KI-basierte Systeme für Lehre und Studium
Empfehlungen zur Nutzung für Lehre und Studium an der Universität Bremen
Technische Systeme, die auf Verfahren der „Künstlichen Intelligenz“ (KI) basieren, sind in der Lage, menschenähnliche Intelligenz zu imitieren, um komplexe Aufgaben zu lösen. Sie sind so konzipiert, dass sie mit einem unterschiedlichen Grad an Autonomie arbeiten. Generative KI wie ChatGPT ist eine spezifische Untergruppe, die darauf abzielt, eigenständig neue Inhalte zu erstellen, indem sie Muster und Strukturen aus vorhandenen Daten lernt und Ergebnisse wie Texte, Bilder oder Musik generiert.
Wir sehen die Entwicklungen KI-basierter Systeme als eine Chance, alle Bereiche der Universität (Lehre und Studium, Forschung und Transfer und Verwaltung) voranzubringen. Wir verstehen sie als Werkzeuge, die in einem rechtlich abgesicherten Rahmen genutzt werden können, um Prozesse zu verbessern. Dies wollen wir aktiv mitgestalten. Obwohl KI-basierten Systemen große Potenziale zugeschrieben werden, müssen wir sorgfältig abwägen, ob und wie sie eingesetzt werden sollen, wie ethische, datenschutzrechtliche, sicherheitstechnische, ökologische oder soziale Risiken erkannt und verhindert werden können und wie geeignete Strategien zur effektiven, effizienten und transparenten Nutzung gefunden werden können. Alle Einsatzszenarien müssen daher offengelegt und Verabredungen darüber getroffen werden, wie wir damit umgehen. Dabei sind die rechtlichen Rahmenbedingungen, etwa durch die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO), dem EU AI Act sowie zum Urheberrecht, zu berücksichtigen.
NEWS - 02.04.2024
Auf der Seite Formulare des ZPA wurden neue Dokumente - ergänzt um Erklärungen zur Nutzung von KI - veröffentlicht:
- Schriftliche Arbeiten - Eigenständigskeitserklärung und Einverständniserklärung zur Überprüfung mit Plagiatssoftware
- Urheberrechtliche Erklärung, Erklärung zur Veröffentlichung von BA-/MA-Arbeiten, Erklärung zur elektronischen Überprüfung auf Plagiate
- Beispielhafte Dokumentation der Nutzung von KI in der Lehre
Themenseite KI in Studium und Lehre mit zahlreichen Beispielen auf e-teaching.org
In einem ersten Schritt geben wir universitätsweite Empfehlungen für die Nutzung von KI-basierten Systemen in Lehre und Studium, um einen verlässlichen und transparenten Rahmen für Lehrende und Studierende herzustellen, der die rechtlichen Anforderungen berücksichtigt. Die Universität Bremen sieht die Chancen und Möglichkeiten und stellt sich auch den Risiken. Die Studierenden sollen in der Lehre eine kritisch-reflektierende Umgangsweise erlernen und eine Haltung entwickeln, die die Potentiale für das Studium und die Berufswelt integriert. An der Universität Bremen findet kompetenzorientierte Lehre in vielfältigen Lehr-Lernszenarien statt. Wird hierfür mit KI-basierten Systemen gearbeitet, so ist eine Aufklärung der Studierenden über Funktionen, Grenzen und Risiken der Instrumente notwendig, um Potentiale und Probleme sichtbar zu machen und die Einhaltung der datenschutzrechtlichen Vorgaben zu garantieren. Ungleichheiten in Bezug auf Vorwissen und Bereitschaft zur Nutzung müssen mit Blick auf die Lernziele beachtet, abgewogen und sinnvoll gehandhabt werden. Hierzu gehört auch eine fachlich-methodische Reflexion und die Anwendung der Grundsätze guter wissenschaftlicher Praxis auf die Nutzung von KI-basierten Systemen beim Lehren und Lernen. Diese Kompetenz im kritisch-reflektierten Umgang mit KI-basierten Systemen wird in allen Fächern und Studiengängen ein Querschnittsthema werden.
Herausforderungen in Studium und Lehre lassen sich aktuell vor allem für das Prüfen identifizieren. Dabei geht es um die Nutzung KI-basierter Systeme im Kontext von Prüfungsleistungen sowohl in der Hand von Studierenden (bspw. automatisch generierte Texte, Bilder oder Musik) als auch von Lehrenden (bspw. automatisierte Bewertung von Hausarbeiten). Gleichzeitig entstehen zusätzliche Chancen für Lehr- und Lernszenarien, beispielsweise
- lernendenorientiert die Individualisierung von Lernmaterial, automatisiertes Feedback, Erleichterung der Zusammenarbeit der Lernenden sowie
- lehrendenorientiert die Automatisierung von Aufgaben, Fortschrittsanalysen, Unterstützung bei der Veranstaltungsplanung sowie Assistenz bei Forschungsprozessen.
Die Konkretisierung und Ausgestaltung, der optionale Einsatz oder auch der Nicht-Einsatz in der Lehre liegt in der Zuständigkeit der Fachbereiche, Studiengänge und der Lehrenden.
Die Allgemeinen Teile der Bachelor- und Masterprüfungsordnungen, vor allem §8 und §9 AT, beinhalten Regelungen, nach denen bei schriftlichen Arbeiten die Eigenständigkeitserklärung abzugeben sind. Darin wird der Umgang mit Hilfsmitteln bei der Verfassung schriftlicher Arbeiten geregelt, der auch für die Nutzung KI-basierter Instrumente anzuwenden ist. Ergänzend gelten gemäß § 7 DigiPrüfO entsprechende Regelungen für digitale Prüfungen.
KI-basierte Systeme und weitere Instrumente können als Hilfsmittel zugelassen werden, eine Verpflichtung zur Nutzung kann es aber nicht geben. Allerdings sind Regeln von den Lehrenden und Prüfenden festzulegen und zu kommunizieren. Dies gilt insbesondere, da die Studierenden immer die Verantwortung für ihre Arbeitsergebnisse haben und im Fall der Nutzung von KI-basierten Systemen deutlich gemacht werden muss, worin genau die Leistung der Studierenden und worin die Leistung der KI-basierten Systeme besteht. Die Aufgabe, Umfang und Art der Nutzung von KI-basierten Systemen zu erklären und die Übernahme der Verantwortung für die Ergebnisse liegt bei den Erstellenden.
Der Nachweis der Nutzung und die Dokumentation inkl. der Form der „Quellenangaben“ sind festzulegen. Eine rechtmäßige Bewertung setzt voraus, dass die Lehrenden wissen, was die/der zu Prüfende geleistet hat. Damit die Eigenleistung bemessen werden kann, muss im Quellennachweis nachvollziehbar sein, was Eigenleistung und was die Leistung der KI-basierten Systeme ist. Hier müssen Lehrende genau kommunizieren, welche Nachweise erforderlich sind. Die Lehrenden können beispielsweise einfordern, dass die verwendeten Prompts und/oder Promptverläufe eingereicht werden oder dass die Nutzung der KI-basierten Systeme transparent dokumentiert wird.
Es wird empfohlen, dass sich Lehrende, Studiengänge bzw. Fachbereiche für ihre Studiengänge auf ein grundsätzliches Vorgehen verständigen. Zu beachten ist insbesondere:
- Die Qualität von Studien- und Prüfungsleistungen, in denen die Ergebnisse KI-basierter Instrumente Verwendung finden, liegt in der Verantwortung der Studierenden.
- Die Grundsätze guter wissenschaftlicher Praxis gelten immer, hier ist besonders die Forderung nach Transparenz zu beachten.
- Die Fragen des Urheberrechtes sind rechtlich nicht abschließend geklärt, hier sind immer die aktuellen Regelungen zu beachten. Wenn die Daten, auf denen KI-basierte Systeme basieren, Arbeiten enthalten, die plagiiert wurden, könnten die von dem Instrument erzeugten Antworten ebenfalls als Plagiate angesehen werden. Wer einen solchen Text nach §§ 16 und 19 UrhG vervielfältigt oder veröffentlicht, begeht eine Urheberrechtsverletzung. In der Prüfungsleistung wäre die dann fehlende Angabe der Quelle ein Plagiat und somit nach § 18 AT zu behandeln.
Im Umgang mit personenbezogenen Daten Dritter im Zusammenhang mit KI-basierten Systemen ist die Wahrung des Datenschutzrechts, insbesondere der DSGVO sowie des Bremischen Ausführungsgesetzes zur EU-Datenschutz-Grundverordnung (BremDSGVOAG) sicherzustellen. Dies betrifft sowohl den Upload von Informationen in KI-basierte Instrumente als auch die durch diese erzeugten Inhalte.
Bei Verdachtsfällen bzgl. Täuschungsversuchen bzw. bei Verstößen gegen gute wissenschaftliche Praxis ist das übliche prüfungsrechtliche Verfahren nach § 18 AT (Täuschungsversuch) durchzuführen. Auch hier sind allgemein die unerlaubten Hilfsmittel formuliert, was auch die KI umfassen würde.
Veranstaltungen Juli 2024
02.07.2024 10:00 - 11:30 Uhr: Neue Regeln zur künstlichen Intelligenz (KI): Was bedeutet das für Hochschulen?!
03.07.2024 18:00 - 19:30 Uhr: Vortragsreihe „All About AI“: AI-Literacy - Kompetenzen im Umgang mit KI
04.07.2024 10:00 - 17:30 Uhr: Strategische Hochschulentwicklung in Zeiten Generativer KI. Eine Veranstaltung für Vizepräsident:innen und Prorektor:innen
05.07.2024 10:00 - 11:30 Uhr: Videoproduktion mit KI-Generatoren
10.07.2024 10:00 - 10:30 Uhr: Let’s create! 30-minütige Einführung in das AI-Text-zu-Bild-Tool Midjourney
28.07.2024 10:00 -10:30 Uhr: Stunning visuals! 30-minütige Einführung in das KI-Tool Clipdrop
Veranstaltungen im August
06.08.2024 13:00 - 15:00 Uhr: ChatGPT - ein sinnvolles Tool für die Recherche? (SuUB)
Veranstaltungen im September
02.09.2024 10:00 - 12:00 Uhr: KI-Tools für die Recherche (SuUB)
25.09.2024 13:00 - 15:00 Uhr: ChatGPT - ein sinnvolles Tool für die Recherche? (SuUB)
Rules for Tools C. Spannagel Version 2.2 Oktober 2023
Kommentierte Linksammlung des Hochschulforum Digitalisierung:
https://hochschulforumdigitalisierung.de/de/blog/Hochschullehre-KI-gestuetztes-Schreiben
Literaturrecherche | |
Hier kann ein PDF hochgeladen werden, z.B. zentrales Paper für die eigene Forschungsfrage - und Researchrabbit bildet die Forschungslandschaft um das Paper herum ab. | |
Ähnlich wie Researchrabbit. Datenquellen: Semantic Scholar | |
| Forschungsfrage eingeben, auf Basis derer Elicit anschließend Literatur sucht. Die Ergebnisse der Studien sind direkt auf einen Blick sichtbar und die Studien können hinsichtlich verschiedener Parameter verglichen werden. Datenquellen: Semantic Scholar |
| Vergleichbar mit Research Rabbit. Quellen lassen sich dank Grafik vernetzt darstellen. Kombination mit Zotero möglich. |
Recherchetool für wissenschaftliche Literatur, zeigt Referenzen und Zitierungen an sowie relevante Paper; erstellt Abstracts. Abgeschlossener Corpus an Literatur. / Fokussiert auf Zeitschriftenartikel. | |
Ähnliche Funktionsweise wie Elicit. Recherche mit Eingabe der Forschungsfrage, explizit für die akademische Suche. | |
| Hier kann eine Forschungsfrage eingegeben werden, auf Basis derer Perplexity anschließend Literatur sucht und einen kleinen Antworttext zu den Ergebnissen formuliert. Datenquellen bei Fokus auf Academic: Semantic Scholar |
Hier kann entweder ein PDF hochgeladen werden und Keenious zeigt dann ähnliche Paper an, analysiert aber auch die vorkommenden Themenfelder eines Papers und zeigt in diesen Themenfeldern weitere Literatur an. | |
Textgenerierung | |
| Die Basisversion ist kostenlos und verfügt über keine Schnittstelle zum Internet. Nur in der Pro-Version (20 US-Dollar/Monat) ist es möglich, dass das Tool auf das Internet zugreift und somit die Wahrscheinlichkeit falscher Inhalte sinkt. |
| Bing funktioniert ähnlich wie ChatGPT. Der Vorteil ist, dass man auch in der Basisversion auf das Internet zugreifen kann. Den vollen Funktionsumfang gibt es bei Benutzung über den Browser von Microsoft, Edge, und nach vorheriger Anmeldung. |
Bard ist der KI-Chatbot von Google und funktioniert ähnlich wie ChatGPT und Bing. | |
| Hier handelt es sich um ein textgenerierendes Tool speziell für Wissenschaftler:innen. Der generierte Text kann direkt mit real existierenden wissenschaftlichen Quellen belegt werden; zudem können Quellen hochgeladen werden, die Jenni im generierten Text direkt verarbeitet. |
| Ein textgenerierendes KI-Tool, das eine Literatursuche integriert |
AI-Writer, um neuen Content zu generieren oder bestehenden Content zu verbessern. | |
| durch den Einsatz künstlicher Intelligenz soll wissenschaftliches Arbeiten vereinfacht werden. Das KI-Tool bezieht seine Informationen aus einer Vielzahl an wissenschaftlichen Datenbanken, Verlagen, Open-Access-Artikeln und Metadaten. Dadurch können wissenschaftliche Werke entdeckt, verglichen und bewertet werden und hilft Inhalte und Zitate in wissenschaftlichen Arbeiten zu finden, zu verarbeiten und zu bewerten. |
| kostenlose API-Anbindung von ChatGPT. Spezialisiert auf kreative Arbeit, um Titel für Abschlussarbeiten finden. |
Textüberarbeitung | |
Der KI‑Schreibassistent für Textüberarbeitung korrigiert automatisch Rechtschreib- und Grammatikfehler, gibt hilfreiche Alternativvorschläge und ermöglicht es, den Stil und Ton des Textes an das Zielpublikum anzupassen. | |
KI-Schreibassistent, um englischsprachige Texte zu verbessern, korrigieren oder den Stil anzupassen. | |
Wissenschaftliches Arbeiten | |
Einfache Oberfläche, um ein PDF hochzuladen und anschließend mit diesem zu chatten. Schlägt mögliche Fragen an das PDF vor. | |
| Einfache Oberfläche, um ein PDF hochzuladen, die Inhalte zu analysieren und anschließend mit diesem zu chatten, Fragen zu stellen und Antworten zu erhalten. |
Audio-/ Videoproduktion | |
| Textbasierte Legetechnik-Videos (Text zu Video). Geeignet um kurze, animierte Erklärvideos zu erstellen. |
| Voice-Overs für Videoclips oder Podcasts erstellen. Das KI-Tool Murf verwandelt Text in natürliche Sprache. Man kann einfach Text einfügen und als Ergebnis eine natürlich klingende Audiodatei herunterladen (nur in der kostenpflichtigen Version download möglich). Es besteht die Möglichkeit, Audiodateien mit der eigenen Stimme hochzuladen und daraus eine KI-generierte Stimme zu erzeugen. |
| automatische Untertitelung von Videos, Transkription, zusätzlich Übersetzung ins Englische, Anbindung Stud.IP zu ZMML Server |
Die Künstliche Intelligenz hinter Brain.fm generiert musikalische Stimmungen und soll dabei helfen, Konzentration, Entspannung oder Schlaf zu fördern. Dabei wird Musik abgespielt, die bestimmte Reize ansprechen und dabei die gewünschte Wirkung entfachen soll. Den Entwicklern zufolge tritt bereits nach etwa 15 Minuten eine Änderung im eigenen Verhalten und Befinden ein. | |
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| Das KI-basierte Audiobearbeitungstool, seit 2011 auf dem Markt, unterstützt in der Audio-Postproduktion. Nutzer:innen können ihre Audiodateien automatisch bearbeiten lassen. Dabei werden verschiedene Parameter wie Lautstärke, Rauschen oder Störgeräusche analysiert und nach gängigen Standards entsprechend angepasst. |
Interaktion in der Lehrveranstaltung | |
| DSGVO-konforme Einbindung von ChatGPT in ein Audience Response System. Q&A-Plattform mit chatGPT als KI-Tutor und Lernassistent. |
Audience-Response-System für interactive Meetings oder Lehrveranstaltungen. Es können Live-Umfragen, Quizfragen, Wortwolken und Q&A erstellt werden. Eine Integration in Power Point und zoom ermöglicht eine medienbruchfreie Nutzung. | |
| KI-basierte opensource Transkriptionssoftware (GPL-3.0), die Interviews für qualitative Forschungszwecke. Es kann verschiedene Sprecher unterscheiden und versteht ca. 99 Sprachen, benutzerfreundlicher Editor, um das Transkript zu überprüfen und zu korrigieren.
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Bildgenerierung | |
Auf Basis von prompts können 1-4 Bilder generiert werden. In der kostenfreien Version bis zu 20 Bilder/pro Tag. | |
Erstellt für Anwendungsszenarien Designs und Bilder (Präsentationen, Social Media). Es können verschiedene Einstellungen, Formate und Stile schon vorausgewählt werden und müssen nicht in einem Prompt formuliert werden. | |
Kann über ChatGPT genutzt werden. Text zu Bild Generierung und nacharbeiten möglich, indem man den Prompt ergänzt. Man kann mit der KI ins „Gespräch kommen“ und das Ergebnis so einfacher anpassen. Funktion „outpaint“ ermöglicht das stilgetreue Erweitern von Bildern über die bisherigen Bildgrenzen hinaus. | |
Es sind bereits verschiedene Stile in dem Tool in einem Auswahl Menü vorhanden und müssen nicht mehr im Prompt angegeben werden. | |
Bildqualität ist sehr gut. Es werden vier sehr unterschiedliche Vorschläge erstellt, die man dann vergrößern, abwandeln und verändern kann. Einzelne Ausschnitte von generierten Bildern können nachbearbeitet werden. Bilder können vergrößert und/oder erweitert werden. Eigene Bilder können hochgeladen werden.
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Das Tool kann virtuelle 360° Umgebungen generieren. Eine Galerie und ein Prompting Guide steht zur Verfügung. | |
Open Source Software, um Bilder und Videos zu generieren. Es gibt eine große Auswahl an Modellen und Stilen und die Möglichkeit auch eigene Modelle zu erzeugen und zu nutzen. | |
Stand: 06/2024
Diese Empfehlung wurde durch das Projekt SKILL in Zusammenarbeit mit Team Hochschuldidaktik und ZMML erstellt und ist ohne Gewähr.
Weitere Informationen finden Sie auch https://www.vkkiwa.de/ki-ressourcen/
Eine Arbeitsgruppe zu KI in der Lehre arbeitet zusammen an der weiteren Erschließung des Themas für die Universität.
Im nächsten Schritt sollen die Grundsätze/Empfehlungen auch auf die anderen Bereiche der Universität Forschung und Transfer sowie Verwaltung ausgeweitet werden.
Zusätzlich zu den themen- und zielgruppenspezifischen Diskussionen wird eine übergreifende Arbeitsgruppe die KI-Themen zusammenführen.
Bei Interesse an der Mitarbeit wenden Sie sich gern an die unten genannten Kontakte.
Das Zemtrum für Multimedia in der Lehre unterstützt beim Einsatz von KI in der Lehre. Weiterer Informationen finden Sie auf den Webseiten.
Kontakt
Franziska Richter
Referat Lehre und Studium
Gebäude/Raum: VWG 0300
Telefon: +49-421-218-60372
E-Mail: hddgprotect me ?!vw.uni-bremenprotect me ?!.de
Christina Gloerfeld
Team CDO
Gebäude/Raum: ECO5, Raum 3.91
Telefon: +49-421-218-60042
E-Mail: cdo@vw.uni-bremen.de
Martina Salm/Yildiray Ogurol
Zentrum für Multimedia in der Lehre
Gebäude/Raum: FZB 0561
Telefon: +49-421-218-61470
E-Mail: infoprotect me ?!zmml.uni-bremenprotect me ?!.de