Hinweis: Künstliche Intelligenz in der Hochschullehre
Der praxisnahe Gastvortrag, der von Andreas Burgdorf vom Lehrstuhl für Technologien und Management der Digitalen Transformation bestritten wird, ist für Teilnehmende aller Fakultäten offen und will Einblick in die Grundlagen und Einsatzmöglichkeiten Künstlicher Intelligenz geben.
Im Zentrum steht die Frage: Was steckt eigentlich hinter KI? Neben einer kurzen historischen Einordnung werden zentrale Konzepte wie maschinelles Lernen, überwachtes und unüberwachtes Lernen sowie generative KI anschaulich vermittelt. Anhand konkreter Beispiele – u. a. aus der Text- und Bildgenerierung – werden zentrale Werkzeuge vorgestellt, die bereits heute in der Lehre und Forschung eingesetzt werden können.
Die Veranstaltung basiert auf Erfahrungen aus dem KI4BUW-Projekt, das am Institute for Technologies and Management of Digital Transformation (TMDT) sowie dem Interdisziplinären Zentrum für Maschinelles Lernen und Data Analytics (IZMD) der Bergischen Universität Wuppertal angesiedelt ist. Ziel des Projekts ist es, KI-Kompetenz nachhaltig und praxisnah zu fördern. Dazu werden anwendungsorientierte Zertifizierungskurse, interdisziplinäre Lehr- und Forschungskooperationen sowie niedrigschwellige Hands-On-Angebote im universitätseigenen KI-Makerspace entwickelt und umgesetzt.
Neben technischen Grundlagen werden auch didaktische und organisatorische Aspekte des KI-Einsatzes behandelt: Welche Tools eignen sich für den Einstieg? Wie lässt sich der Einsatz von KI didaktisch sinnvoll gestalten? Welche Fallstricke gilt es zu beachten? Die Teilnehmenden erhalten einen systematischen Überblick über aktuelle Entwicklungen, Best Practices und konkrete Anwendungsszenarien von KI in Hochschule und Wissenschaft. Ziel ist es, den souveränen Umgang
mit KI-Tools zu stärken und Impulse für die eigene Lehr- und Forschungspraxis zu geben.
Das Forschungskolloquium wird organisiert vom Lehrstuhl für die Didaktik der Technik (Bereich Prof. May).
Aus organisatorischen Gründen wird um eine kurze formlose Anmeldung unter dmay[ad]uni-wuppertal.de gebeten.
