Künstliche Intelligenz prägt bereits Abläufe und Inhalte im Journalismus. Wir wollen dies im Rahmen des Fellowships auf zwei Ebenen untersuchen: In der Lehre erarbeiten wir im Masterstudiengang Journalistik in einem Kooperationsprojekt (mit Bayerischem Rundfunk und SPIEGEL) wissenschaftliche und praktische Grundzüge von KI und virtueller Organisation von Redaktionen und Medien. In der Forschung sehen wir Anknüpfungspunkte an unser internationales DFG-Projekt „Innovationen im Journalismus in demokratischen Gesellschaften“ (Laufzeit 2020-2023). Im Fellowship-Netzwerk werden sich zudem spannende Impulse für weitere Projekte ergeben.

Das Projekt dient der Integration von KI-Campus-Angeboten in das FUTURE-Ausbildungsprogramm (Freiburger Universitätsausbildung zu Technik und Recht), das eine enge wechselseitige Verknüpfung der Themen Digitalisierung und KI mit juristischen Themenfeldern in einer innovativen und zukunftsorientierten Lehre leistet. Die Verbindung von KI-Campus und FUTURE eröffnet die Chance, sowohl bestehende Lehr- und Vortragsangebote als auch die weitere Lehre und Forschung zu KI an der Schnittstelle zu Rechtswissenschaft und Rechtspraxis weiter voranzutreiben, um interdisziplinären Wissenstransfer über die traditionellen Fakultätsgrenzen hinweg auszubauen.

Der Vorstellung "Lernen lernen" folgend werden maschinelle und menschliche Lernprozesse sowie Möglichkeiten des Einsatzes von KI explizit im pädagogisch-psychologischen Bereich skizziert. Mithilfe von OER-Angeboten soll die Relevanz innovativer, professionsrelevanter Inhalte direkt zu Studienbeginn gefördert und Studierende befähigt werden, eigene Kompetenzen zukunftsfähig zu entwickeln, um digitale Möglichkeiten nicht als unbekannte Bedrohung wahrzunehmen, sondern vielmehr das sich darin bietende Unterstützungspotential zu erkennen und reflektiert zu evaluieren.

Im Rahmen des Lehr-Fellowships wird an der TH Köln das Modul „Data Science und Maschinelles Lernen in den Ingenieurwissenschaften“ durch Material des KI-Campus-Angebots angereichert. Unter Einsatz innovativer Lehrmethoden, wie der Nutzung Python basierter Jupyter Notebooks und der Arbeit in Projekten, bauen Studierende des Maschinenbaus KI-Kompetenzen auf. Ein Schwerpunkt liegt auf der Arbeit mit realitätsnahen ingenieurwissenschaftlichen Daten. Parallel wird die Sicht der Studierenden auf die Einbindung von externem Material sowie auf die Integration ingenieurwissenschaftlicher Anwendungsbeispiele in die Lehr-Lerneinheit erforscht.

Geologie und Informatik – das passt auf den ersten Blick für Viele nicht gut zusammen. Eine große Motivation für mich ist, diese Sichtweise zu ändern. Mit dem Fellowship-Programm des KI-Campus ergibt sich jetzt eine hervorragende Gelegenheit, meine eigene Lehre auszubauen, mit Aspekten, die auch für die Geowissenschaften in der Zukunft immer bedeutender werden. Insbesondere die Angebote „Erklärbares Maschinelles Lernen für Ingenieurswissenschaften“ und „Launchpad to Fundamental Questions on AI“ können sehr gut in meine Lehre integriert werden. Weiterhin werde ich Inhalte im Format von Jupyter Notebooks anpassen bzw. entwickeln und diese ebenfalls zur Verwendung zur Verfügung zu stellen.

Die vergleichende Auseinandersetzung mit mediendramaturgischer Gestaltung analoger, virtueller und hybrider Räume setzt einen Fokus auf mediale Formen von Agency und interaktiver Spectatorship. Mithilfe des zu integrierenden Kurses „Launchpad to Fundamental Questions on AI“ wird untersucht, wie KI verschiedene mediale Lebensräume durchdringt und menschliche Handlungs- und Wirkmächtigkeit beeinflusst. Um Chancen und Risiken von KI auf die Praxis transferieren, einschätzen und nutzen bzw. umgehen zu können, werden die Studierenden in das Thema KI-gestützte Learning Analytics eingeführt und in Teams erarbeiten, wie KI-gestützte Learning Analytics ihre Lernräume verändern bzw. ihre Darstellungs- und Gestaltungsmöglichkeiten im Bildungsprozess erweitern oder einschränken. können.