Ein Studierendenblick auf KI – Interdisziplinäres Lehrprojekt

Ihre Ideen und Eindrücke zu den Einsatzmöglichkeiten von KI beim Lehren und Lernen haben Studierende des Fachbereichs Elektrotechnik und Informationstechnik zum Semesterende präsentiert. Über 20 Studierende in sechs Projektgruppen haben nicht nur die üblichen Verdächtigen wie ChatGTP, sondern auch Beautyful.ai oder das ChatGTP-Einstiegsangebot Bing-Copilot getestet und bewertet. Dies fand im Rahmen des interdisziplinären Projektes „ChatGPT & Co. Einsatzmöglichkeiten in der Lehre am FB5“ von Prof. Felix Hüning statt, an dem Studierende aus den Studiengängen Informatik, Elektrotechnik, Media and Communication in Digital Business und Wirtschaftsinformatik teilnahmen.

Die Tafel-Runde zum Lehr- Projekt: Mo, 18. März 13 – 14 Uhr Jenseits von
ChatGPT: Einsatz von KI-Tools in der Lehre aus Lernenden- und Lehrendenperspektive
Details und Zugangsdaten finden Sie im Veranstaltungskalender des ZHQ

Um das Ergebnis, angesichts der vielen Anwendungen und der oft erstaunlichen Leistungsfähigkeit, vorwegzunehmen: Schnell wurde den Studierenden deutlich, dass man eine ganz eigene Expertise benötigt, um den Programmen erfolgreich das gewünschte Ergebnis entlocken zu können. Auch eigenes Wissen über das Fach wird schnell zur Grundvoraussetzung, um mit den Angeboten zielgerichtet arbeiten zu können und insbesondere die berüchtigten, auf den ersten Blick plausibel erscheinenden, aber falschen Ausgaben der KIs – sogenannte Halluzinationen – entdecken zu können.

Die angeleitete Nutzung von KI in der Lehre ist für Studierenden und Lehrende eine gute Möglichkeit, gemeinsam die sich rasant entwickelnden Anwendungsmöglichkeiten auszuprobieren. Die Studierenden werden sensibilisiert, dass für eine effiziente und zielorientierte Anwendung auf Hochschulniveau auch eigenes Fachwissen erforderlich ist.

Attraktiv im Hochschulkontext scheinen auf den ersten Blick Anwendungen zu sein, die auf dem Datensatz von wissenschaftlichen Aufsätzen operieren, wie beispielsweise scite.ai, oder bei der Recherche von wissenschaftlichen Aufsätzen unterstützen wie semanticScolar und dabei die Verknüpfung der Literatur über Zitationen darstellen. Wer nur bestimmte Texte einbeziehen möchte, z.B. zu einem spezifischen Thema oder Seminar oder Vorlesung, kann hingegen auf PDF.ai oder PDFgear zurückgreifen, die auf pdf-Dokumenten arbeiten, die der Nutzende dem Tool zur Verfügung stellt. Ähnlich verbindet Notion AI u.a. die eigene Dokumentenverwaltung aber auch Terminplanung mit KI.

Neue KI-Tools und ihre Einsatzmöglichkeiten in Lehre und Forschung lernen Sie jeden Dienstag von 12:00-13:00 beim Tool Tip Tuseday des Virtuelles Kompetenzzentrum: Künstliche Intelligenz und wissenschaftliches Arbeiten und der FU Hagen kennen.

Wenn es ums Programmieren geht, bietet z.B. der GitHub Copilot einen hilfreichen Assistenten, der grade für grundlegende Aufgaben funktionierende Lösungen anbietet. Hier stellt sich die Frage, ob und wie diese Aufgaben in Zukunft noch von Hand gemacht werden, wie das Erstellen und Debuggen des Codes effizienter und besser realisiert werden kann.

Die Ergebnisse mit bildgenerierenden Programmen, die einem die einfache Erstellung von Präsentationen und Videos versprechen, waren weniger befriedigend. Oft generieren diese Programme nur grob passende oder auch unnütze Visualisierungen, die die eigene Recherche und Generierung nicht ersetzen können. Allerdings sind Anwendungen wie Runwayml sehr effizient darin, Text in Sprache und Sprache in Text sowie Fremdsprachen zu transferieren. Hier bieten sich Anwendungsmöglichkeiten für internationale Studierende oder für barrierefreies Lehrmaterial, z.B. auch hörgeschädigte Studierende. Gerade Fachbegriffe führen hier aber auch schnell zu Fehlübersetzungen – wieder ein Fall für die Kontrolle durch die eigene Expertise.

Wer bei der Suche die richtige Antwort und nicht nur relevante Webseiten möchte, kann insbesondere für den Bereich der Naturwissenschaften sein Glück mit Wolfram Alpha versuchen. Mit dieser semantischen Suchmaschine können ganzheitlich naturwissenschaftlich-technische Fragestellungen bearbeitet werden, inkl. dem mathematischen Lösen von komplexen Problemen oder der grafischen Darstellung der Ergebnisse. Ein komplexes, aber sehr mächtiges Programm, beispielsweise als Ergänzung und Erweiterung für Grundlagenvorlesungen wie Physik, sowohl für Lehrende, als auch für Lernende.

Viele der Anwendungen stellen sich als hilfreiche Unterstützung beim Lehren und Lernen dar ersetzen aber – noch – nicht die eigene Expertise. Allerdings ist das der Stand im WS 2023/24. Es bleibt spannend, was im kommenden Jahr kommt – u.a. im neuen interdisziplinären Projekt im Sommersemester 2024.   

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Florian Rosenthal
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Felix Hüning
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