Ressourcen

Um die vielf?ltigen Anwendungsm?glichkeiten der künstlichen Intelligenz und speziell der generativen KI in die Lehre zu integrieren, ist ein grundlegendes konzeptionelles Verst?ndnis erforderlich. Die folgende Zusammenstellung enth?lt eine Palette verschiedener Ressourcen, um die Grundlagen dafür zu legen und die Thematik zu vertiefen.

Kurzeinführung generative KI

Generative künstliche Intelligenz (KI) basiert auf Deep Learning, bei welchem mit Hilfe von maschinellem Lernen künstliche neuronale Netzwerke trainiert werden; sogenannte Large Language Models (LLM). Dabei werden die Modelle mit grossen Datenmengen trainiert, um basierend auf den erlernten Mustern neue Ergebnisse zu generieren.

Ein Durchbruch dieser schon über viele Jahre erforschten Technologie gelang im Jahre 2017, als die Transformer-Architektur im Artikel externe Seite Attention is All You Need ver?ffentlicht wurde. Ein Schlüsselkonzept dabei ist das sogenannte Prinzip der self-attention, bei welchem zum Beispiel W?rter in den richtigen Kontext eines Satzes oder auch ganzen Textes eingebettet werden k?nnen. Als Einführung dazu veranschaulicht externe Seite generative AI exists because of the transformer diese Zusammenh?nge auf eine sehr verst?ndliche Art und Weise.

Generative KI basiert immer auf einer Wahrscheinlichkeitsberechnung. Deshalb kann es zu Halluzinationen und fehlerhaften Verweisen kommen. Zudem k?nnen durch fehlerhafte Daten oder deren Verarbeitung Biases entstehen. Dies wird sich mit der Weiterentwicklung der Modelle verbessern, jedoch muss auch weiterhin die Ausgabe stets auf ihre Korrektheit überprüft werden.

Grundlagen

Die folgende Liste bietet die M?glichkeit, sich die Grundlagen generativer KI anzueignen, einen Einblick in die technische Umsetzung zu verschaffen sowie erste Anwendungsm?glichkeiten auszuprobieren.

Der externe Seite KI-皇冠体育,皇冠体育app ist eine Lernplattform für künstliche Intelligenz und bietet Online-Kurse zu Grundlagen von künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen oder auch den Chancen von Sprachassistenten in der Hochschullehre.

Das externe Seite Hochschulforum Digitalisierung besch?ftigt sich ebenfalls mit dem Thema und beleuchtet die Auswirkungen generativer KI aus verschiedenen Blickwinkeln.

Prompting

Prompting bezieht sich auf den Umgang mit Eingabeaufforderungen an ein Sprachmodell. Die Qualit?t und Pr?zision eines Prompts bestimmt in grossem Masse die Effektivit?t generativer KI. Mit gutem Prompting kann die KI angewiesen werden, zielgerichtete Ausgaben zu generieren.

Die Dateneingabe bei generell verfügbaren Anwendungen im Bereich generativer KI ist mit Vorsicht zu geniessen, da Eingabedaten üblicherweise nicht geschützt sind und von den Anbietern als Trainingsdaten weiterverwendet werden k?nnen.

Microsoft Copilot sowie Google Gemini bieten über das ETH-Konto für Mitarbeitende sowie Studierende eine geschützte Umgebung an. Weitere Details dazu sind zu finden unter KI-Werkzeuge & Lizenzen.

Informations- und Diskussionsrunden

Die Veranstaltungsreihe Refresh Teaching befasst sich in regelm?ssigen Abst?nden mit dem Thema KI sowie deren Auswirkung auf die Lehre. Dabei geben Dozierende Einblicke in ihren Unterricht und berichten von eigenen Erfahrungen. Auf der Webseite von Refresh Teachig finden Sie die Aufzeichnungen:

externe Seite LeLa, das Lernlabor Hochschuldidaktik für Digital Skills, besch?ftigte sich in der Webinar-Reihe "AI or what the ChatGPT?" mit den Implikationen für die Gestaltung der Lehre an Hochschulen. In den zwei Veranstaltungsreihen wurden diverse Themen aufgegriffen und auch in der Tiefe beleuchtet:

  • externe Seite Volume 1: Implikationen auf die Sprache, das Schreiben und die Didaktik, ?berlegungen zu ?sthetik und Ethik.
  • externe Seite Volume 2: Was sagen die Daten, Leistungsnachweise, KI in Forschung, Lehre und Hochschulbetrieb.     
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