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14. OAG-Treffen 22.07.2024
Datum: 22. Juli 2024, 10:00 - 11:30 Uhr
Protokollführung: Augustin Rauch
Teilnehmende: Alena Berg, Andreas Arlt, Augustin Rauch, Ekkehart Breuker, Eugenia Lais, Frank Waldschmidt-Dietz, Holger Repp, Joss von Hadeln, Johannes Keyser, Leonie Schmidt, Nadine Ackermann, Sebastian Busse, Sebastian Schaper, Sten Seegel, Viet Duc Vu
Allgemeine Neuigkeiten zum Thema KI
- GPT-4o mini wurde veröffentlicht: https://openai.com/index/gpt-4o-mini-advancing-cost-efficient-intelligence/
- Dies ist die neue kostenfreie Basisvariante und löst GPT-3.5 ab. Das Modell verspricht höhere Leistungen bei verringerten Kosten im Vergleich zu GPT-3.5. Die datenschutzrechtlichen Herausforderungen bleiben, wie bei allen kostenfreien Zugängen, weiterhin bestehen.
- Claude 3.5 Sonnet gibt es nun als Android-App: https://www.anthropic.com/news/android-app
Vorschlag der KI-AG zur Grundhaltung zum Thema Künstliche Intelligenz (KI) in der Lehre für das Institut für Sportwissenschaft der JLU
- Es wurde eine kurze Zusammenfassung der Grundhaltung mit ihren formulierten Anforderungen, Empfehlungen und Kernaspekten präsentiert. (Link zu den Folien)
- Johannes Keyser (Mitautor) berichtet, dass die Grundhaltung im Rahmen der KI-AG am Institut für Sportwissenschaft entwickelt wurde und als erster Aufschlag in einer Abstimmung einstimmig angenommen wurde. Sie ist vorerst für die interne Nutzung am Institut gedacht und stellt einen ersten Schritt dar, um in einen Dialog über die möglichen Implikationen und Konsequenzen für die Lehre zu treten.
- Die Grundhaltung lässt sich hier einsehen (Link) und können diese nutzen und anpassen. Das Institut für Sportwissenschaften freut sich über Rückmeldungen.
Anschlussdiskussion zur vorgestellten Grundhaltung
- Dass eine Grundhaltung von einem Institut verfasst und angenommen wurde, wird als richtiger und wichtiger Schritt wahrgenommen. Diese hat insbesondere vor allgemeinen Handreichungen den Vorzug des unmittelbaren Lehr-/Praxisbezugs.
- Aspekt: „KI-Einsatz in Bewertungsprozessen“
- Gemäß AI Act der EU zählen Bewertungsprozesse zu den hochkritischen Anwendungsszenarien.
- Wichtig ist, dass die letzte Bewertung durch den Prüfer vorgenommen wird und keine automatische Bewertung durch KI-Systeme durchgeführt wird.
- Die Nutzung von KI-Systemen in Bewertungsprozessen sollte den Studierenden gegenüber transparent gemacht werden.
- Es bedarf einer Konkretisierung dieses Aspektes und der Diskussion wie dies zielführend operationalisiert werden kann.
- Aspekt: Datensparsamkeit/Awareness im Rahmen des Bewertungsprozesses
- KI-Einsatz ist problematisch wegen des Datenschutzes (KI-Server in den USA statt uni-eigener Systeme)
- Auch andere bereits im Einsatz befindliche Tools sind diesbezüglich problematisch (Windows, Office, Cloudspeicher, BBB), jedoch wird bei KI derzeit stärker darauf geachtet.
- Insgesamt besteht der Bedarf an der Entwicklung einer grundsätzlichen Haltung in Bezug auf Datensparsamkeit im Umgang mit Software.
- Uni-eigene KI-Systeme
- Es sollte Teil der Grundhaltung sein, dass der Zugriff auf KI-Systeme für Studierende zur Grundversorgung gehören.
- Das HRZ arbeitet derzeit daran, eine solche Infrastruktur zu schaffen. Termine können noch nicht genannt werden.
- Bis zur Bereitstellung eines JLU-eigenen Systems besteht die Option, sich einen Account bei SchulKI anzulegen und über diesen die Studierenden zu versorgen. Für einzelne Veranstaltungen können Zugänge direkt von der OAG/HessenHub bereitgestellt werden. (Hinweis: Zu beiden Möglichkeiten berät euch die OAG/beraten wir euch jederzeit gerne).
- Vermittlung von (KI-)Kompetenzen
- Mangelnde KI-Kompetenz korreliert mit einem Mangel an Methodenkompetenz der Studierenden. Jedoch Methodenkompetenz zu lehren, ohne dass Fachkompetenz vorhanden ist, ist nicht zielführend
- Es existieren bereits Qualifizierungsangebote, jedoch sind die Kanäle oft nicht bekannt.
- Einführungskurse/Inputs für verschiedene KI-Tools und Anwendungsszenarien für Studierende werden derzeit u. a. von der UB und dem ZfbK angeboten.
- Überblick Informations- und Datenmanagement (InfDm): https://www.uni-giessen.de/ub/de/lern/tutku/infdm
- KI-gestützte Literaturrecherche: https://www.youtube.com/watch?v=IRIQw34fnvs
- Recherche und wissenschaftliches Schreiben mit KI: https://www.uni-giessen.de/ub/de/lern/tutku/infdm/infdm2/infdm1-ki
- DigiKomp+ (https://www.uni-giessen.de/de/fbz/zentren/zfbk/digikomp)
- Co-Teachings zum wissenschaftlichen Schreiben (Link zur Abteilung Schlüsselkompetenzen des ZfbK)
- KI-Kompetenzen sollten in der Breite vermittelt werden, deswegen ist das Auslagern der Vermittlung an Zentren wegen deren begrenzter Kapazitäten nicht möglich.
- Anpassung von Eigenständigkeitserklärungen
- Eine Adaptation der allgemeinen Erklärung des Prüfungsamtes ist in Arbeit (Institut für Sportwissenschaften, IfS).
- Die bisherigen Erklärungen decken die KI-Nutzung im Prinzip ab. KI-Tools sind ein Hilfsmittel und als solches muss deren Nutzung in der Erklärung von Studierenden angegeben werden. Wenn Studierende unterschreiben, dass sie keine Hilfsmittel genutzt haben, schließt dies KI-Tools prinzipiell mit ein.
- Ein Nachweis der KI-Nutzung ist nicht möglich. Zudem gibt es viele Abstufungen, wie KI-Tools genutzt werden können (Inhalte ausformulieren, Rechtschreibprüfung, Datenauswertung). Dies ist sehr individuell und bedarf einer fachbereichsspezifischen Klärung und Festlegung. Gespräche mit den Studierenden sind daher empfehlenswert.
Zuletzt geändert: 26. Aug 2024, 12:50pm, Busse, Sebastian [gm1912]