1.0 Einführung
⏱ Für dieses Kapitel benötigen Sie etwa 60 Minuten
KI verstehen, um mitreden und sie anwenden zu können: Grundlagen für den Hochschulalltag
KI ist nicht mehr Zukunft – sie ist längst Teil Ihres Berufsalltags. Ob als Lehrende, Forschende, Verwaltungsmitarbeitende oder Studierende: Sie begegnen Systemen wie ChatGPT, Gemini oder anderen KI-Anwendungen immer häufiger. In diesem Kapitel erhalten Sie das notwendige technische Grundverständnis, um diese Entwicklungen einordnen zu können – verständlich erklärt und direkt anwendbar.
Sie
✅ lernen zentrale Begriffe und Funktionsweisen kennen,
✅ unterscheiden verschiedene Arten von KI-Systemen und
✅ erfahren, wie Sprachmodelle eigentlich "denken".
✅ Außerdem werfen wir einen ersten Blick auf die Herausforderungen, die mit KI einhergehen – etwa Verzerrungen in Trainingsdaten ("Bias") oder das Phänomen sogenannter Halluzinationen.
KI in unsere Diskurse einbinden
Künstliche Intelligenz ist viel mehr als ein Trend(thema). Sie schreibt Texte, beantwortet E-Mails, bewertet Leistungen, analysiert Daten – und das oft schneller als wir. Auch im Hochschulalltag taucht KI immer häufiger auf: in Tools wie ChatGPT, in der Verwaltung, in der Lehre oder in Prüfungsfragen.
Wir müssen KI daher als Thema in unsere wissenschaftlichen, didaktischen und gesellschaftlichen Diskurse einbinden.
Doch wie funktioniert KI eigentlich?
|
|
KI bezeichnet Computersysteme, die menschliche Fähigkeiten wie Verstehen, Planen, Entscheiden oder sogar Kreativität nachahmen. Diese Systeme lernen aus Daten, erkennen Muster und nutzen diese, um Aufgaben zu lösen. Im Hochschulkontext geht es dabei nicht nur um den Einsatz von KI, sondern auch um die Fähigkeit, sie kritisch zu hinterfragen: technisch, ethisch und rechtlich. Dieses Kapitel liefert Ihnen das notwendige Fundament. Quelle Bild |
📖 Das Kapitel umfasst folgende Abschnitte
1.1 Grundlagen: Wie KI arbeitet
Ein verständlicher Einstieg in die Funktionsweise von KI-Systemen
1.2 KI-Typen: Schwache vs. starke KI
Ein Überblick über zentrale KI-Arten und ihre Einsatzbereiche
1.3 Wie Maschinen lernen: Neuronale Netze, Deep Learning und LLMs
Ein Blick unter die Haube moderner KI-Technologien wie ChatGPT
1.4 Gesellschaftliche Dimensionen von KI
Ethische, soziale und rechtliche Herausforderungen im Hochschulkontext
1.5 Vertiefung: Geschichte der Künstlichen Intelligenz
Wie sich Künstliche Intelligenz entwickelt hat
Quellen