Ressourcen
Um die vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten der Künstlichen Intelligenz und speziell der generativen KI in die Lehre zu integrieren, ist ein grundlegendes konzeptionelles Verständnis erforderlich. Die folgende Zusammenstellung enthält 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 SeiteAttention is All You Needcall_made veröffentlicht wurde. Ein Schlüsselkonzept dabei ist das sogenannte Prinzip der self-attention, bei welchem zum Beispiel Worte in den richtigen Kontext eines Satzes oder auch ganzen Textes eingebettet werden können. Als Einführung dazu veranschaulicht gexterne Seiteenerative AI exists because of the transformercall_made diese Zusammenhänge auf eine sehr verständliche Art und Weise.
Generative KI basiert immer auf einer Wahrscheinlichkeitsberechnung. Deshalb kann es zu Halluzinationen und fehlerhaften Verweisen führen. Zudem können 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 Möglichkeit, sich die Grundlagen generativer KI anzueignen, einen Einblick in die technische Umsetzung zu verschaffen sowie erste Anwendungsmöglichkeiten auszuprobieren.
- Die kurze Videoserie zu "externe SeiteIntroduction to AI for Teachers and Studentscall_made" zeigt die Grundlagen auf, führt in Large Language Models (LLM) und Prompting ein und beschreibt den Nutzen für die Lehre.
- Die Stanford University bietet mit dem externe SeiteArtificial Intelligence Teaching Guidecall_made die Möglichkeit, mehr über künstliche Intelligenz in der Bildung zu erfahren und den Dialog darüber positiv zu beeinflussen.
- Der Artikel "externe SeiteHow Large Language Models Workcall_made" führt Schritt für Schritt ein in die Funktionsweise eines LLM.
- Im Video zu "externe SeiteGenerative AI in a Nutshellcall_made" werden neben den Grundlagen auch Einsatzmöglichkeiten aufgezeigt, Anwendungen erläutert sowie auf die Risiken und Einschränkungen verwiesen.
Der externe SeiteKI-Campuscall_made 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 SeiteHochschulforum Digitalisierungcall_made beschäft sich ebenfalls mit dem Thema und beleuchtet die Auswirkungen generativer KI aus verschiedenen Blickwinkeln.
Prompting
Prompting bezieht sich auf das Bereitstellen von Eingabeaufforderungen an ein Sprachmodell. Die Qualität und Präzision eines Prompts bestimmt in grossem Masse die Effektivität generativer KI. Mit gutem Prompting kann die KI angewiesen werden, zielgerichtete Ausgaben zu generieren.
- externe SeiteCopilot-Eingabeaufforderungencall_made mit ausführlichen Hilfestellungen
- externe SeitePrompt Laborcall_made Kurs des KI-Campus
- externe SeitePrompt-Katalogcall_made von KI-Campus und Hoschulforum Digitalisierung
- externe SeiteA Teachers's Prompt Guidecall_made
- externe SeitePrompt Engineering Guidecall_made (PromptingGuide)
- externe SeitePrompt Engineering Guidecall_made (LearnPrompting)
Informations- und Diskussionsrunden
Die Veranstaltungsreihe Refresh Teaching befasst sich in regelmässigen Abständen mit dem Thema KI sowie deren Auswirkung auf die Lehre. Dabei geben Dozenten Einblicke in ihren Unterricht und berichten von eigenen Erfahrungen.
- Artificial Intelligence in Teaching and Learning: Large Language Models sowie Einblicke in das Innovedum Projekt zu "Welche Möglichkeiten bietet AI für das wissenschaftliche Schreiben?".
- Teaching and Learning with AI: Praktische Ideen in der Anwendung künstlicher Intelligenz im Bereich der Assessments sowie in einem ethischen und historischen Kontext.
externe SeiteLeLacall_made, das Lernlabor Hochschuldidaktik für Digital Skills, beschäftigte 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 Theman aufgegriffen und auch in der Tiefe beleuchtet:
- externe SeiteVolume 1call_made: Implikationen auf die Sprache, das Schreiben und die Didaktik, Überlegungen zu Ästhetik und Ethik.
- externe SeiteVolume 2call_made: Was sagen die Daten, Leistungsnachweise, KI in Forschung, Lehre und Hochschulbetrieb.
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 können.
Microsoft Copilot bietet seit Februar 2024 über das ETH-Konto für Mitarbeiter sowie Studenten eine geschützte Umgebung an. Weitere Details dazu sind zu finden unter Werkzeuge & Lizenzen.