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AI for Society. Wie aus Erstis Innovatoren werden.

Eine kontinuierliche Weiterentwicklung der akademischen Lehre ist besonders im Kontext einer von Innovation abhängigen Gesellschaft und dem digitalen Wandel unerlässlich. Besonders in den traditionellen Studiengängen gilt es das Potential digitaler Technologien auszuschöpfen, um sich im exportabhängigen, internationalen Wettbewerb zu behaupten.

Das Projekt der Integrierten Künstlichen Intelligenz in der Lehre der Universität Stuttgart (IKILeUS) bündelt einen großen Teil der bestehenden KI-Expertise der Universität und koordiniert deren Einfluss auf die Ausbildung der nächsten Generationen.

Der Vortrag stellt ein KI-Konzept der Universität Stuttgart anhand der Chronologie der Studierendenlaufbahn vor. Es wird gezeigt, wie neue Inhalte in die bestehende Lehre integriert werden und wie Studierende für die Auseinandersetzung mit aktuellen Problemen und neuen Methoden begeistert werden. Die Grundlagen der jeweiligen Fachbereiche bleiben erhalten und bilden das Verständnisfundament, um neue Methoden wie die künstliche Intelligenz auf Herausforderungen anzuwenden. Die Studierenden lernen zudem die ethisch belastbare Auswahl der erforderlichen Daten und Modelle.

KI-bezogene Lehrinhalte werden wie beschrieben für die breite Studierendenschaft zugänglich. Zusätzlich entwickeln verschiedene Institute der Universität Stuttgart in enger Zusammenarbeit mit Studierenden KI-gestützte Softwares zur Optimierung der Lehre und zum Aufbau des eigenen Know-Hows. Zum Beispiel für eine automatisierte Korrektur von Übungen oder zur Unterstützung körperlich eingeschränkter Studierender. Um einen reibungslosen Transfer der theoretisch geprägten Lehrinhalte in die Praxis des Berufsalltags zu gewährleisten, werden die KI-Innovationen der Universität Stuttgart mit den Fortbildungen für Berufseinsteigende abgestimmt.

Zusammenfassend zeigt der Beitrag die Integration verschiedenster KI-Aspekte in einen bestehenden universitären Alltag.

Johannes Gebert

Höchstleistungsrechenzentrum Stuttgart (HLRS), wissenschaftlicher Mitarbeiter

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