Fach- und fallspezifische KI-Bildung in den Geisteswissenschaften

Fach- und fallspezifische KI-Bildung in den Geisteswissenschaften. Beyer, A. & Schulz, K. September, 2024.

Der Vortrag stellt ein Konzept zur fach- und fallspezifischen KI-Bildung in den Geisteswissenschaften vor, das darauf abzielt, Studierende, Lehrende und Forschende mit den notwendigen Kompetenzen auszustatten, um Künstliche Intelligenz kritisch zu reflektieren, verantwortungsvoll zu nutzen und in der eigenen Disziplin anzuwenden. Ausgehend von der Herausforderung, dass KI-Technologien wie Deepfakes, Bias und algorithmische Entscheidungen gesellschaftliche und wissenschaftliche Praxis beeinflussen, wird ein gestuftes Kompetenzmodell vorgestellt, das auf den Dimensionen Komplexität der Aufgabe, Autonomiegrad und kognitivem Bereich aufbaut. Anhand eines Fallbeispiels aus der Klassischen Philologie – der Analyse ausgelassener historischer Ereignisse in antiken Texten – wird die Integration von AI-Literacy (z. B. Named Entity Recognition), Data-Literacy (z. B. Annotationen, Datenformate) und Digital-Literacy (z. B. Datei- und Ordnerstrukturen) veranschaulicht. Das Konzept betont die Notwendigkeit einer individualisierten, anwendungsbezogenen und reflektierenden Bildung, die über reine Technikkompetenz hinausgeht und auf die spezifischen Anforderungen der Fachdisziplinen eingeht. Die praktische Umsetzung wird durch strukturierte Materialien, Austauschformate wie Tandems und Workshops sowie die Einbindung von Forschungsprojekten unterstrichen. Das Fazit unterstreicht, dass das erforderliche Kompetenzniveau sich aus dem Forschungs- oder Lernziel ergibt und eine flexible, nicht linear aufgebaute Stufung erfordert, die auf dem Prinzip „know your data!“ basiert.

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