In der akademischen Welt ist der Austausch von Wissen und Erfahrungen von grundlegender Bedeutung – nicht nur in der Forschung, sondern auch in der Lehre. Wirtschaftsinformatiker:innen profitieren von Diskussionen über Erfahrungen, Best Practices, neue Technologien und Anwendungsfälle und neue Lehrmethoden. Auch der Austausch von Materialien (bspw. als Open Educational Resources OER), etwa Kursmaterialien, Forschungsarbeiten und Anwendungsbeispiele, ist dabei ein wertvoller Weg, um Wissen zu teilen und Lernen zu unterstützen.
Die Arbeitsgruppe „KI in der Lehre“ innerhalb dient deshalb als Plattform für den Austausch von Ideen, die Zusammenarbeit und das gemeinsame Lernen in Bezug auf exzellente KI Lehre.
Ziel ist, ein gemeinsames Verständnis zu KI-Kompetenzen zu erlangen, die für Wirtschaftsinformatiker:innen oder angrenzende fachliche Ausrichtungen wichtig sind. Ergänzend wird ein gemeinsames Verständnis geschaffen, welche weiteren Kompetenzen in Zeiten vermehrter KI-Nutzung an Relevanz gewinnen oder verlieren.
Im Kern des Sprints stehen 3 Workshops, je mit Vor- und Nachbereitung durch die AG und die Workshop-Teilnehmer:innen. Die Workshop-Termine sind
Details zur Vorbereitung, Einwahldaten, Agenda etc. werden über unseren E-Mail-Verteiler verbreitet.
In dem Treffen hat sich die Arbeitsgruppe konstituiert, ihre Arbeitsweise und Schwerpunkte besprochen und ist mit großen Elan in die gemeinsame Diskussion zu KI in der Lehre gestartet. Details können dem Protokoll entnommen werden.
Die "Rahmenempfehlung für die Ausbildung in Wirtschaftsinformatik an Hochschulen" der Gesellschaft für Informatik e.V. (GI) sollen aktualisiert werden. Die AG wird in einem Sprint Input hierfür entwickeln und in den Prozess der Überarbeitung der Rahmenempfehlung einfließen lassen.
Sie haben Interesse, über die anstehenden Termine der Arbeitsgruppe informiert zu werden? Dann melden Sie sich zu unserem E-Mail-Verteiler an.
Die Künstliche Intelligenz (KI) hat sich im 21. Jahrhundert rasant entwickelt und hat nahezu alle Aspekte unserer modernen Gesellschaft durchdrungen, von unseren täglichen digitalen Interaktionen bis hin zu komplexen Wirtschaftsprozessen. Die Wirtschaftsinformatik steht dabei an der Vorderfront dieser Transformation. KI-Technologien und -Anwendungen sind zu wichtigen Elementen in der Wirtschaftsinformatik geworden, die zur Optimierung von Geschäftsprozessen, zur Verbesserung der Entscheidungsfindung und zur Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit von Organisationen beitragen. Auf individueller Ebene hat KI das Potential, die Art und Weise, wie wir arbeiten, lernen und kommunizieren, grundlegend zu verändern, indem sie neue Möglichkeiten für Effizienz und Personalisierung bietet. Auf gesellschaftlicher Ebene kann KI weitreichende Auswirkungen haben, von der Verbesserung öffentlicher Dienstleistungen und der Förderung nachhaltiger Entwicklung bis hin zur Gestaltung der Zukunft der Arbeit und der globalen Wirtschaft. Diese Potentiale müssen systematisch gehoben werden. Dabei gilt es Herausforderungen zu meistern, Risiken zu managen und negative Begleiterscheinungen zu verhindern. Es ist daher unerlässlich, dass zukünftige Wirtschaftsinformatiker:innen eine solide Grundlage in KI erhalten, um effektiv in einer immer stärker digitalisierten und datengetriebenen Wirtschaft arbeiten und diese gestalten zu können.
Die Notwendigkeit, KI in die akademische Ausbildung in Wirtschaftsinformatik zu integrieren, liegt klar auf der Hand. Universitäten und Hochschulen erkennen zunehmend die Bedeutung der Ausbildung von Studierenden in KI-Technologien und -Prinzipien, um sie auf die Anforderungen des Arbeitsmarktes vorzubereiten. KI als Lehrinhalt fördert das Verständnis der Studierenden für die praktischen und theoretischen Aspekte der KI und stärkt ihre Fähigkeit, diese Technologien in realen Geschäftsszenarien anzuwenden. Die Wissensvermittlung über KI-Tools unterstützt dabei nicht nur den Lernprozess, sondern bereitet die Studierenden auch auf die praktische Anwendung dieser Tools in ihrem späteren Berufsleben vor. Insgesamt trägt die Integration von KI in die Wirtschaftsinformatikausbildung dazu bei, die nächste Generation von Fachleuten auszubilden, die in der Lage sind, die Möglichkeiten der KI voll auszuschöpfen und die Herausforderungen zu bewältigen, die sie mit sich bringt.
Auch jenseits der Wirtschaftsinformatik ist KI wesentlicher Inhalt der Lehre und des Lernens. Wirtschaftsinformatiker:innen sind mit ihrem techno-ökonomischen Fokus hervorragen aufgestellt, entsprechende Transformationsprozesse hin zu mehr KI in Studium und Lehre an ihren jeweiligen Hochschulen und Standorten zu informieren und voranzutreiben.
„Das Studium der Wirtschaftsinformatik ist konzeptionell-methodisch fundiert und gleichzeitig berufs- und arbeitsmarktorientiert. So ist es ein grundlegendes Ziel, die Studierenden auf den sich durch technologische Veränderungen wandelnden Arbeitsmarkt vorzubereiten und sie als künftige Entscheidungsträger zu befähigen, Technologiepotenziale zu erkennen, zu bewerten und die sich ergebenden Veränderungen mitzugestalten“ (GI und WKWI 2017). Der Einsatz von KI ist eine der grundlegendsten technologischen Veränderungen unserer Zeit. Deshalb haben Wirtschaftsinformatiker:innen KI über die letzten Jahre als integralen Bestandteil der Wirtschaftsinformatik-Lehrpläne und Vorlesungen etabliert. Studierende lernen eine Vielzahl von KI-Konzepten, darunter maschinelles Lernen, neuronale Netzwerke, Deep Learning, generative KI, große Sprachmodelle (LLM) und weitere KI-Technologien, die für den Einsatz in wirtschaftlichen und sozialen Kontexten relevant sind. Die Integration dieser Themen in den Lehrplan fördert das Verständnis der Studierenden für die theoretischen Grundlagen der KI, deren Funktionsweise und deren Anwendungsmöglichkeiten in allen Branchen und Bereichen unserer Gesellschaft.
Zudem werden Studierende darin geschult, wie KI-Anwendungen in der Praxis genutzt werden können, um Geschäftsprozesse zu optimieren und bessere Entscheidungen zu treffen. Beispielhafte Kursmodule könnten die Anwendung von maschinellem Lernen zur Vorhersage von Geschäftstrends, den Einsatz von KI zur Verbesserung des Kundenservice oder den Einsatz von Deep Learning zur Datenanalyse umfassen. Diese Kurse bereiten die Studierenden darauf vor, die Herausforderungen der digitalen Transformation in Unternehmen zu bewältigen und einen wirklichen Mehrwert durch den Einsatz von KI zu schaffen.
In der modernen Hochschulbildung werden zunehmend KI-Systeme als Lehr- und Lernwerkzeuge eingesetzt. Diese Tools, die von automatisierten, adaptiven Lernplattformen über KI-gestützte Analysetools bis hin zu fortschrittlichen Simulationssoftware reichen, ermöglichen den Studierenden ein tiefgreifendes Verständnis und praktische Erfahrung mit KI-Anwendungen. Sie können dabei helfen, den Lernprozess zu personalisieren, das Verständnis der Studierenden für komplexe KI-Konzepte zu vertiefen und den praktischen Umgang mit KI-Tools zu fördern.
Nicht zuletzt große Sprachmodelle und Systeme wie ChatGPT haben den Diskurs zu einer modernen akademischen Lehre befeuert. Ausbildungs- und Lernziele werden hinterfragt und aktualisiert, Prüfungsordnungen und -formen werden geändert, Studierende nutzen ChatGPT und ähnliche Systeme, um sich Wissen anzueignen oder ihr Wissen zu verschriftlichen. Lehrende nutzen derartige generative KI-Systeme zur Erstellung von Lehrmaterialien.
Insgesamt tragen KI-basierte Werkzeuge dazu bei, die Lern- und Lehrerfahrungen in der Wirtschaftsinformatik zu verbessern und die Studierenden auf die Anforderungen des Arbeitsmarktes vorzubereiten.
Sprecher der Arbeitsgruppe ist Prof. Dr. Henner Gimpel (henner.gimpel@fim-rc.de). Prof. Dr. Jan Marco Leimeister, Prof. Dr. Stefan Morana und Prof. Dr. Matthias Söllner unterstützen tatkräftig bei der Planung und Umsetzung der Aktivitäten der Arbeitsgruppe.
Weitere Rollen (Co-Sprecherschaft, Öffentlichkeitsarbeit, Ansprechpartner:in für Spezialthemen etc.) sind möglich. Wenn Sie Vorschläge haben oder selbst Verantwortung in der Arbeitsgruppe KI in der Lehre übernehmen wollen, melden Sie sich gerne beim Sprecher.
Wenn Sie über eigene Veranstaltungen oder Materialien in Zusammenhang mit KI in der Lehre informieren wollen, wenden Sie sich gerne an den Sprecher.
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