Universität Wien

200078 SE Vertiefungsseminar: Entwicklung und Bildung (2024S)

Künstliche Intelligenz im Bildungsbereich

4.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 20 - Psychologie
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung

Dieses Vertiefungsseminar kann für alle Schwerpunkte absolviert werden!

Vertiefungsseminare können nur für das Pflichtmodul B verwendet werden! Eine Verwendung für das Modul A4 Freie Fächer ist nicht möglich.

An/Abmeldung

Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").

Details

max. 20 Teilnehmer*innen
Sprache: Deutsch

Lehrende

Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert

Montag 11.03. 11:30 - 13:00 Hörsaal H Psychologie KG Liebiggasse 5
Montag 18.03. 11:30 - 13:00 Hörsaal H Psychologie KG Liebiggasse 5
Montag 08.04. 11:30 - 13:00 Hörsaal H Psychologie KG Liebiggasse 5
Montag 15.04. 11:30 - 13:00 Hörsaal H Psychologie KG Liebiggasse 5
Montag 22.04. 11:30 - 13:00 Hörsaal H Psychologie KG Liebiggasse 5
Montag 29.04. 11:30 - 13:00 Hörsaal H Psychologie KG Liebiggasse 5
Montag 13.05. 11:30 - 13:00 Hörsaal H Psychologie KG Liebiggasse 5
Montag 03.06. 11:30 - 13:00 Hörsaal H Psychologie KG Liebiggasse 5
Montag 10.06. 11:30 - 13:00 Hörsaal H Psychologie KG Liebiggasse 5
Montag 17.06. 11:30 - 13:00 Hörsaal H Psychologie KG Liebiggasse 5
Montag 24.06. 11:30 - 13:00 Hörsaal H Psychologie KG Liebiggasse 5

Information

Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung

Ziele:
- Theoretisches Verständnis: Die Studierenden sollen ein theoretisches Verständnis der Grundlagen von Künstlicher Intelligenz (KI) im Bildungsbereich entwickeln.
- Anwendung von KI-Konzepten: Sie sollen in der Lage sein, KI-Konzepte auf konkrete Anwendungen im Bildungsbereich zu übertragen.
- Ethik und Datenschutz: Sie sollen ein Bewusstsein für ethische und Datenschutzfragen im Zusammenhang mit KI im Bildungsbereich entwickeln.
- Praktische Anwendung: Sie sollen praktische Erfahrungen mit KI-Tools sammeln und deren Anwendungsmöglichkeiten verstehen und reflektieren.
- Kritische Bewertung: Die Fähigkeit zur kritischen Bewertung von Forschungsergebnissen, Implementierungen und Potenzialen von KI im Bildungsbereich soll gestärkt werden.

Inhalte:
Inhaltliche Schwerpunkte werden zu Beginn der Lehrveranstaltung gemeinsam mit den Teilnehmer*innen festgelegt. Sie können aus verschiedenen Bereichen auswählen (oder auch andere Themen vorschlagen): Definitionen und Grundlagen von KI, KI-Technologien im Bildungswesen (z.B. adaptive Lernplattformen, Chatbots), Ethik und Datenschutz, individuelle Lernprozesse mittels KI, praktische Anwendungen, Übungen mit KI-Tools, Interviews mit Fachleuten etc.

Methoden:
Inhaltlicher Input durch LV-Leitung, Gruppenübungen, Diskussion, Lektüre von Fachliteratur. Eigenständige Gestaltung einer Einheit in Kleingruppen zu einem Themenschwerpunkt, der selbst ausgewählt werden kann. Hausübungen zum Testen von KI im studentischen Alltag, systematisches Ausprobieren eines KI-Tools plus schriftlicher Erfahrungsbericht. Weitere Methoden abhängig von den gemeinsam festgelegten Inhalten.

Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel

- Planung, Vorbereitung und Moderation einer Einheit in einer Kleingruppe, inkl. Abgabe von Moderationsplan und Materialien (z. B. Folien, Handout) (Gruppenbewertung)
- 3 individuelle Abgaben (individuelle Bewertung)
- schriftlicher Erfahrungsbericht zum systematischen Ausprobieren eines KI-Tools (individuelle Bewertung)

Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab

Mind. 80% Anwesenheit sind erforderlich. Aktive Mitarbeit bei Anwesenheit wird vorausgesetzt.

- Planung, Vorbereitung und Moderation einer Einheit in einer Kleingruppe, inkl. Abgabe von Moderationsplan und Materialien (z. B. Folien, Handout) (40 Punkte)
- 3 individuelle Abgaben (30 Punkte)
- schriftlicher Erfahrungsbericht zum systematischen Ausprobieren eines KI-Tools (30 Punkte)

Für eine positive Beurteilung sind 60 Punkte erforderlich. Jeder der drei Teilbereiche muss positiv bewertet sein.

Beurteilungsschlüssel:
sehr gut: 90 - 100 Punkte
gut: 80 - 89 Punkte
befriedigend: 70 - 79 Punkte
genügend: 60 - 69 Punkte
nicht genügend: 0-59 Punkte

Prüfungsstoff

Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung.
Alle in der Lehrveranstaltung durchgenommenen Inhalte.
Literaturhinweise für unterstützendes Lernmaterial befindet sich auf Moodle.

Literatur

Wird nach Bedarf in der Lehrveranstaltung bekannt gegeben.

Ausgewählte Journals mit Artikeln zu KI: Computers & Education, Computers & Education: Artificial Intelligence, Journal of Educational Technology & Society

Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis

Letzte Änderung: Mo 08.04.2024 08:06