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KI in den Medien: Chancen, Risiken, Perspektiven

KI in den Medien: Chancen, Risiken, Perspektiven

Module Coordinator/Lecturers
Study Programmes
Cross faculty elective subjects
Master's degree programme in Information Systems (MSc WI)
Master's degree programme in Entrepreneurship and Management (MSc EM)
Bachelor's degree programme in Business Administration (BSc BWL)
Master's degree programme in Innovative Finance (MSc IF)
Bachelor's degree programme in Architecture (BSc AR)
Master's degree programme in Architecture (MSc AR)
Master's degree programme in Entrepreneurship, Innovation and Leadership (MSc EIL)
Project Description
Künstliche Intelligenz verändert die Medienlandschaft grundlegend und eröffnet völlig neue Möglichkeiten. Schon heute gibt es KI-generierte Nachrichtenmoderatoren, automatisch erstellte Börsenberichte oder synthetische Stimmen für Podcasts, Wetterberichte und Verkehrsmeldungen. Auch aus alten Schwarz-Weiß-Fotos lassen sich inzwischen bewegte Bilder erzeugen - die Grenzen des Möglichen verschieben sich rasant. KI-Tools zur Themenfindung gehören bereits zum Alltag. Im Seminar schauen wir uns vor allem die neuen Chancen für den Medienbereich an. Gleichzeitig nehmen wir die Risiken in den Blick, etwa den Verlust von Glaubwürdigkeit. Deepfakes können journalistische Authentizität untergraben und das Vertrauen in klassische Medienmarken einschränken. Wir besprechen, welche medienrechtlichen Sorgfaltspflichten gelten, welche datenschutzrechtlichen Anforderungen zu beachten sind und wie sich diese in der Praxis anwenden lassen - praxisnah und mit vielen Beispielen aus der Medienbranche.
Teaching Method
Dozent: Dr. Andreas Sträter

Hybrid (in Präsenz und online via Teams)
Learning Results
Learning Outcome (1): Einordnung von KI im redaktionellen Alltag: Nachspüren der unzähligen Möglichkeiten und Ausprobieren verschiedener KI-Tools, inkl. eines Themengenerators

Learning Outcome (2): Verständnis für regulatorische Anforderungen und Risiken: Fokus auf rechtliche Anforderungen; Themenfelder: Mensch als Urheber vs. KI als ermöglichendes Tool, Sorgfaltspflicht vs. Automatisierung

Learning Outcome (3): Entwicklung eigener KI-Formate: praktische Umsetzung; etwa Erstellung einer Grafik
Course Materials
werden digital via Moodle zur Verfügung gestellt.
Assessment Methods
Prüfungsmodus:
Teilleistung A: Schreibportfolio I (Praxisteil)
Teilleistung B: Schreibportfolio II (Analyse)
….

Anwesenheitspflicht: mind. 80%
Examination
Benotung

Abgabe einer Arbeitsmappe bis zum 01.06.2026 online an andreas.straeter@uni-dortmund.de
Module number:
6112693
Semester:
SS 26
ECTS Credits:
3
Courses:
30 L / 23 h
Self-study:
68 h
Language:
German