Die Weiterentwicklung lernender Algorithmen, die Verfügbarkeit großer Datenmengen zum Anlernen dieser Algorithmen und steigende Rechenleistung haben die erfolgreiche Anwendung von Funktionen aus der Künstlicher Intelligenz (KI) ermöglicht. Zu diesen Funktionen gehören unter anderem Spracherkennung, Sprachverarbeitung, Bilderkennung, Vorhersagen und Robotik. Entwickler können mit KI-Funktionen bestehende Systeme verbessern (z.B. Übersetzungssoftware) oder neue Technologien entwickeln (z.B. intelligente Lautsprecher). Solche Informationssysteme mit bezeichnen wir als KI-basierte Systeme. KI-basierte Systeme beeinflussen die Beziehung zwischen Mensch und Maschine bei der Lösung von Aufgaben. KI-basierte Systeme können Menschen bei immer mehr Aufgaben unterstützen oder diese sogar selbstständig lösen. Darüber hinaus können Systeme durch die Anwendung von KI-Funktionen menschlicher erscheinen und anthropomorphe Wahrnehmungen erzeugen (z.B. durch die Interaktion mittels Sprache). KI-basierte Systemen ermöglichen es Unternehmen effizienter zu werden oder neue Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln. Diese Systeme müssen jedoch sorgfältig konzipiert und implementiert werden, um unerwünschte Auswirkungen wie Diskriminierung durch Verzerrungen in automatisierter Entscheidungsfindung zu vermeiden. Die beschriebenen Entwicklungen werfen zahlreiche Fragen auf individueller, organisatorischer und gesellschaftlicher Ebene auf.
Aktualisiert: 2020-04-01
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Stetig steigende Studierendenzahlen und Studierendenerwartungen der „Generation Z“ als „Digital Natives“ stellen Hochschulen bei gleichbleibenden Lehrressourcen vor vielfältige technische, didaktische, organisationale und curriculare Herausforderungen. Aufgrund ihrer Diversität und Heterogenität gibt es keinen einheitlichen Weg der digitalen Transformation im Hochschulsektor. Curricula, Studienstrukturen, Präsenzlehre und digitale Lehr- und Lernangebote müssen auf die jeweiligen Hochschulen, Zielgruppen und Kooperationspartner zugeschnitten werden. Dabei müssen auch neue Zielgruppen erreicht werden, z.B. Berufstätige und Teilzeitstudierende, und die Individualisierung sowie die nationale und internationale Studierendenmobilität gefördert werden. Kompetenzen für die Informationsextraktion aus Lern- und Studienprozessen, (Big) Data Analytics und Visualisierung, Künstliche Intelligenz und Augmented Reality müssen in Hochschulen aufgebaut werden. Von der digitalen Transformation sind alle Bereiche von Hochschulen betroffen, z.B. Präsidien, Fakultäten und gleichgestellte Einrichtungen, Universitätsverwaltungen, Forschungseinrichtungen sowie zentrale und dezentrale (IT-)Dienstleister, die sich mit schnell verändernden Anforderungs- und Rollenprofilen anpassen müssen. Ferner sind rechtliche Rahmenbedingungen zu betrachten, z.B. Datenschutzanforderungen, um die Potenziale von digitalen Lehr- und Lernangeboten und von digitalen Medien in der Lehre zu erschließen. Dieser Track diskutiert theoretische, konzeptionelle, gestaltungsorientierte, empirische und verhaltensorientierte Beiträge.
Aktualisiert: 2020-04-01
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