KI:edu.nrw ist ein gemeinsames Projekt unter Konsortialführung der Ruhr Universität Bochum mit der RWTH Aachen sowie Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf unter dem Dach der Digitalen Hochschule NRW. Im Projekt sondiert ein interdisziplinäres Projektteam, unter welchen Voraussetzungen u.a. ein Einsatz von (KI-gestützten) Lerndatenanalysen (Learning Analytics) und generativen KI-Tools zu einer besseren Hochschullehre beitragen können.
In unseren Projekttagebüchern geben wir Einblick in den aktuellen Projektstand der verschiedenen Teilprojekte und Querschnittsthemen. Die Kernthemen der neuen Projektphase teilen sich auf in generative Künstliche Intelligenz, Learning Analytics, Ethik, Studienberatung – und AI Literacy. Das Teilprojekt AI Literacy wird insbesondere an der HHU Düsseldorf bearbeitet und baut auf Vorarbeiten auf, die im Projekt „KI für alle“ erarbeitet wurden.
In diesem Projekttagebuch erzählt uns Selina Müller etwas über die Bedeutung von AI Literacy und ihre Aufgaben im Projekt.
Selina studierte zunächst Medieninformatik an der Hochschule Furtwangen und im Anschluss Informatik mit einer Vertiefung in digitaler Bildverarbeitung an der Friedrich-Schiller-Universität in Jena. Nach einer Station als Research Engineer in Computer Vision in einem Wirtschaftsunternehmen bearbeitet sie seit Februar 2024 das Teilprojekt AI Literacy am Heine Center for Artificial Intelligence and Data Science (HeiCAD) der Heinrich-Heine-Universität für das Projekt KI:edu.nrw.
Da KI-Technologien auch an Hochschulen zunehmend an Bedeutung gewinnen, ist es wichtig Lehrende und Studierende im Umgang darin zu schulen. Genau da setzt das Teilprojekt AI Literacy an. Unter dem Begriff AI Literacy werden Kompetenzen zusammengefasst, die einen souveränen Umgang mit KI-Systemen ermöglichen sollen. Dazu zählt neben einem technischen Verständnis der Funktionsweise von KI-Technologien, auch die Auseinandersetzung mit deren ethischen, rechtlichen und gesellschaftlichen Zusammenhängen. Meine Aufgabe ist es Informationsmaterial zu erstellen und Schulungs- und Beratungsangebote für Lehrende oder Studierende in NRW bereitzustellen und durchzuführen.
Durch meinen eigenen Hintergrund in Informatik, gehe ich fast selbstverständlich mit dem Konzept der Künstlichen Intelligenz und den Methoden, die unter dem Begriff „KI“ zusammengefasst werden, um. Im Rahmen meiner Tätigkeit zu AI Literacy wurde mir jedoch schnell bewusst, dass es auch an Hochschulen noch große Unsicherheiten im Verständnis von KI-Technologien gibt. Bei Lehrenden geht es dabei oft um eine Verunsicherung, wie sie mit der Verfügbarkeit von KI-Schreib-Tools bei der Bewertung von Schreibarbeiten von Studierenden umgehen sollen. Und natürlich gibt es zusätzlich noch viele fachspezifische Unterschiede in der Herangehensweise und Nutzung solcher Tools. Aber auch außerhalb des Hochschulkontextes, wurde die Notwendigkeit von AI Literacy durch das Aufkommen von generativen KI-Tools deutlich. Es gibt also großen Bedarf Kompetenzen im Bereich der Künstlichen Intelligenz aufzubauen.
Es gibt also großen Bedarf, Kompetenzen im Bereich der Künstlichen Intelligenz aufzubauen.
Ja, auf jeden Fall! Bei AI Literacy geht es ja um eine Kompetenzentwicklung und die ist sehr facettenreich. Konkret sehe ich da Berührungspunkte zum Teilprojekt Generative KI aus schreibdidaktischer Perspektive, da man oft genau daran denkt, wenn man „KI an der Hochschule“ hört. Was muss ich zur Funktionsweise wissen, damit ich solche KI-Schreib-Tools sinnvoll einsetzen kann? Aber auch zum Teilbereich Ethik sehe ich eine Schnittstelle, da die Entwicklung und Nutzung von KI-Technologien unter ethischen Gesichtspunkten untersucht werden müssen.
Das Konzept „KI“ umfasst viele Teilbereiche, heute hochaktuell zum Beispiel den Bereich große Sprachmodelle, wie ChatGPT oder Gemini, wo Texte auf der Grundlage von Wahrscheinlichkeitsmodellen generiert werden können. Aber auch weniger komplexe Methoden, wie beispielsweise Entscheidungsbäume sind ein KI-Verfahren. Dabei führen aufeinander aufbauende Entscheidungen, ähnlich der Verzweigungen eines Baumes, am Ende zu einer Klassifizierung. Viele dieser Teilbereiche der Künstlichen Intelligenz finden Anwendung in Learning Analytics, wo Daten von Studierenden auf verschiedene Weise verarbeitet werden. Es ist wichtig Nutzenden von Learning Analytics-Anwendungen mit Kompetenzen auszustatten, die ihnen einen sicheren und informierten Umgang mit diesen Systemen ermöglichen. Die Einbindung von KI-Technologien in Learning Analytics erfordert daher auch eine Auseinandersetzung mit AI Literacy.
Ich arbeite zurzeit an einem Selbstlernkurs für Lehrende zum Thema Künstliche Intelligenz. Dabei geht es um das technische Verständnis und ethische und rechtliche Hintergründe, aber auch auf die offenen Fragen zur Lehrgestaltung bzw. Prüfung in Zeiten von KI-Schreibtools soll eingegangen werden. Es handelt sich dabei um einen Kurs in Form kurzer Videos, um auf möglichst prägnante Weise alle wichtigen Informationen präsentieren zu können. Im Moment arbeite ich dafür an der Drehbuchentwicklung, danach geht es dann an die Produktion.
Ich freue mich, dass ich in meinem Teilprojekt das Thema generative KI aus verschiedenen Blickwinkeln beleuchten kann. Ich habe schon jetzt einiges dazugelernt und bin total gespannt, was ich noch alles lernen werde. Außerdem freue ich mich auf die Zusammenarbeit mit den Projektbeteiligten aus den anderen Bereichen, da so ein interdisziplinärer Austausch immer spannend ist und zu wertvollen Erkenntnissen führt.
