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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.
Was ist Data Science?
(2018)
In Zusammenhang mit den Entwicklungen der vergangenen Jahre, insbesondere in den Bereichen Big Data, Datenmanagement und Maschinenlernen, hat sich der Umgang mit Daten und deren Analyse wesentlich weiterentwickelt. Mittlerweile wird die Datenwissenschaft als eigene Disziplin angesehen, die auch immer stärker durch entsprechende Studiengänge an Hochschulen repräsentiert wird. Trotz dieser zunehmenden Bedeutung ist jedoch oft unklar, welche konkreten Inhalte mit ihr in Verbindung stehen, da sie in verschiedensten Ausprägungen auftritt. In diesem Beitrag werden daher die hinter der Data Science stehenden informatischen Inhalte durch eine qualitative Analyse der Modulhandbücher etablierter Studiengänge aus diesem Bereich ermittelt und so ein Beitrag zur Charakterisierung dieser Disziplin geleistet. Am Beispiel der Entwicklung eines Data-Literacy-Kompetenzmodells, die als Ausblick skizziert wird, wird die Bedeutung dieser Charakterisierung für die weitere Forschung expliziert.
Im Rahmen eines Informatikstudiums wird neben theoretischen Grundlagen und Programmierfähigkeiten auch gezielt vermittelt, wie moderne Software in der Praxis entwickelt wird. Dabei wird oftmals eine Form der Projektarbeit gewählt, um Studierenden möglichst realitätsnahe Erfahrungen zu ermöglichen. Die Studierenden entwickeln einzeln oder in kleineren Teams Softwareprodukte für ausgewählte Problemstellungen. Neben fachlichen Inhalte stehen durch gruppendynamische Prozesse auch überfachliche Kompetenzen im Fokus. Dieser Beitrag präsentiert eine Interviewstudie mit Dozierenden von Softwareprojektpraktika an der RWTH Aachen und konzentriert sich auf die Ausgestaltung der Veranstaltungen sowie Förderung von überfachlichen Kompetenzen nach einem Kompetenzprofil für Softwareingenieure.