Ressourcen
Um die vielf?ltigen Anwendungsm?glichkeiten der k¨¹nstlichen Intelligenz und speziell der generativen KI in die Lehre zu integrieren, ist ein grundlegendes konzeptionelles Verst?ndnis erforderlich. Die folgende Zusammenstellung enth?lt eine Palette verschiedener Ressourcen, um die Grundlagen daf¨¹r zu legen und die Thematik zu vertiefen.
Kurzeinf¨¹hrung generative KI
Generative k¨¹nstliche Intelligenz (KI) basiert auf Deep Learning, bei welchem mit Hilfe von maschinellem Lernen k¨¹nstliche 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 ¨¹ber viele Jahre erforschten Technologie gelang im Jahre 2017, als die Transformer-Architektur im Artikel externe SeiteAttention is All You Needcall_made ver?ffentlicht wurde. Ein Schl¨¹sselkonzept 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 k?nnen. Als Einf¨¹hrung dazu veranschaulicht externe Seitegenerative AI exists because of the transformercall_made diese Zusammenh?nge auf eine sehr verst?ndliche Art und Weise.
Generative KI basiert immer auf einer Wahrscheinlichkeitsberechnung. Deshalb kann es zu Halluzinationen und fehlerhaften Verweisen kommen. Zudem k?nnen 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 ¨¹berpr¨¹ft werden.
Grundlagen
Die folgende Liste bietet die M?glichkeit, sich die Grundlagen generativer KI anzueignen, einen Einblick in die technische Umsetzung zu verschaffen sowie erste Anwendungsm?glichkeiten auszuprobieren.
- Die kurze Videoserie zu "externe SeiteIntroduction to AI for Teachers and Studentscall_made" zeigt die Grundlagen auf, f¨¹hrt in Large Language Models (LLM) und Prompting ein und beschreibt den Nutzen f¨¹r die Lehre.
- Die Stanford University bietet mit dem externe SeiteArtificial Intelligence Teaching Guidecall_made die M?glichkeit, mehr ¨¹ber k¨¹nstliche Intelligenz in der Bildung zu erfahren und den Dialog dar¨¹ber positiv zu beeinflussen.
- Der Artikel "externe SeiteHow Large Language Models Workcall_made" f¨¹hrt Schritt f¨¹r Schritt ein in die Funktionsweise eines LLM.
- Im Video zu "externe SeiteGenerative AI in a Nutshellcall_made" werden neben den Grundlagen auch Einsatzm?glichkeiten aufgezeigt, Anwendungen erl?utert sowie auf die Risiken und Einschr?nkungen verwiesen.
Der externe SeiteKI-Ó¢»ÊÓéÀÖcall_made ist eine Lernplattform f¨¹r k¨¹nstliche Intelligenz und bietet Online-Kurse zu Grundlagen von k¨¹nstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen oder auch den Chancen von Sprachassistenten in der Hochschullehre.
Das externe SeiteHochschulforum Digitalisierungcall_made besch?ftigt 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 Qualit?t und Pr?zision eines Prompts bestimmt in grossem Masse die Effektivit?t generativer KI. Mit gutem Prompting kann die KI angewiesen werden, zielgerichtete Ausgaben zu generieren.
- externe SeiteCopilot-Eingabeaufforderungencall_made mit ausf¨¹hrlichen Hilfestellungen
- externe SeitePrompt Laborcall_made Kurs des KI-Ó¢»ÊÓéÀÖ
- externe SeitePrompt-Katalogcall_made von KI-Ó¢»ÊÓéÀÖ und Hochschulforum 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 regelm?ssigen Abst?nden mit dem Thema KI sowie deren Auswirkung auf die Lehre. Dabei geben Dozierende 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 M?glichkeiten bietet AI f¨¹r das wissenschaftliche Schreiben?".
- Teaching and Learning with AI: Praktische Ideen in der Anwendung k¨¹nstlicher Intelligenz im Bereich der Assessments sowie in einem ethischen und historischen Kontext.
externe SeiteLeLacall_made, das Lernlabor Hochschuldidaktik f¨¹r Digital Skills, besch?ftigte sich in der Webinar-Reihe "AI or what the ChatGPT?" mit den Implikationen f¨¹r die Gestaltung der Lehre an Hochschulen. In den zwei Veranstaltungsreihen wurden diverse Themen aufgegriffen und auch in der Tiefe beleuchtet:
- externe SeiteVolume 1call_made: Implikationen auf die Sprache, das Schreiben und die Didaktik, ?berlegungen zu ?sthetik und Ethik.
- externe SeiteVolume 2call_made: Was sagen die Daten, Leistungsnachweise, KI in Forschung, Lehre und Hochschulbetrieb.
Die Dateneingabe bei generell verf¨¹gbaren Anwendungen im Bereich generativer KI ist mit Vorsicht zu geniessen, da Eingabedaten ¨¹blicherweise nicht gesch¨¹tzt sind und von den Anbietern als Trainingsdaten weiterverwendet werden k?nnen.
Microsoft Copilot bietet seit Februar 2024 ¨¹ber das ETH-Konto f¨¹r Mitarbeiter sowie Studenten eine gesch¨¹tzte Umgebung an. Weitere Details dazu sind zu finden unter Werkzeuge & Lizenzen.