Thinking hats

-

Six Thinking Hats – Zuordnungs-Tool

Die 6-Hüte-Methode (Edward de Bono) hilft Teams, Probleme aus unterschiedlichen Perspektiven zu betrachten. In einer Runde trägt jede Person genau einen Hut – so bleiben Beiträge klar, fokussiert und fair.

So geht’s: 1) Namen eingeben → 2) Bei genau sechs Namen Hüte zufällig zuordnen → 3) Ergebnisse besprechen.
Kein 6er-Team? Nutzt stattdessen das 6-Hüte-CustomGPT. Es fragt zu Beginn, ob Hüte vergeben sind (und welche) und übernimmt auf Wunsch fehlende Rollen – ideal für kleinere Gruppen oder Solo-Arbeit.

Namen sammeln

    Es werden genau sechs Namen benötigt.

    Rollen-Legende

    Zuordnung

    Tipp: Lasst die Rollen nach jeder Diskussionsrunde wechseln. So trainiert ihr alle Perspektiven.

    Kommentare

    Kommentar veröffentlichen

    Beliebte Posts aus diesem Blog

    KI-Kompetenzen ermitteln und fördern

    -
    KI Kompetenzen KI Kompetenzen KI-Kompetenz Selbsteinschätzung Kompetenz-Spinnennetz Vergleich KI-Kompetenz-Roadmap für Schulen Unterrichtsbeispiele KI-Kompetenz Selbsteinschätzung KI-Kompetenz Selbsteinschätzung "> Kompetenz-Spinnennetz Vergleich Kompetenz-Spinnennetz Vergleich Kompetenz-Spinnennetz Vergleich CSV hinzufügen: Export kombinierte Daten Min: Max: Skala anwenden Alles zurücksetzen CSV-Format: Datei muss den Abschnitt "Kompetenzspinne (Radar-Chart Werte)" mit "Bereich" und "Wert" Spalten enthalten Spinnennetz-Visualisierung Keine Daten geladen. Bitte CSV-Dateien hochladen. Geladene Datensätze Zusammenfassung "> KI-Kompetenz-Roadmap für Schulen KI-Kompetenz-Roadmap für Schulen ...
    Mehr anzeigen

    KI-Kompetenzen für Lehrende und Lernende: Ein adaptierbares Modell für die Praxis

    -
    Bild
    Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Art, wie wir lernen, lehren und arbeiten. Doch welche Kompetenzen benötigen Lehrende und Lernende, um KI souverän zu nutzen und verantwortungsvoll mitzugestalten? Gemeinsam haben wir – Susanne Alles , Joscha Falck , Manuel Flick und Regina Schulz – ein KI-Kompetenzmodell entwickelt, das praxisnah Orientierung bietet. Unser Modell steht als Open Educational Resource (OER) frei zur Verfügung und kann flexibel an unterschiedliche Bildungsbereiche angepasst werden. 📥 Hier direkt zum Modell: • Blogartikel im VK:KIWA-Netzwerk: KI-Kompetenzen für Lehrende und Lernende • Zenodo-Download: DOI 10.5281/zenodo.15001018 ⸻ Warum brauchen wir ein KI-Kompetenzmodell für die Bildung? Die rasante Entwicklung generativer KI-Technologien wie ChatGPT, Midjourney oder KI-gestützte Assistenzsysteme verändert nicht nur die Berufswelt, sondern auch den Bildungssektor grundlegend. Während KI immense Chancen für personalisiertes Lernen, kreative U...
    Mehr anzeigen

    Vom Konsens zum Feedback: Bewertungsbogen aus gemeinsamer Kriteriengewichtung

    -
    Bild
    Gemeinsam Kriterien gewichten – fair bewerten: so geht’s Mit diesen zwei kostenlosen Tools legst du Kriterien gemeinsam fest , gewichtest sie kollaborativ und übernimmst die Ergebnisse mit einem Klick in einen Bewertungs-/Feedbackbogen . Transparent, partizipativ und perfekt für Präsenz, Distanz & EduScrum. 🔗 Kriterien kollaborativ gewichten (öffnet in neuem Tab) 📝 Bewertungsmatrix & Feedbackbogen (öffnet in neuem Tab) 1) Kriterien kollaborativ gewichten Öffne das Kriterien-Tool (Button oben) und erstelle mit einem Klick einen Raumcode . Lade Lernende per Link ein. Jede:r beansprucht genau eine Spalte und verteilt bis zu 100 % auf die Aspekte. Als Host kannst du die Sichtbarkeit steuern: erst „verdeckt“ sammeln, dann mit einem Schalter freigeben . Das Tool zeigt automatisch die Durchschnit...
    Mehr anzeigen