Use Cases, Tools & Rahmenbedingungen

In diesem Bereich haben wir Gedankensammlungen zum Thema KI, sowie Use Cases, Checklisten zu rechtlichen Rahmenbedingungen, Guides und Listen von aktuellen KI-Tools für sie zusammengestellt. Diese Ressourcen sollen Ihnen helfen, Anwendungsbeispiele kennen zu lernen und passende Tools zu finden.

Für generative KI fehlen im wissenschaftlichen und rechtlichen Kontext noch wichtige Erkenntnisse und Regelungen zu ihrer Anwendung, da hier besonders strenge Kriterien angewendet werden müssen. Somit ist es notwendig, dass sich jede und jeder Lehrende individuell mit den technischen, ethischen und inhaltlichen Vor- und Nachteilen von generativer KI für das eigene Fach auseinandersetzt. Viele Studierende nutzen bereits KI-Tools sehr aktiv in ihrem Studierendenalltag. Jedoch fehlt ihnen oftmals das nötige Expertenwissen, wie und innerhalb welcher Grenzen dieses Werkzeug für ihr Fachgebiet geeignet ist. Diese Expertise und wissenschaftliche Perspektive müssen den Studierenden themenbezogen vermittelt werden. Durch einen offenen Austausch zwischen Studierenden und Lehrenden bietet sich die Chance zu gemeinsamen Lernen und zur Entwicklung gemeinsamer Standards.

KI-Literacy (KI Kenntnis) kann auf drei unterschiedlichen Ebenen vermittelt werden. Einer überfachlichen Ebene zum Vermitteln von allgemeinen Wissen-Standards, gemeinsame Angebote verwandter Fachdisziplinen (z.B. Sprachen oder Naturwissenschaften), um den Austausch zu fördern und schließlich die konkrete Kompetenzvermittlung auf fachspezifischer Ebene. Im Rahmen des fachübergreifenden Transferprojekts “Möglichkeiten und Grenzen von KI in der Lehre" fand im April 2024 ein Forum zum Austausch mit dem Titel “KI in der Lehre – Erfahrungen aus drei Fakultäten” statt. Die hierbei gesammelten Erfahrungen, Ideen und Gedanken bilden die Basis für das Dokument “KI in der Lehre reflektieren”. In diesem KI in der Lehre reflektieren finden Sie Fragen zur Reflexion zum Umgang mit KI-Systemen in der Lehre, sowie verschiedene Perspektiven und Denkanstöße.

Eine Übersicht über Anwendungen und Einsatzmöglichkeiten von KI-Tools für Studierende finden Sie im Dokument Einsatzmöglichkeiten von KI für Studierende. Dieses soll als Landkarte dienen, um eine grobe Übersicht über die tatsächlichen Einsatzmöglichkeiten von KI für Studierende zu bieten. Die Anwendungsmöglichkeiten sind fachübergreifend und basieren auf verschiedenen Rückmeldungen und Erfahrungen. Die Idee für dieses Dokument beruht auf einer Übersicht der Nutzung von KI Tools in der Empirischen Kulturwissenschaft von Herr Prof. Dr. Bareither.

KI Tools bieten breite Anwendungsmöglichkeiten aus Lehrender und studentischer Perspektive. Die Arbeitsgruppe Digitale Medien und Hochschuldidaktik der Deutschen Gesellschaft für Hochschuldidaktik in Kooperation mit der Gesellschaft für Medien in der Wissenschaft hat eine didaktische Handreichung zur praktischen Nutzung von KI in der Lehre erarbeitet. Diese enthält übersichtlich zusammengestellte Use Cases für die Lehre und die dafür benötigten Rahmenbedingungen.

Nicht nur die Neuartigkeit von KI und die damit fehlende langfristige Erfahrung mit ihrem Umgang, sondern auch die Vielfalt der verfügbaren KI-Tools und deren unzähliger Anwendungsszenarien, erschwert eine korrekte Nutzung. Je nach Anwendungsfall kommen andere Gesetzte, Regelungen und ethische Richtlinien zum Tragen. In Deutschland regeln vor allem (aber nicht nur) die DS-GVO, das Urheberrecht und die KI-VO die Anwendung und Nutzung von KI-Systemen. 
Das Projekt KI:connect.nrw wird vom Ministerium für Kultur und Wissenschaft des Landes Nordrhein-Westfalen gefördert und soll die Aufmerksamkeit auf die Aktivitäten im Bereich der Generativen Künstlichen Intelligenz an den Hochschulen lenken. Im Rahmen des Projekts sind zahlreiche Dokumentvorlagen für Hochschulen verfügbar.
Basierend auf der Checkliste zum Umgang mit Generativen KI-Systemen von KI:connect.nrw finden sie hier eine angepasste Checkliste zum Umgang mit Generativen KI-Systemen an der Universität Tübingen.

Eine durchgeführte Umfrage von Mitgliedern des Ludwig-Uhland-Instituts für Historische und Kulturanthropologie der Universität Tübingen, ergab dass 48,6 % der Studierenden und Mitarbeitenden der Universität Tübingen regelmäßig, mindestens einmal pro Woche, mit generativer KI interagieren. Das bedeutet, in einer Lehrveranstaltung sitzen KI erfahrene Studierende und solche, welche bislang noch keine Erfahrungen mit KI gemacht haben. Um hier eine Balance und Klarheit zu schaffen bietet es sich an, sogenannte “Rules for Tools” für Ihre Veranstaltung zu definieren. So schaffen Sie für die Studierenden Transparenz, was erlaubt und was verboten ist und welche Regelungen (z.B. Zitierweise) zu beachten sind. Ein gelungenes Beispiel für Rules for Tools stammt von Prof. Dr. Christian Spannagel, der seine eigenen „Rules for Tools“ frei lizensiert zur Verfügung stellt und damit für andere nutzbar macht.

Die Universitätsbibliothek der Universität Tübingen pflegt sehr ausführliche Übersichten über aktuelle KI-Tools zum Thema Literaturrecherche, wissenschaftliches Arbeiten und Bilderstellung. Diese finden Sie im Bereich für Literaturrecherche mit KI - Tools der Universitätsbibliothek. 

Unter dem folgenden Link finden Sie eine thematisch gegliederte Liste mit KI-Tools im Kontext von akademischen Lese- und Schreibprozessen. Diese wird von VK:KIWA (Virtuelles Kompetenzzentrum: Künstliche Intelligenz und wissenschaftliches Arbeiten) gepflegt.

Das Whitepaper von mehreren namenhaften Universitäten und Institutionen, unter anderem der Uni Hohenheim, Unlocking the Power of Generative AI Models and Systems such as GPT-4 and ChatGPT for Higher Education bietet einen Überblick über generative KI, Language Models und ChatGPT sowie Beispiele für Studierende und Lehrende, um die Nutzung von ChatGPT zu verbessern.

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