KI-Kompetenzen in der interdisziplinären Lehre

Der Bedeutungszuwachs von KI ist ebenso unstrittig wie die Neuartigkeit der Herausforderungen, die sich bei ihrer Anwendung ergeben. Mit KI lassen sich außerordentlich anspruchsvolle Aufgaben erledigen, vielfach ist KI menschlichen Handelnden in Geschwindigkeit, Präzision und Zuverlässigkeit weit überlegen. Die dadurch suggerierte Überlegenheit verleitet dazu KI-gestützte Beurteilungen kritiklos hinzunehmen. Gleichzeitig können KI-Systeme aber auch extreme und gefährliche Fehlleistungen hervorbringen (z.B. Fehlklassifizierung bei Bilderkennung, nachgewiesener rassistischer oder Geschlechter-Bias bei Entscheidungsunterstützung etc.), bewusst manipuliert und angegriffen werden. Für den gelingenden und verantwortungsvollen Umgang mit KI-Systemen sind daher Kompetenzen erforderlich, die – lose angelehnt an Modelle der Medienkompetenz (vgl. Hugger 2022) – sowohl Kenntnisse ihrer Funktionsweise als auch ihrer Gestaltung und praktischen Nutzung sowie eine kritische Perspektive erfordern. Um diese für die Hochschullehre adressierbar zu machen, ist ein flexibles Kompetenzmodell erforderlich, dass zielgruppen- und fachübergreifend Kompetenzdomänen, -inhalte und -ausprägungen im Kontext erklärbarer, vertrauenswürdiger, resilienter und sicherer KI beschreibbar macht. Der folgende Beitrag untersucht Vorarbeiten im Bereich der Kompetenzforschung auf ihre Tauglichkeit in diesem Zusammenhang. Dieses Modell wird für Studierende unterschiedlicher Fachrichtungen im Rahmen des IH–evrsKI Projekts (Teil der Bund-Länder-Initiative zur Förderung der künstlichen Intelligenz in der Hochschulbildung) entwickelt.
Aufbau des Vortrags:
- KI und ihr Einsatz in unterschiedlichen Kontexten
- Was kann KI leisten, wo wird sie eingesetzt und was sind die Problemfelder?
- Wie können KI-Kompetenzen für ein interdisziplinäres Umfeld dargestellt werden?
- Was sind interdisziplinäre Herausforderung?
- KI-Kompetenzmodell für zielgruppenübergreifende Kompetenzdomänen

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