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In der Podcast-Reihe ‘KI in der Lehre’ der Hochschuldidaktik der Philipps-Universität Marburg gibt es Gespräche zu den Themen sprach- und bildgenerative KI und deren Nutzen in der Hochschullehre. Ziel des Podcasts ist es, Austausch und Inspiration zum Thema KI in der Lehre zu bieten sowie Reflexion und Kompetenz im Umgang mit text- und bildgenerativen KI-Systemen zu stärken. Das Ganze steht immer unter der Frage: Wie können KI-Systeme sinnvoll und gewinnbringend in der Lehre eingesetzt werden?
Die Kacheln unten leiten zu den jeweiligen Videos der einzelnen Folgen weiter. Dort findet sich weiteres Material und es gibt die Möglichkeit, Kommentare abzugeben.
In der heutigen Folge haben wir Prof. Dr. Peter Bell (Kunstgeschichtliches Institut der Phillips-Universität Marburg) zu Gast. Er hat im Sommersemester 2023 eine Umfrage durchgeführt, in der es die Aufgabe war, KI-generierte Bilder von echten, menschengeschaffenen Kunstwerken zu unterscheiden. Heute geht es um die Auswirkungen bildgenerativer KI auf den Fachgruppen Kunst und Kunstgeschichte. Dazu besprechen wir exemplarisch einige der Bildpaare aus der Umfrage. (Alle finden sich über den Link unten in der Infobox.)
Die heutige Folge nimmt eine Metaperspektive ein und bietet einen Überblick dazu, wie Lehrenden und Studierende der Philipps-Universität Marburg den Einsatz von KI in der Hochschullehre einschätzen. Wir sprechen mit Philipp Lindenstruth, der die Lehrendenbefragung der UMR betreut hat, und uns die Ergebnisse zum Thema KI vorstellt. Wir vergleichen sie mit den Ergebnissen der Studierendenbefragung der UMR zum selben Thema. Beide Umfragen sind aus dem Sommersemester 2023.
In dieser Podcastfolge testen wir mit Prof. Dr. Nessim Znaien, ob und inwiefern KI-Systeme wie Chat-GPT und Stable Diffusion sich als Tool für die Planung von Lehrveranstaltungen eignen. Unser Fokus liegt dabei vor allem darauf, welche Bias in den Outputs der KI-Systeme ersichtlich werden.
In dieser Podcastfolge sprechen wir mit Prof. Dr. Angela Krewani darüber, ob und inwiefern KI unseren Begriff von Kreativität verändert. Wir probieren in dieser Folge ausnahmsweise nicht selbst etwas aus, sondern besprechen verschiedene Beispiele von Werken, die mithilfe von generativer KI oder Algorithmen geschaffen wurden. Ist solche Kunst kreativ? Wer ist hier überhaupt kreativ – KI oder Künstler:in?
In dieser Folge wagen wir mit Isabel Cutrim ein Experiment: Wir versuchen, ein Textadventure mit textgenerativer KI zu gestalten. Ein Textadventure kann ein alternative Medium sein, um Themen für eine Lerngruppe interessant und motivierend zu gestalten oder als Möglichkeit zum kreativen Selbstlernen. Wir testen, wie gut die Idee für eine Geschichte ist, die uns die KI ausgibt, und lassen uns Code im Storyformat Harlowe ausgeben, den wir in der Textadventure-Software Twine testen.Wer Interesse hat, selbst ein Textadventure zu bauen, kann diese Podcastfolge auch als Mini-Workshop zum Thema Textadventure mit KI basteln schauen.
In dieser Folge unseres Video-Podcasts erproben wir mit Dr. Veronika van der Wardt, ob sich mithilfe von textgenerativer KI wie Chat-GPT Forschungsdesigns gestalten lassen. Wir testen, ob und inwiefern Chat-GPT hierfür ein geeignetes Tool ist, diskutieren, warum es für manche Zielgruppen geeigneter sein könnte als für andere und überlegen, welche Schwierigkeiten dabei zu beachten sind.
In der zweiten Folge unseres Video-Podcasts sprechen wir mit Thorsten Neischwander über gewinnbringenden Einsatz von bildgenerativer KI in der Lehre. Das Konzept der historischen Imaginationskompetenz beschreibt die Kompetenz, sich Objekte und Orte aus der Vergangenheit historisch korrekt vorstellen zu können. Wir diskutieren die Idee, wie bildgenerative KI dazu beitragen kann, zu diagnostizieren, wie korrekt die historische Vorstellung Lernender ist, und wie sie dazu beitragen kann, historische Imaginationskompetenz zu stärken. Zu dem diskutieren wir einig der Bias, die bildgenerative KI mit sich bringen.
In der ersten Folge unseres Video-Podcasts haben wir Dr. Monika Weiß aus den Medienwissenschaften als Gast. Wir sprechen mit ihr darüber, wie textgenerative KI im wissenschaftlichen Schreibprozess von Anfang an sinnvoll und gewinnbringend genutzt werden kann, und probieren mit ihr interessante und praktische Anwendungsbeispiele aus. Von der Inspiration zur Fragestellung, über die Recherche von Literatur bis hin zur Überarbeitung des Textes testen wir, welche Möglichkeiten und Grenzen Chat-GPT hier bietet.
Bild: stablediffusionweb.com
Für Fragen, Anregungen und Wünsche wenden Sie sich bitte an lehre@uni-marburg.de