KI-Netzwerktreffen NRW 

Die Hochschulen des Landes waren am 27. Februar 2024 eingeladen, sich über ihren aktuellen Stand und ihre Planung zu KI, insbesondere generativer KI mit Fokus auf Sprachmodellen, sogenannten Large Language Models (LLMs), wie ChatGPT, auszutauschen. Dies passierte in den vier Kategorien Technik, Regeln, curriculare Einbindung und Weiterbildungen. 

Graph: Wo stehen die Hochschulen aktuell?
Erstellt und bereitgestellt durch HFD

Technik

Es sind zur Zeit drei Lösungen im Einsatz und in Planung, wie die Hochschulen LLMs und andere generative KI in der Lehre, in der Forschung und in der Verwaltung anbieten können.

Drei Varianten der Bereitstellung von Large Language Models in Hochschulen
Erstellt und bereitgestellt durch ki:edu.nrw

Die erste ist die direkte Anbindung mit einer kommerziellen Lösung wie ChatGPT. Datenschutzrechtlich ist sie als sehr schlecht einzustufen, da jeder Anfrage eine Person zugeordnet werden kann. Insbesondere bei der kostenlosen Version werden sehr viele Daten gesammelt und auch in Bezahlvarianten liegen die Server häufig nicht in der EU. 
Zudem wird jeder Account verrechnet, egal wie aktiv dieser genutzt wird, somit ist dies nicht gut skalierbar auf mehrere tausend Personen. 
Einige Hochschulen stellen die Bezahlversion exklusiv den Mitarbeiter:innen zur Verfügung, andere wollen diese an ausgewählten Computern auch den Studierenden zugängig machen.


Die zweite Lösung ist der Zugriff auf kommerzielle Lösungen über ein hochschuleigenes Webinterface. Die Kosten sind deutlich skalierbarer, denn es wird per Token bezahlt, also nur das, was verarbeitet wird. Auch kann der Plan flexibel angepasst werden und die Hochschule muss sich nicht für mehrere Jahre an eine Firma binden.
Dabei ist zu beachten, den Nutzer:innen zeitliche Tokenlimits zu setzen, damit niemand die Hochschule in hohe Unkosten stürzt oder den Zugang für andere verhindert.
Bei dieser Lösung werden alle Daten über einen einzigen Account gespeist, so dass eine Zuordnung zu einzelnen User:innen deutlich schwieriger ist. Dennoch gelten die grundsätzlichen Datenschutzbedenken, da diese Daten weiterhin häufig an Nicht-EU-Länder geschickt werden.
Wegen der geringen Kosten und des besseren Datenschutzes, wird das eigene Webinterface auch als Hauptlösung in den meisten Hochschulen besprochen und in den ersten auch schon umgesetzt. 


Einige wenige Hochschulen wollen zusätzlich noch eine dritte Lösung anbieten:
Lokale LLM-Server auf Grundlage kleinerer Open Source Modelle, wie Mistral oder LLama. Diese lokale Lösung bietet den besten Datenschutz, aber es muss teure Hardware und Personal mit hoher Expertise eingekauft werden. Das können sich die wenigsten Hochschulen leisten. Daher haben viele den Wunsch geäußert, dass das Ministerium für Kultur und Wissenschaft eine zentrale gesamt-NRW Lösung fördert, die ähnlich wie Sciebo funktionieren soll.
 

Weiterführende Informationen:

Regeln



Das Ziel der meisten Hochschulen ist es, ein Regelwerk zu schaffen, in denen alle die Möglichkeit haben, ohne Bedenken arbeiten zu können, es aber zeitgleich insofern offen gelassen wird, dass Innovation nicht verhindert wird. 

Es gibt diesbezüglich viele offene Fragen zu Prüfungs-, Urheber:innen-, Datenschutz-, Persönlichkeits-, aber auch Arbeits-, Dienst und Haftungsrecht.
Viele Hochschulen haben das Rechtsgutachten der ki:edu.nrw für ihre Situation angepasst und bei sich veröffentlicht.

Matrix zur Behandlung von KI in Hochschulen
Erstellt und bereitgestellt durch ki:edu.nrw

Curriculare Einbindung


KI dringt immer mehr ins soziale und das Arbeitsleben ein. Schon jetzt nutzen viele Studierende die KI im Alltag, auch fürs Lernen, ein Großteil allerdings noch nicht. Insbesondere bei der Employability werden KI-Skills immer wichtiger.

Zurzeit ist es meist von einzelnen Lehrenden abhängig, ob KI in einem Modul angesprochen wird, und noch nicht Teil der Gesamthochschulstrategie.

Die Hochschulen melden auch einen Bedarf an flexibleren Prüfungsformaten.

Bevor KI curricular verankert werden kann, müssen aber die technische Bereitstellung und der rechtliche Rahmen geklärt sein. 

Beratung und Weiterbildung


Die meisten Hochschulen haben schon erste niedrigschwellige Weiterbildungsangebote geschaffen, auch das ZHQ bietet mehrere Tafelrunden dazu an. Die nächste am 18. März 2024, mehr Infos auf unserer Veranstaltungsseite.

Diese Angebote werden gut angenommen und die meisten sind schnell ausgebucht, da Expert:innen zu dem Thema selten sind und fachspezifische noch seltener.

Auch externe Angebote, wie die des hdw nrw oder des KI-Campus sind hoch gefragt.

Weitere Zusammenarbeit der Hochschulen

Die Hochschulen, die schon im Prozess sind, werden gebeten, kurzfristig ihre Ergebnisse, egal ob positive oder negative, zu veröffentlichen, um Best Practice-Beispiele zu haben, denen andere folgen können.

Die Veranstaltung endet mit dem Wunsch nach mehr Austausch zwischen den Hochschulen und einem Auftrag an das ki:edu.nrw diesen zu organisieren.

Am 2. Und 3. September bietet sie auch mit der dritten Learning AID wieder eine gute Gelegenheit sich zu KI und Learning Analytics auszutauschen.


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Jonas Gilz
Jonas Gilz
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Studierter Mathematiker (M.Sc.) Mitglied des Arbeitsbereichs ZHQ | E-Learning.

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