11.10, 14:30–15:00 (Europe/Berlin), Nürnberg AEG 1.01 Großer Saal
Sprache: Deutsch
Die domänenspezifische Anwendung von KI in verschiedenen Fachgebieten wird in Zukunft eine immer wichtigere Rolle spielen. Dabei sind Lehrveranstaltungen und Studiengänge gefragt, die den Studierenden ein fundiertes Verständnis für KI-Technologien vermitteln und gleichzeitig auf die spezifischen Anforderungen der Fachgebiete eingehen. Hierbei sind interdisziplinäre Ansätze und eine enge Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Fachbereichen unerlässlich.
Der Studiengang AI Engineering ist ein Beispiel dafür, wie eine solche Zusammenarbeit erfolgreich gestaltet werden kann. In enger Kooperation mit fünf verschiedenen Hochschulen und unter Beteiligung von unterschiedlichen Fachbereichen wurde ein Studiengang entwickelt, der sowohl die Theorie und Anwendung von KI als auch die Prinzipien und Methoden der Ingenieurwissenschaften vermittelt. 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.
Unsere Erfahrung zeigt, dass die Entwicklung solcher interdisziplinären Studiengänge eine Reihe von Herausforderungen darstellt. So müssen dynamische Veränderungen der relevanten Inhalte beachtet werden, um den Studierenden ein zeitgemäßes Wissen zu vermitteln. Außerdem müssen neue Kompetenzanforderungen berücksichtigt werden, die sich aus der Anwendung von KI in den unterschiedlichen Fachgebieten ergeben. Weiterhin müssen die Anforderungen, Perspektiven und Ideen von Lehrenden der verschiedenen Fachbereiche einbezogen werden.
Anhand des Beispiels der Studiengangentwicklung von AI Engineering wollen wir in diesem Vortrag aufzuzeigen, wie interdisziplinäre Entwicklung und Gestaltung von Curricula fachübergreifend und auch hochschulübergreifend gelingen kann. Wir wollen unsere Learnings aus im Umgang mit den Herausforderungen aufzeigen und dazu motivieren inhaltliche Transformation zu wagen sowie fachübergreifende und hochschulübergreifende Kooperation auszuprobieren.
Hybride Teilnahme möglich:
https://fau.zoom-x.de/j/65305108640?pwd=aXJVNG50a0hnb1BwUU9scW4vR0VFdz09
Webinar-ID: 653 0510 8640
Kenncode: 749668
Johannes Schleiss ist Doktorand am Artificial Intelligence Lab der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg. Seine Forschung konzentriert sich auf angewandte und digitale Bildungskonzepte für Künstliche Intelligenz (KI) sowie auf die Verwendung von KI-Technologien in der Bildung. Er koordiniert die Entwicklung eines neuen Studiengangs namens AI Engineering, der als einzigartiger Kooperationsstudiengang an fünf Hochschulen in Sachsen-Anhalt angesiedelt ist. Darüber hinaus ist er Research Fellow am KI-Campus, einer Lernplattform für Künstliche Intelligenz, PrüfungHochDrei-Fellow für innovative Prüfungsformate und als DigitalChangeMaker Teil des studentischen Think&Do-Tanks am Hochschulforum Digitalisierung, wo er unter anderem an der Entwicklung des HFDVision-Programms und anderer Beteiligungsformate beteiligt ist.