GeoKI: Leitfäden für die Analyse von Geodaten
Das Bedürfnis, KI auf aktuelle Fragestellung in komplexen Forschungsgebieten, wie beispielsweise den Wechselwirkungen von Klima und Umwelt, anzuwenden, nimmt stetig zu. Angewandte Studiengänge beinhalten aber oft keine ausreichende Mathematik-und Informatikausbildung, um eine mathematisch korrekte Datenverarbeitung durchzuführen.Im Rahmen dieses Projektes soll jeder und jedem interessierten v.a. Studierenden Leitfäden für die korrekte Analyse von Geodaten zur Verfügung gestellt werden. Dies geschieht über das zu entwickelnde GeoKI-Lab, welches mithilfe von Studierenden für Studierende entwickelt wird. Im GeoKILab können Algorithmen nachvollzogen und mithilfe von Jupyter Notebooks nachprogrammiert werden. Studierende werden direkt in die Lehrentwicklung einbezogen.Darüber hinaus werden Kurse für Studierende und Schüler*innen angeboten, in denen - vom Erheben unterschiedlicher Geo-Daten über die KI-Anwendung bis hin zur Interpretation der Ergebnisse - Leitfäden praktisch erlebt werden können. Insgesamt entsteht ein deutschlandweit einzigartiges GeoKI-Lab, welches ein hohes Transferpotential auf weitere Anwendungsgebiete wie beispielsweise den Wirtschaftswissen oder der Medizin hat.
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Kommunikationtraining per Medizin-ChatboT
An vielen medizinischen Fakultäten werden Unterrichtseinheiten zum Erwerb von Kommunikationskompetenz angeboten. Die anschließenden praktischen Prüfungen fallen in der Regel gut aus, was jedoch daran liegt, dass hier mit Hilfe allgemein bekannter Checklisten einzelne Teilaspekte der Kommunikation bewertet werden, so dass es auch ohne tatsächliche Kompetenz möglich ist, die Prüfung zu bestehen. Folglich findet das tatsächliche Training dann erst im realen Patientenkontakt statt, was für beide Seiten belastend sein kann. Da im Studium nicht ausreichend Gelegenheiten für ein individuelles Kommunikationstraining gegeben sind, soll in diesem Projekt eine Alternative geschaffen werden. Mit Hilfe eines spezifisch für die medizinische Nomenklatur trainierten Large Language Models und angeschlossener Audio-Schnittstelle üben Studierende der Medizin die allgemeine und fachspezifische Anamnese ein. Die Gespräche werden aufgezeichnet und danach bewertet, ob vorab definierte Inhalte und Fragetechniken darin abgebildet wurden. Auf dieser Grundlage wird ein automatisiertes Feedback erstellt, das die Studierenden bei ihrem weiteren Lernprozess unterstützen soll. Bei der Programmierung werden Studierende mit Informatik-Kenntnissen eingebunden. Die Wirksamkeitsprüfung erfolgt über das Instrument des CSA Gain und einen Vergleich der praktischen Prüfungsergebnisse aus der Zeit vor Verfügbarkeit des Chatbots mit der Zeit nach Einführung der Innovation.
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Verbindliches digitales Abschlussarbeiten-Archiv
Die Abgabe der Abschlussarbeit bzw. ihrer Dokumentation ist für alle Absolvent*innen der HfG verpflichtend. Jedoch wurden bisher weder die Standards zur Abgabe noch die Aufbewahrung einheitlich geregelt. Die Maßnahme führte die verbindliche Abgabe über die Projektarchiv-Plattform ein. Künftig werden Abschlussarbeiten einheitlich langfristig archiviert und können nachgenutzt werden.
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