Beitrag von Dr. Annabell Bils

Ein sehr spannendes Thema. KI ist längst in unserem Alltag präsent, wir müssen nur lernen die KI richtig einzusetzen. Die KI kann nicht nur einfache Recherchen durchführen, sondern unterstützt uns auch - die richtige Bedienung vorausgesetzt - bei komplexen Aufgaben, wie bei Förderanträgen. Beeindruckend! Danke für diesen Input!

Ein spannendes Positionspapier zur Nutzung von KI an Hochschulen wurde kürzlich an der Uni Zürich veröffentlicht. Das Positionspapier der UZH Digital Society Initiative (DSI) der Universität Zürich (UZH) befasst sich mit der Integration von KI in die Hochschule und richtet sich dabei an Hochschulleitungen, Bildungsinstitutionen, Forschungseinrichtungen, Politik und Wissenschaftsverlage. Die Empfehlungen werden unterteilt in die Bereiche "Lernende", "Lehrende" und "Forschende". Das Papier betont die Notwendigkeit, KI-Kompetenzen bei Studierenden und Lehrenden zu fördern, um den Herausforderungen des digitalen Wandels gerecht zu werden. Eine zentrale Empfehlung ist die Einführung von "KI-Buddies", die Studierende während ihre gesamten Studiums individuell unterstützen sollen. Gleichzeitig wird die Rolle der Hochschulen als soziale Lernräume betont, die umgestellt werden sollen auf interdisziplinäre und personalisierte Lernformen und Lernwege; u.a. die Umstellung auf modularisierte Abschlüsse anstelle der rein an Disziplinen orientierten. Mit Blick auf die Studiengänge und Disziplinen empfiehlt das Papier u.a. zu prüfen, welche Kompetenzen "KI-hart" sind und welche evtl. neu gedacht werden müssen. Für die Forschung empfiehlt das Papier, KI als kritische Infrastruktur zu etablieren und fordert klare Richtlinien für deren Einsatz in der wissenschaftlichen Praxis, insbesondere bei der Beurteilung und dem Review von Forschungsleistungen. Insgesamt unterstreicht das Positionspapier die Bedeutung ethisch fundierter und gut durchdachter Integration von KI in alle Bereiche der Hochschule, um deren Zukunftsfähigkeit zu sichern. Eine wirklich interessante Lektüre (12 Seiten), die mit einiger Härte die neue Realität aufzeigt, mich zum Grübeln bringt und anregt, auch in meinem Wirkungskreis neue Wege zu gehen.

Das gestrige Podiumsgespräch in der Bibliothek des FHNW Campus Muttenz bot spannende Einblicke und anregende Diskussionen zum Thema KI und Hochschullehre. Gemeinsam mit den Podiumsgästen Dominik Tschopp und Julia Rausenberger beleuchtete Moderatorin Sarah-Louise Richter drei zentrale Schwerpunkte: Wie kann KI effektiv in die Hochschullehre integriert werden? Auch wenn bereits viele Dozierende der Fachhochschule Nordwestschweiz FHNW mit dem Einsatz von KI in der Lehre experimentieren, erkennen die Podiumsgäste den Bedarf an vielfältigen Weiterbildungsangeboten für Dozierende, um sie im erfolgreichen Umgang mit KI in der Lehre zu unterstützen. Wie nutzen Studierende bereits heute KI? KI ist längst in der Lebensrealität der Studierenden angekommen. Die Herausforderung in der Lehre sehen die Podiumsgäste darin, die Studierenden für den verantwortungsvollen und kompetenten Umgang mit KI zu sensibilisieren – sei es im Umgang mit der Korrektheit der KI-Antworten, dem Datenschutz oder ethische Fragestellungen. Der Einsatz von KI kann das Lernen unterstützen, jedoch nicht ersetzen. Sind Anwendungen von KI fachspezifisch? Die Podiumsgäste sind sich einig, dass es flexible, auf die jeweiligen Disziplinen und ihre Bedürfnisse zugeschnittene Ansätze für den Einsatz von KI braucht. Die Bibliotheken der FHNW unterstützen hochschulübergreifend den kompetenten Einsatz von KI gezielt bei wissenschaftlichen Arbeiten und Recherchen – eine wertvolle Ressource, die das Lernen stärkt. Die FHNW gestaltet die Integration von KI aktiv – mit einem klaren Ziel: Dozierende und Studierende gleichermassen auf die Herausforderungen und Chancen der KI-Welt vorzubereiten. #LifeSciences FHNW #FHNWCampusMuttenz #KünstlicheIntelligenz #Hochschullehre #Weiterbildung #FHNW #Bibliotheken

Handlungsempfehlung der Bildungsministerkonferenz zum Umgang mit Künstlicher Intelligenz Die Kultusministerkonferenz (KMK) hat eine umfassende Handlungsempfehlung zum Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in Bildungseinrichtungen verabschiedet. Diese soll Länder und Bildungseinrichtungen dabei unterstützen, den Einsatz von KI sinnvoll zu gestalten und die Potenziale zu nutzen, ohne die Risiken außer Acht zu lassen. Bedeutung von KI in der Bildung Künstliche Intelligenz gewinnt auch im Bildungsbereich zunehmend an Relevanz. Die KMK betont, dass KI nicht nur dazu beitragen kann, Lern- und Lehrprozesse zu verbessern, sondern auch Verwaltungsaufgaben effizienter zu gestalten. Entscheidend sei, dass Lehrkräfte, Schülerinnen und Schüler sowie Studierende auf die Herausforderungen und Chancen dieser Technologie vorbereitet werden. Darüber hinaus muss der ethische Umgang mit KI in den Mittelpunkt gerückt werden, um sicherzustellen, dass der Einsatz dieser Technologie den Prinzipien der Transparenz und Verantwortlichkeit entspricht. Fortbildung und Unterstützung für Lehrkräfte Ein besonderes Augenmerk legt die KMK auf die Fortbildung der Lehrkräfte. Diese sollen in die Lage versetzt werden, KI sowohl didaktisch sinnvoll im Unterricht einzusetzen als auch kritisch zu hinterfragen. Die Vermittlung von Medien- und Datenkompetenz ist dabei ein zentrales Anliegen. Die KMK betont, dass die Bildungsinstitutionen dafür Sorge tragen müssen, dass Lehrkräfte kontinuierlich fortgebildet werden, um den digitalen Wandel in der Bildung aktiv mitgestalten zu können.

Die Universität Bayern e.V. und ihre Mitglieder haben sich bereits früh dem Thema KI in der Lehre zugewandt. Durch kontinuierliche Forschung, Lehre und Weiterbildung machen wir diese zukunftsweisende Technologie für unsere Universitäten und Studierenden nutzbar. Wir sehen in der KI eine Chance für Forschung, Lehre, Transfer und Verwaltung - eine Haltung, die tief in den Werten der Universität Bayern e.V. verwurzelt ist. Im Juni 2023 trugen unsere Expertinnen und Experten u.a. Uwe Fahr sowie das Netzwerk für Hochschullehre ProfiLehrePlus zu einer bedeutenden Anhörung im Bayerischer Landtag bei, um die Chancen und Risiken von KI im Wissenschaftsbetrieb zu diskutieren. ProfiLehrePlus bietet zudem umfangreiche Weiterbildungsangebote für Lehrende an, während ein aktuelles Programm zur Ausbildung von KI-Tutoren zeigt, wie Studierende KI produktiv im Studium einsetzen können - ein Projekt unter der Federführung der TUM mit unserem engagierten Ben Lenk-Ostendorf. Diese Initiativen unterstreichen, dass die Integration von KI in die Hochschullehre nicht nur möglich, sondern auch fruchtbar ist. Das Thema wird regelmäßig auf höchster Ebene diskutiert, wobei wir stets bestrebt sind, wissensbasiert und produktiv zum Wandel beizutragen. Wir sind offen für Diskussionen und engagieren uns dafür, dass der Umgang mit KI in der Lehre, bei Bewerbungen und Prüfungen künftig noch intensiver koordiniert wird. Dies ist ein gemeinsamer Weg, den wir nicht nur in Bayern, sondern auch im nationalen und internationalen Austausch gehen wollen. Es wird auf diesem Weg selbstverständlich auch Regelungsbedarf geben, was der Artikel aufgreift. #KI #Hochschulbildung #Innovation https://lnkd.in/dH37R66F

Souveräne KI-Infrastrukturen: Was brauchen die Hochschulen? Zu diesem Thema veranstalten wir am 5. Dezember eine Expertenanhörung. Denn durch die schnelle Entwicklung Generativer KI ist zu vermuten, dass die Hochschulen alle Fragestellungen um die eigene Datenhoheit und Unabhängigkeit (beispielsweise von proprietären Anbietern) nun um die Herausforderungen in diesem Themenkomplex erweitern müssen. Wohin gehen die Daten aus den Prompts? Wo und bei wem liegen die KI-Ein- und Ausgaben? Auf welche Weise wollen und müssen Hochschulen KI einsetzen? Was wird in den Hochschulen durch Einführung und Nutzung von Generativer KI berührt, verändert, abgelöst oder in Frage gestellt? In unserer Expertenanhörung soll es um die Frage gehen, was sich die Hochschulen einerseits, angesichts kommender Möglichkeiten und Notwendigkeiten, wünschen. Andererseits soll es aber auch darum gehen, was die Hochschulen brauchen, um dabei die eigene Souveränität zu bewahren und zukunfts- und wettbewerbsfähig zu bleiben oder (wieder) zu werden. Die Veranstaltung wird live gestreamt, der genaue Ablauf ist in der Beschreibung des Videos zu finden. Hier geht es zum Stream: https://lnkd.in/eHC4GS4G #DigitalTurn

🚀 Wie geht Ihre Hochschule mit künstlicher Intelligenz (KI) um? Das Hochschulforum Digitalisierung möchte besser verstehen, wie künstliche Intelligenz an deutschen Hochschulen im Bereich Studium und Lehre integriert wird. Diese Umfrage richtet sich speziell an alle, die in der Verwaltung oder als Lehrende für den Einsatz von KI an ihrer Hochschule verantwortlich sind. Die Ergebnisse der Umfrage bilden die Basis für ein geplantes Vernetzungstreffen im Juli. #DigitalTurn Jetzt mitmachen! https://lnkd.in/emD9R6wg

Ich habe mit hunderten Lehrenden und Studierenden über KI geredet. Wenn man die Teilnehmenden mit den Workshop Stunden multipliziert... komme ich auf über 2000 Workshoplehrstunden in 5 Monaten. Mein Zwischenfazit? Das Potenzial für einen großen Sprung ist da. Aber es fehlt noch Verfügbarkeit (Zugänge), Sicherheit (Was darf man rechtlich?) und Training (Ich bin fürs restliche Jahr mit Aufträgen von Unis und Hochschulen deutschlandweit so gut wie ausgebucht.) Die nächsten Jahre werden wir versuchen diese Lücken zu schließen und wenn es ums gelingt, gewinnt jeder. :) Forschung und Lehre kann immens davon profitieren. Weg sind die Zeiten in der eine Lehrperson mühselig Arbeitsblätter entwerfen musste, wenn eine gute Diskussion gestartet werden soll. Wissen zu generieren und sinnvoll zu beschreiben? Wesentlich schneller. Genauso für die Studierenden. Mit Hilfe von LLMs ist es in kurzer Zeit möglich enorme Sprünge zu machen. Sei es durch individuelles Lernen (PDF+ Quizfragen als Beispiel), oder durch zielgenaue Erklärung (Erklär es einem Fünfjährigen). Klar gibt es auch die Schattenseiten. Studierende betrügen, wenn Eigenleistung gefordert ist und wir verennen uns in der Lehre gerne in ein: Mehr von dem Gleichen (und das ist didaktisch so lala). Das ist durch Training aber alles lösbar. Was machen wir also im Projekt, wenn wir KI in Bayern voranbringen wollen? 1) Ausprobieren mit Lehrenden und Studierenden 2) Best Practice Beispiel erstellen 3) Produkte entwickeln 4) Das Wissen in die Breite tragen. Ich bin sehr stolz auf das Projekt bisher und auch wenn da noch einiges an Unklarheiten der Zukunft gegenüber besteht. Es ist eine spannende Reise und ein wenig darf ich mitsteuern. Fantastisch :) Darum bin ich sehr dankbar, dass sich der Universität Bayern e.V. sehr für die Verbreitung von KI an den bayerischen Unis und Hochschulen stark gemacht hat und es auch weiterhin tut. Das Bayerisches Staatsministerium für Wissenschaft und Kunst fördert ganz massiv KI an den Unis. Ein großes Dankeschön für die Weitsicht und das Engagement dafür. Wir können richtig was bewegen und genau das machen wir auch!

KI ist gekommen, um zu bleiben. In Wissenschaft & Bildung droht Abhängigkeit von KI-Tools & Tech-Konzernen. Aber: Digitale Autonomie lässt sich retten! Auf dem tollen #UFFestival, das Hochschulforum Digitalisierung (HFD) & Stiftung Innovation in der Hochschullehre mit Unterstützung des Stifterverband veranstalten, stellen Maximilian Mayer, Benjamin Paaßen und ich mit unserem Netzwerk #KIAuBi unsere Vision zur Rettung digitaler Autonomie im Wissenschaftssystem und Bildungswesen vor. Keine Frage: Die meisten Lehrenden und Lernenden sind sich einig, dass KI-gestützte Bildungstechnologien das Lehren und Lernen in Zukunft maßgeblich prägen werden. Das heißt auch: Hochschulen werden Lehrenden und Lernenden in Zukunft solche Bildungstechnologien verstärkt zugänglich machen müssen. Eine Option, das zu tun, ist der Erwerb von Lizenzen für die Nutzung von KI-Werkzeugen bei OpenAI, Google und Co. Entscheiden sich die Hochschulen dafür, ist allerdings die Autonomie der Lernenden, Lehrenden und Institutionen in mehrerlei Hinsicht gefährdet: ➡ Erstens werden Daten gezwungenermaßen auf Server in den USA übertragen. ➡ Zweitens ist es Lehrenden nur eingeschränkt möglich, die Werkzeuge so zu nutzen, dass sie in die eigene pädagogische Strategie passen. ➡ Drittens haben Forschende an den Hochschulen nicht die Möglichkeit, die Werkzeuge im Rahmen von Forschung zu untersuchen und weiterzuentwickeln. ➡ Viertens machen sich die Hochschulen davon abhängig, dass US-Konzerne ihre Technologien dauerhaft und verlässlich in akzeptabler Qualität und zu verkraftbarem Preis anbieten – und zwar unter angemessenen ethischen Rahmenbedingungen (deren Vorhandensein schon jetzt teils fragwürdig ist). 💡 Wir haben das Netzwerk KI und digitale Autonomie in Wissenschaft und Bildung (KIAuBi) gegründet, um eine andere Vision zu entwickeln, die die Autonomie der Lernenden, Lehrenden und Hochschulen wahrt und stärkt. 🔓 Unser Vorschlag: Hochschulen sollten statt proprietärer Werkzeuge auf Open-Source-Technologien setzen, die idealerweise auf eigener Hardware betrieben werden. Dadurch bleiben sämtliche Daten vor Ort, die Werkzeuge können flexibel an die Bedürfnisse in der Lehre angepasst werden und die Forschenden haben umfassende Einsicht und Zugriff darauf. 💪 Die Hochschulen haben jetzt die Chance, einen wesentlichen Schritt Richtung mehr Autonomie zu tun und damit Lehre und Forschung entscheidend zu stärken. 📢 Wir appelieren an die Verantwortlichen, diese Gelegenheit nicht verstreichen zu lassen!

Letzte Woche fand das Symposium »Zugänge zu generativer KI an Hochschulen« an der FernUniversität in Hagen statt, bei dem ich die »Fokus-Session Hochschulen« moderieren durfte. Dass diese Veranstaltung einen Nerv getroffen hat, zeigte schon die schnelle Überbuchung im Vorfeld und Anmeldungen aus allen Bundesländern. Aber auch die Diskussionen und das Engagement vor Ort bezeugten den großen Austauschbedarf. Nun ist auf den Seiten der Fernuni ein Bericht verfügbar, in dem die vorgestellten Projekte dargestellt sind: https://lnkd.in/drCgMRuh. Und auch alle Präsentationen stehen hier in der Programmübersicht zur Verfügung: https://lnkd.in/dEriZECE Ich empfehle, einen Blick hinein zu werfen: Pointiert wird ein Blick auf die Anforderungen an ein GenAI Angebot an Hochschulen gegeben. Fagen u.a.: Was kostet die Nutzung (kurzfristig, mittelfristig)? Welchen Vorteil bieten Open Source Lösungen? Welche rechtlichen Aspekte sind zu berücksichtigen? Welche Anwendungsszenarien für GenAI kommen tatsächlich in Betracht? 💡 Der Eindruck: Es gibt innovative Vorreiter, die bereits eigene Zugänge präsentieren und weiter treiben möchten (z.B. HAWKI, CATALPA / FLEXI), es gibt ein großes Mittelfeld, dass mit den verfügbaren Lösungen arbeitet und bereits wertvolle Erfahrungen sammelt. Und es gibt Nachzügler, die von den gemachten Erfahrungen erheblich profizieren und Zeit und Geld sparen können. Vor allem: Es gibt ungelöste (rechtliche) Fragen, oft undurchsichtige Kostenstrukturen, Locked-In Gefahren bei der Wahl von Anbietern. All das verbindet die Akteure und bedarf überregionaler Vernetzung und Kooperation! ⏭ Eine nächste Gelegenheit in dieser Richtung weiter zu schreiten bietet die Konferenz #LearningAID, direkt nach der Sommerpause im September an der Ruhr UNI Bochum. https://lnkd.in/ddrNzjTp AI Campus – The Learning Platform for Artificial Intelligence Dr. Malte Persike Caroline Berger-Konen Torsten Zesch Michael Hanses Jonas Leschke Stefan Wölwer