Refine
Document Type
- Part of a Book (2)
- Article (1)
- Other (1)
- Working Paper (1)
Language
- German (5) (remove)
Is part of the Bibliography
- yes (5)
Keywords
- Künstliche Intelligenz (5) (remove)
Die deutsche und europäische Migrationspolitik befindet sich im permanenten Krisenmodus. Plötzliche Anstiege ungeregelter Zuwanderung nähren ein Gefühl von Kontrollverlust, das wiederum von populistischen Kräften instrumentalisiert wird. Daher hat die Politik großes Interesse an quantitativen Migrationsprognosen. Besondere Erwartungen wecken KI-gestützte Instrumente zur Vorhersage ungeregelter Wanderungsbewegungen, wie sie zurzeit entwickelt werden. Die Anwendungsfelder dieser Instrumente sind vielfältig. Sie reichen von einer Stärkung der Aufnahmekapazitäten in der EU über die präventive Verschärfung von Grenzschutzmaßnahmen und eine bedarfsgerechte Bereitstellung von Ressourcen in humanitären Krisen bis zur längerfristigen entwicklungspolitischen Programmplanung. Allerdings besteht eine deutliche Kluft zwischen den Erwartungen an die neuen Instrumente und ihrem praktischen Mehrwert. Zum einen sind die technischen Möglichkeiten begrenzt, und mittelfristige Vorhersagen zu ungeregelten Wanderungen sind methodisch kaum möglich. Zum anderen mangelt es an Verfahren, um die Ergebnisse in politische Entscheidungsprozesse einfließen zu lassen. Die hohe Nachfrage nach Prognosen erklärt sich aus den politischen Funktionen quantitativer Migrationsvorhersage - beispielsweise ihrem Potential für die politische Kommunikation, die Mitteleinwerbung und die Legitimierung politischer Entscheidungen. Investitionen in die Qualität der den Prognosen zugrunde liegenden Daten sind sinnvoller als die Entwicklung immer neuer Instrumente. Bei der Mittelvergabe für Prognosen sollten Anwendungen in der Nothilfe und der Entwicklungszusammenarbeit priorisiert werden. Zudem sollten die Krisenfrüherkennung und die Risikoanalyse gestärkt werden, und die beteiligten Akteure sollten sich besser vernetzen.
Die Nutzung von Informations- und Kommunikationstechnik (IKT), Fachverfahren und die Automatisierung von Prozessen verändern die Sachbearbeitung und Leistungserstellung in der Verwaltung und somit die Tätigkeiten, Arbeitsbedingungen und Personalstrukturen. Bei der Antragsbearbeitung und Bescheiderstellung in der Ordnungs- und Leistungsverwaltung erhält IKT nicht nur eine unterstützende, sondern zunehmend auch eine leitende oder entscheidende Rolle. Abhängig von der konkreten Ausgestaltung kann die fortschreitende Digitalisierung eine ganzheitliche Sachbearbeitung ermöglichen, aber auch einschränken. Insgesamt kann sie zu einer Neuordnung des Berufsfeldes öffentlicher Dienst führen.
Der Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) wird zunehmend relevant – sowohl in Berufen mit formalisierbaren Aufgaben als auch in Berufsfeldern, für deren Aufgaben Erfahrungswissen notwendig ist und situationsabhängig Entscheidungen getroffen werden, die mit folgenschweren Konsequenzen verbunden sein können. Um das Potenzial der Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI auszuschöpfen, muss sich der Mensch entsprechend wappnen. Somit verändern sich die Kompetenzanforderungen an Mitarbeiter:innen auf allen Ebenen und an ihre Führungskräfte. Relevante Konzepte des lebenslangen Lernens und der betrieblichen Weiterbildung gewinnen durch den Einfluss der Technologie auch unter teilweise veränderten Lernbedingungen vermehrt an Bedeutung. Neben neuen technischen und Fachkompetenzen, sind für die Nutzung von und die Zusammenarbeit mit der neuen Technologie weitere Kompetenzen notwendig, um z. B. einschätzen zu können, wann die Arbeit der Maschine ethisch vertretbar, effektiv, verantwortungsvoll, fair, transparent und nachvollziehbar ist. Auch neue Tätigkeitsprofile entstehen und die beruflichen Rollen verändern sich entsprechend. Neben den Anforderungen, die die KI an Bildung und Kompetenzentwicklung stellt, wird sie weiterhin zunehmend zur Gestaltung von Lernumgebungen und für den Kompetenzaufbau im Beruf eingesetzt. Sie ist somit nicht nur der Auslöser von Veränderungen, sondern auch das Instrument, welches genutzt wird, um die Lehre zu unterstützen und individueller, abwechslungsreicher sowie zeit- und ortunabhängiger zu gestalten. Im Beitrag werden Chancen und Herausforderungen durch den Einsatz von KI für zwei Dimensionen diskutiert: die Transformationsprozesse in der Berufswelt und die Gestaltung von Lernprozessen.
Für die Entwicklung professioneller Handlungskompetenzen angehender Lehrkräfte stellt die Unterrichtsreflexion ein wichtiges Instrument dar, um Theoriewissen und Praxiserfahrungen in Beziehung zu setzen. Die Auswertung von Unterrichtsreflexionen und eine entsprechende Rückmeldung stellt Forschende und Dozierende allerdings vor praktische wie theoretische Herausforderungen. Im Kontext der Forschung zu Künstlicher Intelligenz (KI) entwickelte Methoden bieten hier neue Potenziale. Der Beitrag stellt überblicksartig zwei Teilstudien vor, die mit Hilfe von KI-Methoden wie dem maschinellen Lernen untersuchen, inwieweit eine Auswertung von Unterrichtsreflexionen angehender Physiklehrkräfte auf Basis eines theoretisch abgeleiteten Reflexionsmodells und die automatisierte Rückmeldung hierzu möglich sind. Dabei wurden unterschiedliche Ansätze des maschinellen Lernens verwendet, um modellbasierte Klassifikation und Exploration von Themen in Unterrichtsreflexionen umzusetzen. Die Genauigkeit der Ergebnisse wurde vor allem durch sog. Große Sprachmodelle gesteigert, die auch den Transfer auf andere Standorte und Fächer ermöglichen. Für die fachdidaktische Forschung bedeuten sie jedoch wiederum neue Herausforderungen, wie etwa systematische Verzerrungen und Intransparenz von Entscheidungen. Dennoch empfehlen wir, die Potenziale der KI-basierten Methoden gründlicher zu erforschen und konsequent in der Praxis (etwa in Form von Webanwendungen) zu implementieren.
Künstliche Intelligenz (KI) gewinnt in zahlreichen Branchen rasant an Bedeutung und wird zunehmend auch in Enterprise Resource Planning (ERP)-Systemen als Anwendungsbereich erschlossen. Die Idee, dass Maschinen die kognitiven Fähigkeiten des Menschen imitieren können, indem Wissen durch Lernen auf Basis von Beispielen in Daten, Informationen und Erfahrungen generiert wird, ist heute ein Schlüsselelement der digitalen Transformation. Jedoch charakterisiert der Einsatz von KI in ERP-System einen hohen Komplexitätsgrad, da die KI als Querschnittstechnologie zu verstehen ist, welche in unterschiedlichen Unternehmensbereichen zum Einsatz kommen kann. Auch die Anwendungsgrade können sich dabei erheblich voneinander unterscheiden. Um trotz dieser Komplexität den Einsatz der KI in ERP-Systemen erfassen und systembezogen vergleichen zu können, wurde im Rahmen dieser Studie ein Reifegradmodell entwickelt. Dieses bildet die Ausgangsbasis zur Ermittlung der KI-Reife in ERP-Systemen und grenzt dabei die folgenden vier KI- bzw. systembezogenen Ebenen voneinander ab: 1) Technische Möglichkeiten, 2) Datenreife, 3) Funktionsreife und 4) Erklärfähigkeit des Systems.