5. Juni 2024
Das Thema Artificial Intelligence ist in aller Munde und längst auch in der Lehre angekommen – sie bietet Möglichkeiten für innovative Lernmethoden und personalisierte Bildung. Die Integration von AI in die Lehre hat das Potenzial, das Lernen effektiver, effizienter und zugänglicher zu gestalten. Doch wo liegen die Grenzen und wohin entwickelt sich der Umgang mit AI in der Lehre?
Diese Fragen wurden am 3. Juni im Rahmen der Campus Lecture „Empowering Education with Trustworthy AI: A Framework for Learning Enhancement” diskutiert. Gastprofessor Subhankar Dhar von der San Jose State University eröffnete mit einer beeindruckenden Keynote. Dabei ging er auf die Vorteile von Künstlicher Intelligenz für Lehrende und Studierende ein, aber auch auf potenzielle Risiken vor dem Hintergrund einer steigenden Anzahl an Deep Fakes.
Im anschließenden Podiumsgespräch diskutierten unter der Moderation von Henrik Schulz (Fachbereich Computer Science, FH Campus Wien) neben Subhankar Dhar auch Evelyn Süss-Stepancik (Vizerektorin für Lehre und Internationales, FH Campus Wien), Martin Ebner (Lehr- und Lerntechnologien, Technische Universität Graz) und Mugdim Bublin (Lehrender und Forschender im Fachbereich Computer Science der FH Campus Wien).
„Künstliche Intelligenz revolutioniert die Lehre zunehmend“, sagt Vizerektorin Evelyn Süss-Stepancik. „KI-Technologien haben einen tiefgreifenden Wandel eingeleitet, im Einklang mit innovativer Hochschuldidaktik verändert sich die Art, wie wir hochschulische Lehre begreifen und praktizieren, maßgeblich.“
Das Fazit des Panels: Künstliche Intelligenz in der Lehre ist gekommen, um zu bleiben. Die Lehrenden müssen sich in Zukunft damit auseinandersetzen, wie sie die Vorteile von KI bestmöglich in den Unterricht integrieren und die Risiken wie Datenschutz- und Urheberrechtsverletzungen so gering wie möglich halten. Den Teilnehmenden ist eindrucksvoll bewusst geworden, dass bei der Implementierung von KI in der Hochschullehre vielfältige Aspekte zu berücksichtigen sind.
Subhankar Dhar ist Professor an der School of Information Systems and Technology der San José State University. Er ist außerdem Mitglied des Silicon Valley Center for Entrepreneurship. Er berät Hightech-Startups in ihrer Frühphase und ist Mentor von Unternehmern. Seine Forschungsinteressen sind Data Science, Big Data Analytics, Mobile und Cloud Computing sowie drahtlose Netzwerke. Subhankar Dhar publiziert in renommierten internationalen Fachzeitschriften und hält Vorträge auf internationalen Konferenzen.
Bachelorstudiengang Computer Science and Digital Communications (Vollzeit)
Bachelorstudiengang Computer Science and Digital Communications (berufsbegleitend)
Masterstudiengang Software Design and Engineering
