Weiterbildung und Wertschöpfung an einem Ort: Neues betriebliches Lernen für KI-Anwendungen in der Produktion

Künstliche Intelligenz (KI) ist nicht aufzuhalten – oder vielleicht doch? Ein Problem in der Praxis ist es, geschultes Personal für den Umgang mit KI zu finden. Mit einer zunehmenden Verbreitung von KI-Anwendungen in der Produktion steigen gleichermaßen die Anforderungen an die betriebliche Weiterbildung der Mitarbeitenden, um die Technologie adäquat verwenden zu können. Lernen außerhalb des Arbeitsplatzes bspw. in Form von Seminaren und Weiterbildungen kann die spezifischen Anforderungen, die bei der Implementierung der neuen Technologie an einem Arbeitsplatz oder Prozess gefragt sind, nur unzureichend erfüllen. Am Mittelstand-Digital Zentrum Darmstadt wird daher an einem kognitiven Assistenzsystem gearbeitet, durch welches Mitarbeitende direkt am Ort der Wertschöpfung die Grundlagen der KI vermittelt bekommen und diese an ihrem Arbeitsplatz unmittelbar nutzen können

Vom Chat zum Check. Informationskompetenz mit ChatGPT steigern

Der Beitrag greift den aktuellen Diskurs um die KI-Anwendung ChatGPT und deren Bedeutung in Schule und Hochschule auf. Dabei werden durch einen Überblick über verschiedene Assistenzsysteme, die auf Künstlicher Intelligenz beruhen, Grundlagen und Unterschiede herausgearbeitet. Der Bereich der Chatbots wird näher beleuchtet, die beiden grundlegenden Arten des regelbasierten Chatbots und des Machine Learning Bots werden anhand von anschaulichen Beispielen praxisnah erklärt. Schließlich wird herausgearbeitet, dass Informationskompetenz als Schlüsselkompetenz des 21. Jahrhunderts auch die wesentliche Grundlage dafür ist, im Bildungsbereich konstruktiv mit KI-Systemen wie ChatGPT umzugehen und die wesentlichen Funktionsmechanismen zu verstehen. Ein Unterrichtsentwurf zum Thema Biene schließt den Praxisbeitrag ab

Künstliche Intelligenz im Unterricht

Die Veröffentlichung von ChatGPT im Herbst 2022 hat das Thema Künstliche Intelligenz (KI) auch im Bildungsbereich in das Blickfeld der Aufmerksamkeit gerückt. In den medialen Hype und die verschiedenen Diskurse mit einer reichen Bandbreite von kompletter Ablehnung der Technologie bis hin zur Glorifizierung derselben gesellen sich nach und nach auch bildungspolitische Empfehlungen, die überwiegend einen zwar kritischen, aber auch konstruktiven und verantwortungsvollen Umgang mit KI in der Schule proklamieren, wofür allerdings Kompetenzen bei Schüler:innen wie Lehrer:innen notwendig sind – und zwar nicht nur in Fächern wie Informatik oder Digitale Grundbildung, sondern quer durch alle Unterrichtsgegenstände. Der vorliegende Beitrag greift im ersten Teil die aktuellen Diskurse im deutschsprachigen Raum zu KI in der Schule auf und stellt im zweiten Teil ein Projekt vor, in dessen Rahmen Lehr-/Lernszenarien für die Sekundarstufe I zu verschiedenen Teilbereichen des Themenfeldes KI ausgearbeitet und evaluiert wurden, die entsprechende Grundlagen vermitteln und fächerübergreifende Anknüpfungspunkte bieten

Von der Rechenmaschine zum "neurotischen Computer"?

Die Autoren verstehen Computer als vom Menschen geschaffene, veräußerlichte Denkmodelle. Während bei der klassischen Maschine Inhalt und Gestalt zusammenfallen, existiert der Computer zunächst inhaltsleer. Der Computer ist 'implementierte Theorie'. Insofern seine Programme aus Algorithmen bestehen, die am Verhalten der Maschine orientiert sind, realisiert er programmspezifische Handlungstheorien. 'Zwischen Denken und Handeln gibt es beim Computer keinen Hiatus mehr.' Vor diesem Hintergrund werden zwei theoretische Modelle künstlicher Intelligenz (KI) untersucht: die informationsverarbeitende KI (Symbolverarbeitung) und die wachsende KI (Neokonnektionismus). Während Computermodelle nach Art der Symbolverarbeitung an der zweiwertigen Logik mit deduktiver Programmanwendung orientiert sind, basieren die theoretischen Grundlagen des Neokonnektionismusmodells auf der Stochastik. Computer dieses Modells folgern induktiv und lernen aus Beispielen. Im Anschluß an Überlegungen von S. Turkle diskutieren die Autoren die Beziehung von KI-Forschung und Psychologie. Im neokonnektionistischen Modell wird der Versuch gesehen, die entscheidenden Komponenten problemlösenden Denkens (Regelanwendung und -generierung) zu kopieren. Schließlich wird das implizite Subjektverständnis der symbolverarbeitenden und der neokonnektionistischen KI anhand deren Aussagen zum Phänomen der 'Fehlleistungen' (Freud) herausgearbeitet. Hier werden insbesondere D. Normans Überlegungen zu Fehlleistungen einer kritischen Bewertung unterzogen. (ICD

Prozessorientiertes Reinforcement Learning: Grafische Modellierung zur Unterstützung der Erklärbarkeit

Das Verstärkende Lernen (Reinforcement Learning) stellt einen wichtigen Ansatz für Systeme der Künstlichen Intelligenz (KI-Systeme) dar. Dabei steigt der Anspruch an die Erklärbarkeit der KI-Systeme mit zunehmender Risikobehaftung der zu lösenden Problemstellungen. Um den Lernprozess beim Verstärkenden Lernen nachvollziehbar zu machen, verfolgen wir einen prozessorientierten Lernansatz. Zunächst soll der Lernprozess mit Hilfe eines grafischen Prozessmodells abgebildet werden, um eine Visualisierung der einzelnen Lernschritte zu ermöglichen. Diese Prozessmodellierung soll durch die Verwendung von Process Mining Methoden erfolgen. In einem weiteren Schritt soll den Anwendern die Möglichkeit gegeben werden, anhand der Prozessmodelle die Entscheidungsfindung der Algorithmen zu beeinflussen. Eine mögliche Art der Einflussnahme ist zum Beispiel die Beschränkung des Hypothesenraumes, der mit Hilfe des Verstärkenden Lernens erkundet werden soll. Auf diese Weise agiert das Prozessmodell als grafische Schnittstelle zwischen maschinellem Lernprozess und Anwender. Das wesentliche Ziel dieses neuen Ansatzes ist es, die Erklärbarkeit von KI-Systemen und die Kooperationsfähigkeit zwischen Anwendern und KI-Systemen zu verbessern. Dieser Artikel beschreibt die Grundlagen, um dieses Ziel mit Hilfe von prozessorientiertem Reinforcement Learning zu erreichen

Relationships between investments costs for infrastructure and for sport stadia: The case of the World Cup 2006 in Germany

This study uses the example of the 2006 soccer World Cup in Germany to examine whether any systematic relationships exist between infrastructure investments on the one hand and investments in the respective stadium on the other. Particular attention is paid to an examination of whether the relative infrastructure costs in the case of newly-built stadia differ from those relating to stadia that have been reconstructed or extended. Such systematic relationships, or “rules of thumb”, could be used in the future to simplify the prediction of the expected volume of necessary infrastructure measures for major sporting events (other soccer World Cups, the Olympic Games, etc.) on the basis of the investment required for the sports venues. Our study makes use of a cluster and discriminance analysis and concludes that such general rules cannot be derived from the 2006 World Cup in Germany.Infrastructure investments, sport stadia costs, cluster analysis, discriminance analysis.

KI-Modelle in den Sozialwissenschaften: logische Struktur und wissensbasierte Systeme von Balancetheorien

Gegenstand der Untersuchung ist die Anwendung nicht-numerischer, wissensbasierter Verfahren der Künstlichen Intelligenz (KI) auf die Modellierung sozialwissenschaftlicher Theorien. Ziel ist es zu zeigen, daß der Einsatz von KI-Programmen eine fruchtbare methodische Erweiterung für die Sozialwissenschaften darstellt. Die wissensbasierte Modellierung erfolgt auf dem Hintergrund logisch rekonstruierter Theorien im Rahmen eines neueren wissenschaftstheoretischen Ansatzes, der strukturalistischen Theorienkonzeption. In einem ersten Teil werden Grundlagen der Computermodellierung, Wissensverarbeitung und Wissenschaftstheorie behandelt. Auf dieser Basis wird in einem zweiten Teil die wissensbasierte Modellierung von Theorien erörtert. Dies geschieht am Beispiel von Heiders Balancetheorie in ihrer von Abelson und Rosenberg verallgemeinerten Form. In der Weiterentwicklung der Balancetheorien stehen vor allem graphentheoretische Überlegungen im Vordergrund. Abschließend fragt der Verfasser nach dem wissenschaftstheoretischen Status der dargestellten Balancetheorien, wobei vor allem intertheoretische Relationen sowie die Evolution der Gleichgewichtstheorien im Vordergrund stehen. (ICE2

Künstliche Intelligenz in der Radikalisierungsforschung: Synopse von Grundlagenwissen, Weiterbildungsangeboten und Limitationen

Die aktuellen Entwicklungen von Künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen haben die technologische Landschaft revolutioniert und unter Rückgriff auf die sogenannten Transformer-Modelle zahlreiche neue Möglichkeiten eröffnet, die zum Teil bereits in der Radikalisierungsforschung und der Analyse von Social Media Daten zur Anwendung gebracht werden. Für ein einheitliches Verständnis bietet dieses MOTRA-Spotlight daher eine anschauliche Einführung in die grundlegenden Konzepte von KI, insbesondere unter Verweis auf das maschinelle Lernen, die Funktionsweise von neuronalen Netzen und dem sogenannten Deep Learning als Teilbereiche der KI. Im Fokus steht dabei, wie menschenähnliches Denken und Verhalten durch den Einsatz von Algorithmen und Daten erreicht werden kann, wobei die zugrundeliegenden Algorithmen nicht nur eine deutliche Parallele zur Statistik aufweisen, sondern unmittelbar auf mathematische und statistische Verfahren zurückzuführen sind. Insbesondere im Bereich des Deep Learnings sind die Entwicklungen als dynamisch zu bezeichnen. Als fortgeschrittene Methode des maschinellen Lernens ermöglicht Deep Learning neue und verbesserte Anwendungsmöglichkeiten, bspw. die automatisierte Bilderkennung und das Natural Language Processing (NLP). NLP ist u.a. Bestandteil von generativer KI wie ChatGPT von OpenAI und weiterer Large Language Models. In Anbetracht dieser Dynamiken scheint eine kontinuierliche und aktive Auseinandersetzung mit den Weiterbildungsangeboten zum sich stets aktualisierenden Thema KI sowie den aus dem Data Science Kontext stammenden Grundlagen geboten. Daher beinhaltet dieses MOTRA-Spotlight ebenfalls eine systematische Zusammenfassung einschlägiger Weiterbildungsangebote inklusive entsprechender Empfehlungen für die notwendigen Wissensbausteine. Dabei werden sowohl kostenpflichtige als auch kostenlose Angebote berücksichtigt, welche den Bedürfnissen von Anfängern bis Fortgeschrittenen gerecht werden und die entsprechende Grundlage dafür bilden, KI als solche zur Anwendung zu bringen und die mit KI einhergehenden Limitationen zu berücksichtigen. Entsprechend bildet ein Fokus auf die stets mitzudenkenden Limitationen den Abschluss dieses MOTRA-Spotlights

THE CONCEPT OF NATION, SEEN BY GEORGE SOFRONIE AND THE ACTUALITY OF THE DEBATE IN THE CONTEMPORARY CONTEXT

The present article introduces the reader to the concept of nation provided by the great Romanian jurist George Sofronie. Sofronie can be seen as the ”father” of the Romanian international public law school, because he is the one, who has written in Romania an handbook in these field. Sofronie debates on the problem of nations and of protected minorities. These are issues that are also very discussed in the field of the european integration process.Nation, European Union, principle of nationalities, minorities Romania