Schlagwort: Data Literacy

1. Impulsvortrag mit Diskussion, 09:30 – 10:45: From Data Literacy to AI Literacy

Die Evolution von „Data Literacy“ zu „AI-Literacy“ markiert einen entscheidenden Schritt in der digitalen Kompetenz. Data Literacy, das Verständnis und die Nutzung von Daten, ist in einer datenreichen Welt unerlässlich. AI-Literacy erweitert dies um das Verständnis für Künstliche Intelligenz (KI), einschließlich ihrer Funktionsweise, Anwendung und ethischen Aspekte. AI Literacy ist dabei die Voraussetzung für einen selbstbestimmten und verantwortungsvollen Umgang mit neuen AI-Technologien, die in vielen Lebensbereichen eine zunehmende Relevanz erhalten. Hochschulen sehen sich angesichts dieser Entwicklung mit der Anforderung konfrontiert, entsprechende Kompetenzen auf Seiten der Studierenden, aber auch der Lehrenden durch geeignete Maßnahmen zu fördern.

Kurze Impulsvorträge führen zunächst in grundlegende Konzepte von Data Literacy, Künstliche Intelligenz und AI Literacy ein, um ein gemeinsames Verständnis dieser Themenfelder zu entwickeln. Im Anschluss möchten wir mit Ihnen gemeinsam einzelne Aspekte anhand konkreter Beispiele vertiefen und reflektieren und über Möglichkeiten von Maßnahmen zur Förderung von AI Literacy an Hochschulen diskutieren.

Lernziele

  • Sie haben einen ersten Überblick über grundlegende Konzepte von Data Literacy, Künstliche Intelligenz und AI Literacy
  • Sie können anhand von Beispielen die Relevanz von AI Literacy im Hochschulkontext beschreiben
  • Sie kennen Beispiele von Maßnahmen zur Förderung von AI Literacy im Hochschulkontext und können diese einordnen

Dozierende: Jeelka Reinhardt (Freie Universität Berlin), Alexander Schulz (Freie Universität Berlin)

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2. Workshop, 11:00 – 12:15: Bessere Ergebnisse mit ChatGPT & Co. – Good Practices im Prompting von KI-Chatbots und LLMs

Der Workshop bietet Lehrenden und weiteren Interessenten Gelegenheit, sich vertieft mit der Kommunikation mit KI-gestützten Technologien wie Chatbots und LLMs auseinanderzusetzen, um bessere Ergebnisse bei Anfragen zu erhalten. Der Workshop ist darauf ausgerichtet, nicht nur theoretisches Wissen, sondern auch praktische Fähigkeiten im Umgang mit KI-Chatbots wie ChatGPT zu vermitteln. Im praktischen Teil sollen die Teilnehmenden in Kleingruppen hands-on Erfahrungen sammeln, indem sie eigene Prompts entwickeln und zusammen testen. Ziel ist es, dass Lehrende nach dem Workshop in der Lage sind, effektive und präzise Prompts für KI-Chatbots zu formulieren. Für die Teilnahme an dem Kurs benötigen Sie Zugriff auf einen KI-gestützten Chatbot wie z.B. ChatGPT, Microsoft Copilot (bing Chat), Google Bard o.ä. sowie eine stabile Internetverbindung.

Lernziele

  • Wissen über allgemeine Regeln zur Kommunikation mit KI-Chatbots und über Good Practices im Prompting
  • praktische Fähigkeiten in der Anwendung von Prompting-Strategien

Dozierende: René Perfölz (Freie Universität Berlin)

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3. Impulsvortrag mit Diskussion, 13:15 – 14:30: Learning Analytics an österreichischen Hochschulen: Projektübersicht und Auslotung von Potenzialen und Grenzen anhand eines Anwendungsbeispiels der Universität Graz

Im Rahmen des Vortrags erhalten die Teilnehmenden einen Überblick über Learning-Analytics-Projekte an österreichischen Hochschulen sowie einen Einblick in ein Anwendungsszenario von Learning Analytics im Masterstudium Wirtschaftspädagogik an der Universität Graz. Es werden grundsätzliche Überlegungen zum Einsatz von Learning Analytics vorgestellt, gefolgt von einer Illustration der Umsetzung und einer Analyse der Potenziale und Grenzen des Einsatzes von Learning Analytics. Die Erkenntnisse stammen aus den Lehrerfahrungen mit Learning Analytics sowie aus der Begleitforschung zu den Lehrveranstaltungen.

Lernziele

Nach Abschluss des Vortrags sollen die Teilnehmenden in der Lage sein,

  • ausgewählte Learning Analytics Projekte im österreichischen Hochschulraum skizzieren zu können
  • die Umsetzung von Learning Analytics in einem konkreten Szenario nachvollziehen zu können.
  • Potenziale und Grenzen des Einsatzes von Learning Analytics identifizieren und kritisch reflektieren zu können.
  • die vorgestellten Erkenntnisse aus Lehrerfahrungen und Begleitforschung für den eigenen Anwendungskontext adaptieren zu können.

Dozierende:

Silvia Lipp ist Universitätsassistentin am Institut für Wirtschaftspädagogik an der Universität Graz mit den Forschungsschwerpunkten technologiegestütztes Lehren und Lernen, Hochschullehre und Lehr-Lernforschung. In der Lehre hat sie Learning Analytics eingesetzt, erprobt und erforscht. Ihre Dissertation widmet sich einer kritisch-konstruktiven Auseinandersetzung mit Learning Analytics aus hochschuldidaktischer Perspektive.

Michael Kopp ist Leiter des Zentrums für digitales Lehren und Lernen an der Universität Graz. Er verantwortet die Entwicklung von Methoden, Strategien und Lösungen im Bereich der Mediendidaktik und der Medienproduktion sowie in Hinblick auf den Einsatz von Bildungstechnologien. Im Bereich Learning Analytics leitete er für die Universität Graz zwei hochschulübergreifende Projekte.

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