KI-Curriculumsentwicklung - Interdisziplinär und hochschulübergreifend

Die domänenspezifische Anwendung von KI in verschiedenen Fachgebieten wird in Zukunft eine immer wichtigere Rolle spielen. Dafür sind Lehrveranstaltungen und Studiengänge gefragt, die den Studierenden ein fundiertes Verständnis für KI-Technologien vermitteln und gleichzeitig auf die spezifischen Anforderungen der Fachgebiete eingehen. Interdisziplinäre Ansätze und eine enge Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Fachbereichen sind hierbei unerlässlich. Diese Zusammenarbeit sollte bereits im Rahmen der Gestaltung von Curricula praktisch und konzeptionell Berücksichtigung finden.

Anhand des Beispiels der Curriculumsentwicklung des Bachelorstudiengangs AI Engineering, wollen wir in diesem Vortrag aufzeigen, wie interdisziplinäre Entwicklung und Gestaltung von Curricula fachübergreifend und hochschulübergreifend gelingen kann. Hierbei stellen wir die Methode der Curriculumswerkstatt vor und diskutieren die einzelnen Schritte anhand des Praxisbeispiels von AI Engineering. Besonderes Augenmerk liegt auf den Herausforderungen und Lösungsansätzen für fach- und hochschulübergreifende Kooperationen.

Der Studiengang AI Engineering wurde in Zusammenarbeit mit fünf Hochschulen und acht Fachbereichen entwickelt. Er vermittelt Theorie und Anwendung von KI sowie ingenieurwissenschaftliche Prinzipien und Methoden. Die Studierenden haben die Möglichkeit, ihr Wissen in praxisnahen Projekten anzuwenden und sich auf die Herausforderungen einer komplexen und interdisziplinären Arbeitswelt an der Schnittstelle von KI und Ingenieurwissenschaften vorzubereiten.

Der Vortrag soll dazu motivieren, inhaltliche Transformation zu wagen sowie Kooperation über Fach- und Hochschulgrenzen hinweg auszuprobieren. Weiterhin soll der Vortrag die Tools und Methoden an die Hand geben, Curriculumsentwicklung interdisziplinär und hochschulübergreifend zu gestalten.

Literatur: Manukjan, A., Bieber, M. I., & Schleiss, J. (2023) Über die Curriculumwerkstatt zum Curriculum. Betrachtung anhand eines neuen Studiengangs an der Schnittstelle zwischen Künstlicher Intelligenz und Ingenieurwissenschaften. HDI 2023, 119. Schleiss, J., Laupichler, M. C., Raupach, T., & Stober, S. (2023). AI course design planning framework: Developing domain-specific AI education courses. Education Sciences, 13(9), 954. Schleiss, J., Manukjan, A., Bieber, M. I., Pohlenz, P., & Stober, S. (2023). Curriculum Workshops As A Method Of Interdisciplinary Curriculum Development: A Case Study For Artificial Intelligence In Engineering.