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 Seite Attention is All You Need veröffentlicht wurde. Ein Schlüsselkonzept dabei ist das sogenannte Prinzip der self-attention, bei welchem zum Beispiel Wörter in den richtigen Kontext eines Satzes oder auch ganzen Textes eingebettet werden können. Als Einführung dazu veranschaulicht externe Seite generative AI exists because of the transformer diese Zusammenhänge auf eine sehr verständliche Art und Weise.
Generative KI basiert immer auf einer Wahrscheinlichkeitsberechnung. Deshalb kann es zu Halluzinationen und fehlerhaften Verweisen kommen. 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.
- Das externe Seite Selbstlernprogramm "Artificial Intelligence" der ETH Zürich führt im Rahmen des Programms "AI-Upskilling" in Anwendungsmöglichkeiten, Chancen und Risiken von GenAI ein.
- Die kurze Videoserie zu "externe Seite Introduction to AI for Teachers and Students" 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 Seite Artificial Intelligence Teaching Guide die Möglichkeit, mehr über künstliche Intelligenz in der Bildung zu erfahren und den Dialog darüber positiv zu beeinflussen.
- Der Artikel "externe Seite How Large Language Models Work" führt Schritt für Schritt ein in die Funktionsweise eines LLM.
- Im Video zu "externe Seite Generative AI in a Nutshell" werden neben den Grundlagen auch Einsatzmöglichkeiten aufgezeigt, Anwendungen erläutert sowie auf die Risiken und Einschränkungen verwiesen.
Der externe Seite KI-Campus 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 beschäftigt 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 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 Seite Copilot-Eingabeaufforderungen mit ausführlichen Hilfestellungen
- externe Seite Prompt Labor Kurs des KI-Campus
- externe Seite Prompt-Katalog von KI-Campus und Hochschulforum Digitalisierung
- externe Seite A Teachers's Prompt Guide
- externe Seite Prompt Engineering Guide (PromptingGuide)
- externe Seite Prompt Engineering Guide (LearnPrompting)
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 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 regelmässigen Abständen 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:
- GenAI in Education - Practical exampels for your Classroom: Ein Einblick in aktuelle Projekte, welche sich mit dem Einsat von GenAI im Unterricht intensiv auseinandersetzen.
- 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 Seite LeLa, 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 Themen aufgegriffen und auch in der Tiefe beleuchtet:
- externe Seite Volume 1: Implikationen auf die Sprache, das Schreiben und die Didaktik, Überlegungen zu Ästhetik und Ethik.
- externe Seite Volume 2: Was sagen die Daten, Leistungsnachweise, KI in Forschung, Lehre und Hochschulbetrieb.