Modulbeschreibung
Ethik & KI
Kürzel:
Durchführungszeitraum:
ECTS-Punkte:
Arbeitsaufwand:
Lernziele:
Leitidee:
KI dominiert den öffentlichen Diskurs über die digitale Transformation und wird in den nächsten Jahrzehnten die Gesellschaft tiefgreifend beeinflussen. Damit ein aktives Mitgestalten dieses Wandels möglich ist, muss ein gutes Verständnis über KI und ihre Auswirkungen vorhanden sein. Diese Auseinandersetzung kann nicht auf eine ethische Reflexion verzichten, um zu eruieren, welche ethischen Leitplanken für die Entwicklung und den Einsatz von KI unverzichtbar sind.
Standort (angeboten):
Gruppen:
Modultyp:
Bemerkungen:
Das Modul findet im Frühlingssemester in St. Gallen (KW 7) statt.
ECTS-Punkte pro Kategorie
Modulbewertung
Bewertungsart:
Leistungsbewertung
Während des Semesters:
Mündliche, freie Verteidigung der finalen Arbeit während 20 Minuten in einer Hybridveranstaltung.
Bewertungsart:
Gewichtung:
Mündliche, freie Verteidigung der finalen Arbeit während 20 Minuten in einer Hybridveranstaltung (Gewicht 100%).
Bemerkungen:
Es findet keine abgesetzte Modulschlussprüfung statt.
Kurse in diesem Modul
Ethik & KI
Kürzel:
Arbeitsaufwand:
Semester:
Lernziele:
Sachkompetenzen
Die Studierenden können:
- Ethische Leitplanken in Bezug auf die KI anwenden
- die Grundlagen der KI beschreiben und aufzeigen, warum Daten von fundamentaler Wichtigkeit sind
- Vorgehensweisen beschreiben, damit KI sich an ethische Leitplanken hält
Selbstkompetenzen
Die Studierenden können:
- reflektieren, welchen Einfluss Ethik auf KI haben wird
- reflektieren, welchen Einfluss KI auf die Gesellschaft haben wird und warum es ethische Leitplanken braucht
- reflektieren, welchen Einfluss KI auf ihr Leben haben wird
Sozialkompetenzen
Die Studierenden können:
- ihre Lösung vorstellen, über die verschiedenen Ansätze nachdenken und gemeinsam die beste Lösung finden
- über Ethik & KI reflektieren und ihre eigene Perspektive entwickeln, welche sie dann auch verteidigen können
Plan und Lerninhalt:
Lernblock I
Einführung in die künstliche Intelligenz
- was ist maschinelles Lernen?
- warum sind Daten wichtig in maschinellem Lernen?
- einfache Beispiele für maschinelles Lernen
- überwachtes v.s. Unüberwachtes Lernen
- Regression v.s. Klassifikation
Lernblock II
Einführung in die Ethik künstlicher Intelligenz
- Grundlagen der KI-Ethik
- Schadensverhütung und Achtung menschlicher Autonomie
- Fairness und Datenschutz
- Erklärbarkeit und Transparenz
Lernblock III
Gruppenbildung und Themenfindung
- Diskussion möglicher Themen für die selbständige Gruppenarbeit
- Gruppenbildung und Themenzuweisung
- erste selbständige Recherche
Lernblock IV
Präsentation
- erstellen einer ersten Präsentation zu den gefundenen Informationen
- Präsentationen der ersten Resultate
- Diskussion zur Schärfung und Definition der finalen Arbeit
- Zusammenfassung und Rückblick
Unterrichtssprache:
Leistungsnachweis:
Mündliche, freie Verteidigung der finalen Arbeit während 20 Minuten in einer Hybridveranstaltung
Lehr- und Lernmethoden:
Vorlesung und Übungen, Gruppendiskussionen, selbstständige Recherche, selbstständige Präsentation
Kursart:
Durchführung gemäss Stundenplan