744 research outputs found

    Juristische Lehr und Lernsysteme

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    Expertensysteme und Beschäftigung : gibt es derzeit erkennbare Auswirkungen von Systemen Künstlicher Intelligenz auf Beschäftigung und Berufe?

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    In dem Beitrag wird auf der Basis vorliegender Informationen und Daten festgestellt, daß die Beschäftigungseffekte von Expertensystemen bisher nur marginal sind. Folgende Aussagen werden getroffen: - Systeme der Künstlichen Intelligenz treten immer vermischt mit Produkten und Problemlösungen auf. Eine isolierte Zurechnung von Beschäftigungseffekten ist deshalb nicht möglich. - Systeme der Künstlichen Intelligenz sind noch in der Entwicklung. Die bei den ersten Prototypen aufgetretenen Beschäftigungseffekte lassen sich nicht auf zukünftige Systeme hochrechnen. - Die Zahl der heute mit Künstlicher Intelligenz befaßten Fachleute läßt sich grob abschätzen, nicht aber die heute oder in nächster Zeit durch diese Systeme substituierten Experten. - Neue Berufe, wie der immer wieder erwähnte "Wissensingenieur", sind zumindest bisher auf dem Arbeitsmarkt und in der Beschäftigung nicht relevant. (IAB2)Expertensystem, künstliche Intelligenz, Beschäftigungseffekte, Technikfolgenabschätzung, Berufswandel

    Mensch-Maschine-Interaktion

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    Wachsmuth I. Mensch-Maschine-Interaktion. In: Stephan A, Walter S, eds. Handbuch Kognitionswissenschaft. Stuttgart Weimar: J.B. Metzler; 2013: 361-364

    Acceptance research on the use of artificial intelligence in higher education. A critical review

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    Innovationen in der Hochschulbildung führen nicht per se zu gesteigerter Nachfrage oder Akzeptanz aufseiten der relevanten Bildungsgruppen. Im Fall KI-gestützter Innovationen im Kontext akademischen Lehrens und Lernens kommt erschwerend hinzu, dass weder Lernende noch Lehrende der Technik unvoreingenommen begegnen: Vorbehalte gegenüber KI werden hier zu kritischen Erfolgsfaktoren für die Implementierung innovativer Technologie. Während im technologischen, bildungswissenschaftlichen und didaktischen Bereich bereits Forschungsergebnisse und auch erste Implementationen vorliegen, ist die Akzeptanzforschung vor allem in Bezug auf die Studierendenperspektive gegenüber KI-Anwendungen noch vergleichsweise gering entwickelt. Der vorliegende Beitrag adressiert diesen »blinden Fleck« anhand einer Übersicht über grundlegende Konzepte und Modelle aus dem Bereich der Akzeptanzforschung. Anhand aktueller KI-Trends werden zunächst allgemeine Überlegungen zur Akzeptanz abgeleitet. Auf Basis theoretischer Grundlagen zum Gegenstand der Akzeptanz, der Exemplifikation an einem Fallbeispiel sowie einer Synopse relevanter Modelle wird anschließend kritisch diskutiert, welche Bedeutung der Akzeptanzforschung zum KI-Einsatz in der Hochschulbildung künftig zugemessen werden kann. Der Beitrag stellt eine Anregung und Orientierung für empirische Untersuchungen dar. (DIPF/Orig.)Innovations in higher education do not per se lead to increased demand or acceptance on the part of the relevant educational groups. In the case of AI-supported innovations in the context of academic teaching and learning, the situation is aggravated by the fact that neither learners nor teachers encounter the technology with an open mind: reservations about AI become critical success factors for the implementation of innovative technology here. While research results and also first implementations are already available in the technological, educational, and didactic fields, acceptance research is still comparatively underdeveloped, especially with regard to the student perspective towards AI applications. This paper addresses this "blind spot" by providing an overview of basic concepts and models from the field of acceptance research. Based on current AI trends, general considerations on acceptance are first derived. Based on theoretical foundations on the subject of acceptance, the exemplification on a case study as well as a synopsis of relevant models, it is then critically discussed which significance can be attributed to acceptance research on AI use in higher education in the future. The article provides a stimulus and orientation for empirical investigations. (Author
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