Keine Angst vor Künstlicher Intelligenz! KI verstehen, im Alltag wahrnehmen und Anwendungsfelder reflektieren

Daniela Schmitz
„Künstliche Intelligenz wird unser aller Leben erheblich beeinflussen. Daher ist es essentiell, sich früh und gründlich damit zu beschäftigen.“ (KI Campus, Einführungskurs) Im Seminar werden drei zentrale gesellschaftliche Trends zusammengeführt: die Digitalisierung am Beispiel Künstlicher Intelligenz in
unterschiedlichen Anwendungsfeldern, das selbstbestimmte Lernen sowie das Lernen mit freien Bildungsmaterialien, den so genannten Open Education Resources. Der gemeinsame Zugang zum Verständnis von Künstlicher Intelligenz ist interdisziplinär. Informatikkenntnisse werden nicht vorausgesetzt & nicht erworben. Für jede Diszplinenrelevantes Thema sind unterschiedliche Anknüpfungsunkte vorhanden, über das entscheidende Problem der Menschheit, wie wir morgen leben werden und leben wollen, zu reflektieren. Technikfolgenabschätzung als methodischer Zugang ist ein transdisziplinärer Ansatz, der sich fallorientiert und praxisbezogen mit Zusammenhängen von Technik und Gesellschaft befasst und diese systematisch reflektiert. Ziel ist zu verstehen, was Künstliche Intelligenz ist, warum sie intelligent genannt wird und wie sie lernt, im Alltag selbstverständliche und genutzte Anwendungen wahrnehmen als auch aktuelle und künftige Anwendungsfelder z.B. in Medizin, Pflege,
Wirtschaft, Ethik und Bildung zu reflektieren. Angestrebt wird der Aufbau von KI-Kompetenz, KI Chancen und Grenzen zu erkennen und Berichterstattungen realistisch einschätzen zu können.

Don’t be afraid of artificial intelligence! Understanding AI, perceiving it in everyday life and reflecting on fields of application

“Artificial intelligence will have a significant impact on all of our lives. It is therefore essential to deal with it early and thoroughly.” (KI Campus, introductory course) The seminar brings together three central social trends: digitization using the example of artificial intelligence in different fields of application, selfdetermined learning and learning with free educational materials, the so-called Open Education Resources. The common approach to understanding artificial intelligence is interdisciplinary. IT knowledge is not required and not acquired. For each subject relevant to the discipline, there are different starting points to reflect on the crucial problem facing humanity, how we will and want to live tomorrow. Technology assessment as a methodical approach is a transdisciplinary approach that deals with the connections between technology and society in a case-oriented and practice-oriented manner and reflects them systematically. The aim is to understand what artificial intelligence is, why it is called intelligent and how it learns to perceive applications that are taken for granted and used in everyday life, as well as to reflect on current and future fields of application, e.g. in medicine, care, business, ethics and education. The aim is to build up AI competence, to recognize AI opportunities and limits and to be able to realistically assess reports.

What do I need to know to participate?
Interest and pleasure in the interdisciplinary discussion of the topic of artificial intelligence, programming knowledge is NOT required, novices from all disciplines are welcome in the field of AI. As a first introduction to the field of AI, here is an introductory video: https://ki-campus.org/videos/wasistki

How will we learn?
flipped classroom with open educational resources

Seminar Goal
All students recognize connections between technology and society using the example of AI and can explain these from the perspectives of the sociology of technology using the example of the interaction between humans and machines based on selected scenarios. Furthermore, they are able to classify the reporting on AI into realistic and exaggerated contributions, to use important terms in the field of AI and ML unerringly and to name the risks and opportunities of AI. Assess the impact of AI on themselves and their own environment. Building AI competence: Knowing application scenarios/possibilities in different fields of action and assessing opportunities, consequences & risks.

Maximum number of participants
25

 

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Daniela Schmitz
In diesem Seminar bringen wir als multiprofessionelles Team unsere jeweilige Expertise ein. Wir sind eine Pädagogin, ein Gesundheitsökonom, eine Sozialarbeiterin, ein Therapeut und eine Psychologin. Wir freuen uns über den disziplinenübergreifenden Austausch mit Ihnen!
E-Mail: daniela.schmitz@uni-wh.de
Was muss ich mitbringen?

Interesse und Freude an der interdisziplinären Auseinandersetzung mit dem Themenfeld Künstliche Intelligenz, Programmierkenntnisse sind NICHT erforderlich, Noviz:innen aus allen Disziplinen sind im Themenfeld KI herzlich Willkommen Als erster Einstieg in das Themenfeld KI gibt es hier ein einführendes Erklärvideo: https://ki-campus.org/videos/wasistki

Wie werden wir lernen?

Flipped Classroom, Vorbereitung anhand Open educational resources, selbstbestimmt im eigenen Tempo zur Aneignung der fachlichen Grundlagen, die die Basis für die gemeinsamen Reflexionen im Seminar darstellen. Workload 2 SWS (Vorbereitung + Seminar)

Ziel der Veranstaltung

Alle Studierenden erkennen Zusammenhänge von Technik und Gesellschaft am Beispiel KI und können
diese aus den Perspektiven der Techniksoziologie am Beispiel der Interaktion von Mensch und Maschine
anhand ausgewählter Szenarien erklären. Weiterhin können sie die Berichterstattung über KI in realistische und übertriebene Beiträge einzuordnen, wichtige Begriffe im Bereich KI und ML zielsicher einzusetzen und die Risiken und Chancen von KI zu benennen. Den Einfluss von KI auf sich und das eigene Umfeld einzuschätzen. Aufbau von KI Kompetenz: Einsatzszenarien/Möglichkeiten in unterschiedlichen Handlungsfeldern kennen sowie Chancen, Folgen & Risiken abschätzen.

Max. Teilnehmendenzahl

25