gute Lehre lebt davon, dass Lehrende bereit sind, neue Wege zu gehen, unterschiedliche Perspektiven einzubeziehen und ihre Konzepte immer wieder zu hinterfragen“, sagt Evelyn Damer, studentische Vizepräsidentin. „Die ausgezeichneten Projekte zeigen, wie vielfältig und kreativ an unserer Universität gelehrt und gelernt wird. Dass wir in diesem Jahr erstmals auch Tutor*innen auszeichnen, freut mich besonders: Sie leisten einen wichtigen Beitrag zum Studienerfolg und gestalten die Lernerfahrungen ihrer Kommiliton*innen unmittelbar mit.“

Die Preisträger*innen des Lehre@Philipp–Lehrpreises 2026

Yannick Diehl (FB 03) mit „Blobtopia — ein virtuelles Forschungslabor für die empirische Methodenausbildung“: Die Lehridee Blobtopia ist eine interaktive 3D-Simulation der Gesellschaft mit 500 virtuellen Bewohner*innen.  Diese bietet eine Lernumgebung für den Kompetenzerwerb in der empirischen Methodenausbildung durch forschendes Lernen, indem Studierende in dieser Simulation beispielsweise eigenständig Befragungen durchführen, KI-gestützte Interviews erheben und Daten auswerten und Fehlerquellen empirisch überprüfen. Gleichzeitig wird der kritische Umgang mit KI (z.B. in simulierten Interviews) trainiert wird. Die Lehridee ist eine Innovation für die empirische Methodenausbildung und weist insbesondere ein hohes Transferpotenzial auf weitere Fächer auf. Die Grundlagen hierfür werden als offene Bildungsressourcen (OER) veröffentlicht werden.
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Dr. Stefanie Schneider und Dr. Lisa Hecht (FB 09) mit „Vergleichendes Sehen mit KI: Lehr-Labor für die reflektierte Bildsuche“: Das geplante Lehr-Labor verbindet kunsthistorische Methoden mit KI-gestützter Bildsuche, indem Studierende algorithmische Suchprozesse in der e-Research-Infrastruktur iART nicht nur anwenden, sondern durch einen didaktischen Reflexionslayer (Reflexionsimpulse, Vergleichsmodus, Protokollfunktion) kritisch hinterfragen. Es werden KI-Tools mit fachlicher Reflexion unmittelbar verknüpft – nicht als nachgelagerte Kritik, sondern als prozessintegrierte, dokumentierbare Methodik, die algorithmische Vorschläge als überprüfbare Hypothesen in den kunsthistorischen Erkenntnisprozess einbindet.
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Prof. Dr. Nils P. Heeßel (FB 10) mit „Theorien in Bewegung – Das Wanderseminar als mobiles Lehrlabor“: Das Projekt entwickelt ein bereits erprobtes Wanderseminar zu einem systematischen Lehrbaukasten weiter, der die kulturwissenschaftlichen Theorien durch Bewegung, wechselnde Gesprächsformate und studentische Ko-Konstruktion einführt und vertieft. Eine zweitägige Wanderwerkstatt ermöglicht die Erprobung und Dokumentation unmittelbar nutzbarer Lehrmodule. Alle entwickelten Materialien sollen als Open Educational Resources (OER) veröffentlicht werden und das didaktische Konzept auf andere Fächer übertragbar sein. Die Lehridee verknüpft Theorievermittlung mit Bewegung, ortsbezogener Aufmerksamkeit und studentischer Eigenaktivität, so dass eine transferierbare, inklusive Lehrarchitektur entsteht.
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Nils Gerland (Studierender am FB 20) mit „Lange Nacht der Notaufnahme“: Die Lehridee zielt darauf ab, ein 12-stündiges Simulationsszenario zu implementieren, das klinische Entscheidungsprozesse unter realistischen Bedingungen (Zeitdruck, Multitasking, Ressourcenknappheit, interprofessionelle Kommunikation) abbildet. Durch die Integration von Non-Technical Skills (z.B. Crew Ressource Management, Triage, Delegation) und die Simulation hierarchischer Teamstrukturen wird ein Kompetenzerwerb gefördert, der über isolierte Fertigkeitstrainings hinausgeht. Die Innovation besteht in der systematischen Operationalisierung klinischer Komplexität durch ein immersives, langzeitbasiertes Simulationsdesign, das nicht nur medizinische Expertise, sondern auch Stressresistenz, Teaminteraktion und adaptive Problemlösung unter realitätsnahen Bedingungen trainiert – und damit eine evidenzbasierte Brücke zwischen Theorie und Praxis schlägt.
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Prof. Dr. med. Ivica Grgic (FB 20) mit „AI Literacy und ‚digitaler Oberarzt‘ im Ernstfall. Large Language Models für kollaboratives Arbeiten im VR-Notfalltraining“: Das Projekt integriert Large Language Models (LLMs) in ein etabliertes VR-Simulationstraining für Medizinstudierende, um den reflektierten Umgang mit KI in klinischen Entscheidungsprozessen unter realistischen Bedingungen (Zeitdruck, Teamdynamik) zu üben. Durch kontrollierte Experimente mit und ohne KI-Nutzung sowie strukturierte Debriefings werden Nutzen, Grenzen und Risiken (z. B. Halluzinationen, Automatisierungsbias) handlungsorientiert erfahrbar gemacht.
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Die Tutor*innen Mirjam Wittorf (Tutorien am FB 03 und FB 10), Laura Dänekas (Tutorium am FB 09), Nina Tewes (Tutorium am FB 20) und Nele Hyner (autonomes Tutorium) überzeugten durch ihre strukturierten, didaktisch durchdachten und partizipativen Konzepte, welche die Motivation und Lernprozesse der Studierenden förderten. Die Tutor*innen reflektierten systematisch Stärken und Schwächen ihres Lehransatzes und passten diesen kontinuierlich an – unterstützt durch Evaluationen und positives Feedback der Studierenden. Ihr Engagement schaffte eine offene Lernatmosphäre, die einen Kompetenzerwerb über eine reine Wissensvermittlung hinaus ermöglichte.
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Weitere Informationen

Der Lehrpreis Lehre@Philipp zeichnet vor allem Lehrideen aus, die konstruktiv auf aktuelle Entwicklungen und besondere Herausforderungen in der Lehre reagieren und zu einer nachhaltigen strukturellen Verbesserung der Lehre beitragen. Die finanzielle Förderung durch den Lehrpreis ermöglicht, diese Ideen weiter zu erproben und umzusetzen. Darüber hinaus würdigt der Lehrpreis Lehre@Philipp Tutor*innen für besonderes Engagement in der studentischen Lehre.