Das Fellowship-Programm des KI-Campus

Das Fellowship-Programm des KI-Campus richtet sich an Hochschullehrende aller Fachbereiche, die das Zukunftsthema KI in ihre Lehre tragen wollen und dafür die Integration von KI-Campus-Lernangeboten erproben.  

Das Fellowship-Programm unterstützt didaktisch, fachlich und finanziell sowie über Vernetzung und Netzwerkzugänge dabei,  
... eine effektive Einbindung von Lernangeboten des KI-Campus in die eigene Lehre zu erzielen, 
... die Wirkung der Nutzung offener Bildungsressourcen für die Vermittlung von KI-Kompetenzen auszuwerten und

... einen anschlussfähigen Wissenstransfer hierfür sicherzustellen.   

Das Fellowship-Programm setzt Anreize für die Weiterentwicklung der Hochschullehre unter Einbezug digitaler Lernangebote des KI-Campus. 

Die neuen Lehrfellows des KI-Campus sind ausgewählt!

Grafik Fellowship ohne Button

Der KI-Campus hat 10 Fellowships an Hochschullehrende vergeben!

 

Die Fellows werden nun von Oktober 2021 bis Oktober 2022 innovative Lehrkonzepte zur anwendungsorientierten Vermittlung von KI- und Datenkompetenzen entwickeln. In Form von Praxisprojekten werden die Konzepte anschließend mit den Lernenden ihrer Hochschule durchgeführt. Die Hochschullehrenden machen dabei von den offen lizenzierten KI-Campus-Lernangeboten gebraucht. 

 

Über unsere Social Media- Kanäle und auf Veranstaltungen des KI-Campus informieren wir regelmäßig zu den Aktivitäten des Fellowship-Programms. 

 

Die aktuellen Lehr-Fellows und ihre Projekte

Aus 41 Bewerber:innen wurden von einer Jury 10 Projekte von 18 Fellows ausgewählt. Das zweite Fellowship-Programm läuft von Oktober 2021 bis zum Ende des Sommersemesters 2022.  

KI in der öffentlichen Verwaltung


In der öffentlichen Verwaltung stehen einem noch vergleichsweise niedrigen Digitalisierungsgrad z. T. sehr große Datenbestände gegenüber, deren Nutzung durch Methoden der Künstlichen Intelligenz ein besonderes Potenzial verspricht. Im Bachelorstudiengang Public Management an der HAW Hamburg werden die dafür nötigen anwendungsbezogenen Kenntnisse und Fähigkeiten der Absolvierenden durch neue Lehrveranstaltungsformate nachhaltig verbessert. Die starke Interdisziplinarität der Anwendungen und des späteren Berufsfelds der Studierenden erfordert dabei, dass auch die Lehre interdisziplinär erfolgt. Daher involviert der Studiengang Fachkolleg:innen aus Informatik, Psychologie, Rechtswissenschaft, Wirtschaftswissenschaft und Ethik.

Fellow Björn Gehlsen
Prof. Dr. Björn Gehlsen
HAW Hamburg
Fellow Christian Warneke
Prof. Dr. phil. Christian Warneke
HAW Hamburg

Künstliche Intelligenz und Neurowissenschaften


In diesem Fellowship-Projekt sollen die KI-Kompetenzen von Studierenden im interdisziplinären Feld zwischen Künstlicher Intelligenz und Neurowissenschaften gestärkt werden. Das Projektseminar richtet sich primär an (Master-) Studierende der Psychologie, Neurowissenschaften und Informatik und hat das Ziel, die Teilnehmenden mit dem nötigen Wissen und Tools auszustatten, um ihre Forschungsprobleme mit neurophysiologischen Daten, wie beispielsweise Elektroenzephalografie (EEG) zu lösen. Dabei werden zur Vorbereitung und während der Projektarbeit Open Education Resources des KI-Campus eingesetzt. Neben einer aktiven Umsetzung des Gelernten in forschungsnahen Projekten soll dadurch auch der Einsatz von KI in der medizinischen und neuropsychologischen Forschung reflektiert werden.

Fellow Sebastian Stober
Prof. Dr.-Ing. Sebastian Stober
Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg
Fellow Johannes Schleiß
Johannes Schleiß
Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg

Deep Learning for Audio Event Detection

Die Vorlesung vermittelt praxisnahe Kenntnisse über Machine- und Deep-Learning Methoden für Audiodaten. Die Inhalte des Kurses werden durch Live Coding Sessions in Python mit Jupyter-Notebooks vermittelt, wobei weitverbreitete ML-Bibliotheken wie Scikit-Learn und Tensorflow zum Einsatz kommen. Studierende erarbeiten in Gruppen ein thematisch relevantes Projekt, welches zum Ergebnis ein Code-Repository, Projektbericht in Form eines Papers und Kurzvortrag hat. Das Blended Learning Format der Veranstaltung erlaubt es, neue Inhalte flexibel in das Curriculum einzubinden, um dem sich schnell wandelnden Forschungsgebiet gerecht zu werden.

Fellow Corvin Jaedicke
Corvin Jaedicke
TU Berlin
Fellow Fabian Seipel
Fabian Seipel
TU Berlin

Forschendes Lernen - Angewandte KI im Bereich Data Science

Das Projekt verbindet die Grundlagen im Bereich Data Science in einer Vorlesung mit einem praktischen Seminar, der so genannten „Tracking Olympiad“. In der Grundlagenvorlesung werden mit praktischen Beispielen aufgezeigt, welche Werkzeuge in die Werkzeugkiste von KI-Spezialist:innen gehören. In der anschließenden „Tracking Olympiad“ werden etablierte und moderne KI-Werkzeuge von den Studierenden selbst ausgesucht und zusammengestellt, so dass jeder Studierende einen eigenen Algorithmus entwickelt, um ein sich wahllos bewegendes Objekt zu verfolgen. Dazu wird ein Hexbug verwendet, ein kleiner, käferartiger Roboter. Ziel des Seminars ist es, dass die Studierenden in Teams eine Ensemble-Lösung herausarbeiten, die konkurrenzfähig zu den anderen Lösungen ist.

Fellow Andreas Kist
Prof. Dr. Andreas Kist
Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg

Anwendungskompetenz in Machine Learning und Künstlicher Intelligenz für Ingenieur:innen

Das Qualifikationsprofil von Maschinenbauer:innen entwickelt sich entsprechend des technischen Fortschritts. Schon heute macht Software zur Unterstützung der Prozesse im Produktlebenszyklus und im Produkt selbst den Löwenanteil der Wertschöpfung aus. Die Anwendungsmöglichkeiten von Methoden des Maschinellen Lernens dürfte diese Bedeutung in allen Phasen des Lebenszyklus erhöhen. Analog zur Ausbildung in Ingenieurinformatik, die nicht das Ziel hat Softwareentwickler:innen auszubilden, sondern Studierende zu befähigen, mit den entsprechen Fachdomänen auf Augenhöhe zusammenzuarbeiten, soll im Fellowship-Projekt im Pflichtbereich der grundständigen Maschinenbaustudiengänge eine entsprechende praxisorientierte Einführung etabliert werden. Die Veranstaltungen in Ingenieurinformatik sind heute schon nach dem Prinzip des inverted class room model organisiert, so dass die Kurse des KI-Campus hier gut integriert werden können.

Fellow Jörn Schlingensiepen
Prof. Dr.-Ing. Jörn Schlingensiepen
Technische Hochschule Ingolstadt

Künstliche Intelligenz meets Human Resource Management

Mit diesem Projekt sollen die Studierenden anwendungs- und praxisorientiert an die Integrationsmöglichkeiten von Künstlicher Intelligenz in das Human Ressource Management von Unternehmen herangeführt werden. Der Anwendungsfall besteht aus der prototypischen und projektorientierten Konzeptionierung und Implementierung eines KI-basierten Dienstes für die Beurteilung von Arbeitszeugnissen. Der zu implementierende KI-Service identifiziert durch geeignete Verfahren, wie z. B. Text Mining, einschlägige Formulierungen (z. B. „zur vollsten Zufriedenheit“; „Trennung in gegenseitigem Einvernehmen“; „geselliger Mitarbeiter“, „arbeitete nach Anweisung korrekt und pünktlich“) in Arbeitszeugnissen und klassifiziert diese. Die KI erlernt dabei sukzessive die Qualität und die Beurteilungsaussagen von Arbeitszeugnissen und übersetzt diese in eine Schulnote.

Fellow Maximilian Wolf
Prof. Dr. Maximilian Wolf
Hochschule Albstadt-Sigmaringen
Fellow Stefan Ruf
Prof. Dr. Stefan Ruf
Hochschule Albstadt-Sigmaringen

Design meets KI - Kooperationsprojekt von Student:innen der Visuellen Kommunikation mit Informatiker:innen

Technologie trifft Gestaltung – eine Verbindung, die in der Vermittlung von digitalen Inhalten und im Kontakt von Nutzer:innen und digitalen Anwendungen eine zentrale Rolle spielt: Technologie schafft neue Möglichkeiten und Handlungsräume, Design gestaltet die Schnittstelle zum Menschen, vermittelt Inhalte und Interaktionen. In diesem Verbundprojekt der Hochschulen Heilbronn und Pforzheim werden Student:innen der Informatik („Software Engineering“ sowie „Angewandte Informatik“) der Hochschule Heilbronn und Student:innen des Studiengangs „Visuelle Kommunikation“ der Hochschule Pforzheim sich in einem Projekt mit der Technologie KI, mit deren Anwendungen, Möglichkeiten und zukünftigem Potenzial befassen. Hierbei werden sie gemeinsam Grundlagen erarbeiten und schließlich je interdisziplinärere Gruppe einen Aspekt von KI in einem digitalen Kommunikationsmedium/Ausstellungsexponat darstellen.

Die Wahl des KI-Themenfeldes, des konkreten Anwendungsfalls und die Umsetzung in einem konkreten Kunstobjekt ist dabei den Student:innen überlassen. Die Informatiker:innen stellen hierbei den technologischen Kern, also die Programmierung mit einem gewählten Framework für einen konkreten Anwendungsfall, die Student:innen der „Visuellen Kommunikation“ die Gestaltung des Exponats.

Fellow Nicole Ondrusch
Prof. Dr. Nicole Ondrusch
Hochschule Heilbronn
Fellow Dagmar Korintenberg
Dagmar Korintenberg
Hochschule Pforzheim

Wie Computer sprechen lernen: Praktische Einführung in die Künstliche Intelligenz anhand eines eigenen Chatbots

Das Projekt umfasst die Konzeption eines eintägigen Lehr-Lernlabors, in welchem die Teilnehmenden anhand eines Chatbots an die Grundlagen von Künstlicher Intelligenz herangeführt werden. Die Zielgruppe sind Schulkindergruppen, Führungskräfte, Studierende aus Nicht-Informatik-Studiengängen mit geringen oder keinen Informatik-Kenntnissen. Das Lehr-Lernlabor soll dabei wesentliche Konzepte der Künstlichen Intelligenz und der Spracherkennung darstellen und den Teilnehmenden die Möglichkeit bieten, durch Erweiterungen und Einstellung von Parametern des Chatbots diese „spielerisch“ selbst zu erfahren.


 

Fellow Anke Hutzschenreuter
Prof. Dr. Anke Hutzschenreuter
DHBW Heilbronn
Fellow Torsten Harms
Prof. Dr. Torsten Harms
DHBW Karlsruhe

Nutzer:innenzentrierung und Verantwortung im Softwareentwicklungsprozess

Das Projekt findet im Rahmen des „Labors für Softwareprojekte und Projekt Skills“, der Lernbühne für professionelle Softwareentwicklung im Bachelor-Studiengang „Software Engineering“ statt. Unter Einsatz innovativer Lernkonzepte können die Studierenden hier ein tieferes Verständnis für die Bedeutung, Funktionen und Implikationen der Mensch-Maschine-Interaktion im Kontext der Entwicklung von Softwareprodukten entwickeln. Ziel ist es, die Studierenden zu sensibilisieren und zu befähigen, qualitativ hochwertige digitale Produkte mit Fokus auf die Schnittstellen zwischen Nutzer:innen und technischen Artefakten zu gestalten. Dies soll sowohl die Qualität der Produkte erhöhen als auch ein verbessertes Erleben der Nutzer:innen in ihrer Diversität und ihren Bedürfnissen gewährleisten. Zugleich sollen hierbei ethische Aspekte im Umgang mit Daten und bei der Entwicklung von algorithmischen Systemen Berücksichtigung finden.

 

Fellow Nicola Marsden
Prof. Dr. Nicola Marsden
Hochschule Heilbronn
Fellow Kerstin Raudonat
Dr. Kerstin Raudonat
Hochschule Heilbronn

KI im Blick der Digital Humanities

In einem interdisziplinären Ansatz sollen die Kurse und Materialien des KI-Campus dafür verwendet werden, in Lehrveranstaltungen des Fachbereichs Digital Humanities eine umfassende Perspektive auf das Thema Künstliche Intelligenz zu ermöglichen. Das Seminar vermittelt dabei vornehmlich theoretische Inhalte, während durch die Übung praktische Programmierübungen zum Thema Deep Learning ergänzt werden. Neben den konzeptionellen und technischen Grundlagen soll auch die kritische Reflektion der Technologie durch Methoden der Interpretierbarkeit besprochen werden. Der heterogene Teilnehmerkreis der Lehrveranstaltungen verspricht dabei eine lebendige Diskussion unter Einbeziehung verschiedener Blickwinkel.

 

Fellow Claes Neuefeind
Dr. Claes Neuefeind
Universität Köln
Fellow Timothée Schmude
Timothée Schmude
Universität Köln

Kontaktpersonen

Cordula Torner
Cordula Torner
Communitymanagerin
Stifterverband
Stefan Goellner
Stefan Göllner
Innovation Manager
Stifterverband