Von klarer Struktur zu lebendiger Erzählung – UX lernen heißt, Menschen und Systeme verstehen.

Kurzfassung meines Lehrverständnisses: Human‑Centered Design, evidenzbasiertes Arbeiten und iterative Verbesserung.
Auf dieser Seite: Lehrverständnis, Didaktische Prinzipien, Kursformate, Forschung, Lehr‑CV.

Lehrverständnis

Human‑Centered Design als Grundhaltung

In meinem UX/UI‑Lehre steht der Mensch im Mittelpunkt: Studierende analysieren Nutzer‑Bedürfnisse, -Ziele und soziokulturellen Kontext mithilfe von Interviews, Personas und Szenarien, übersetzen diese Erkenntnisse in Wireframes und Prototypen und prüfen ihre Entwürfe im Test. Iteration ist Pflicht, nicht Kür – wir entwerfen, testen, messen und verfeinern.

Theorie (Gestaltgesetze, Nielsen‑Heuristiken, ISO‑Normen) verknüpfen wir direkt mit realen Projekten. „Research through Design“ bedeutet für mich: Studierende forschen am eigenen Entwurf, hinterfragen Methoden und lernen so, Problemlösungen systematisch und kreativ zu gestalten.

Didaktische Prinzipien

So vermittle ich UX/UI & KI

Kursformate & Inhalte

Module, die ich unterrichte

UX / UI Grundlagen

  • Gestaltgesetze, Heuristiken & Usability‑Basics
  • Informationsarchitektur, Sitemaps & Navigation
  • Wireframing, Interface‑Patterns & Layouts
  • Typografie & Farbenlehre, Moodboards & Designprinzipien
  • UI‑Elemente & Animationen (Buttons, Sliders, Gesten)

User Research & Testing

  • Interviews, Personas & Empathy‑Maps
  • User Stories & Use Cases, Journey Maps
  • Card Sorting, Crazy 8’s & Ideation‑Methoden
  • Heuristische Evaluation, Peer‑Reviews & Feedback
  • Usability‑Tests (Think‑Aloud, A/B, Guerilla) & Auswertung

Prototyping & Tools

  • Low‑/Mid‑/High‑Fidelity‑Prototypen in Figma & HTML
  • Design‑Systeme, Komponenten & Styleguides
  • Accessibility, WCAG‑Checks & Responsive Design
  • Dokumentation & Design‑Handoff (Pitch‑Decks, Portfolios)
  • Tools: Figma, Miro, Maze, Visual Studio Code

Konzeption & Ideation

  • Design Thinking & Lean‑Design‑Methoden
  • „How Might We?“-Fragen & MoSCoW‑Priorisierung
  • User Stories, Use Cases & MVP‑Definition
  • Informationsarchitektur, Card Sorting & Sitemaps
  • Requirement‑Profiles & Storytelling

Technische Entwicklung & Implementation

  • HTML/CSS Basics, Flexbox & Responsive Layouts
  • jQuery & JavaScript für Interaktivität
  • WordPress‑Theming & CMS‑Grundlagen
  • Einführung in Versions‑ & Projekt‑Workflows
  • Visual Studio Code & Tool‑Setup

Projektarbeit & Präsentation

  • Iteratives Prototyping & Design‑System‑Aufbau
  • Teamarbeit, Kanban & Dokumentation
  • Usability‑Tests & kontinuierliche Optimierung
  • Abschluss‑Pitch & Portfolio‑Erstellung
  • Mentoring, Feedback‑Loops & Reflexion

Forschungsinteressen

Themen, die mich beschäftigen

Generative / Adaptive UI

Generative Interfaces mit KI: personalisierte Layouts per Algorithmus („Outcome‑Oriented“ Design).

  • Outcome‑Oriented Design: Ziele definieren statt Screens entwerfen – KI generiert Interface.
  • UX-Prinzipien für KI: Designsysteme & Usability-Heuristiken steuern generierte Layouts.
  • Designer als Kurator: Regeln, Parameter & Werte vorgeben (statt jeden Screen manuell designen).
  • Personalisiertes UI: dynamische Anpassung (z. B. größere Schrift, Info‑Priorisierung pro Nutzer).
  • Invisible Interfaces: sprach-/sensorbasierte Interaktion mit minimaler sichtbarer Oberfläche.

UX in digitalen Lernumgebungen

Verbesserung von Lernplattformen (LMS) durch nutzerzentriertes Design – intuitive Bedienung & motivierende Ästhetik.

  • Nutzerforschung: UX-Probleme in LMS aufdecken (Interviews, Usability-Tests, Eye-Tracking).
  • Intuitive Interfaces: klare Menüs, einfache Navigation, verständliche Abläufe.
  • Ästhetik & Motivation: modernes Design steigert Nutzungsfreude & Lernmotivation.
  • KI in LMS: personalisierte Lernpfade, adaptive Inhalte & proaktive Hilfestellungen.
  • Mensch im Mittelpunkt: Technik unterstützt Lernende, ohne sie zu bevormunden.

KI‑Dialogsysteme für kritisches Denken

Sokratische KI-Tutorien – Chatbots, die durch Gegenfragen zum Hinterfragen und Reflektieren anleiten.

  • Sokratischer Ansatz: KI stellt Gegenfragen („Warum…?“) – fördert kritisches Denken und Reflexion.
  • UI-Transparenz: KI-Grenzen klar anzeigen & unsichere Antworten markieren (Vertrauen & AI Literacy).
  • Personalisierung: Lernmodus wählen (Exploration, Diskussion, Quiz) & adaptive Schwierigkeitsgrade.
  • Visualisierung: Chatfenster mit optionalem Avatar, Notizfeld & Mindmap machen Denkprozesse sichtbar.
  • Subtile Gamification: Achievements & Fortschrittsbalken motivieren ohne abzulenken.

Lehr‑CV (Auszug)

Erfahrung in Lehre & Betreuung

seit 2025
Dozent UX/UI-Design (Bachelor) an der Mediadesign Hochschule Berlin, 10 Std./Woche; Curriculum-Entwicklung & Administration
2024 – heute
Dozent UX/UI-Design (Abendkurs) an der Mediadesign Hochschule Berlin, 5 Std./Woche; Curriculum-Entwicklung & Administration
2015 – heute
Design-Workshops für Kunden-Teams und interne Mitarbeitende: Re-/Branding, Produktentwicklung, Content Creation & Design Thinking
2009 (6 Monate)
Externer Designlehrer (10. Klasse) an der Freien Waldorfschule Kreuzberg – Interiordesign der Schulcafeteria
1999 – 2001
Studentische Lehre 3D-Software an der Bauhaus-Universität Weimar
Betreuungen
30+ Abschlussarbeiten (UX‑Strategie, UI‑Patterns, E‑Learning UX)

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