Modulbeschreibung

Gesundes Altern mit Hilfe von künstlicher Intelligenz

Kurzzeichen:
M_IKAK
Unterrichtssprache:
Deutsch
ECTS-Credits:
2
Arbeitsaufwand (h):
60
Leitidee:

Leitidee:

Das WHO-Konzept "gesundes Altern" fokussiert auf eine ganzheitliche Ressourcenbetrachtung älterer Menschen. Was können sie erreichen? Was brauchen sie dazu? KI ist ein mächtiges Werkzeug, um hier zu unterstützen, z.B. durch Sprachassistenten, automatisches Beurteilen körperlicher & psychischer Gesundheit, autonome Assistenzroboter.  
Modul-Leitidee: Herausforderungen des gesunden Alterns verstehen, fundamentale KI-Konzepte begreifen, Lösung mittels KI für selbstgewähltes Problem zum gesunden Altern vorschlagen und präsentieren. 

Modulverantwortung:
Prof. Dr. Schuster Guido
Standort (angeboten):
Rapperswil-Jona, St.Gallen (Informatik Raster)
Modultyp:
Wahlpflicht-Modul für Bauingenieurwesen STD_21(Keine Semesterempfehlung)Kategorie:IKTS (IKTS-help)
Wahlpflicht-Modul für Bauingenieurwesen STD_23(Keine Semesterempfehlung)Kategorie:IKTS (IKTS-help)
Wahlpflicht-Modul für Bauingenieurwesen STD_24(Keine Semesterempfehlung)Kategorie:Interdisziplinäres Kontextstudium (IKTS) (IKTS)
Wahlpflicht-Modul für Digital Design STD_24(Keine Semesterempfehlung)Kategorie:Interdisziplinäres Kontextstudium (IKTS) (IKTS)
Wahlpflicht-Modul für Elektrotechnik STD_21(Keine Semesterempfehlung)Kategorie:IKTS (IKTS-help)
Wahlpflicht-Modul für Elektrotechnik STD_24(Keine Semesterempfehlung)Kategorie:Interdisziplinäres Kontextstudium (IKTS) (IKTS)
Wahlpflicht-Modul für Erneuerbare Energien und Umwelttechnik STD_21(Keine Semesterempfehlung)Kategorie:IKTS (IKTS-help)
Wahlpflicht-Modul für Erneuerbare Energien und Umwelttechnik STD_24(Keine Semesterempfehlung)Kategorie:Interdisziplinäres Kontextstudium (IKTS) (IKTS)
Wahlpflicht-Modul für Informatik STD_21(Keine Semesterempfehlung)Kategorie:IKTS (IKTS-help)
Wahlpflicht-Modul für Informatik STD_23(Keine Semesterempfehlung)Kategorie:Gesellschaft, Wirtschaft und Recht - IKTS (I_GWRIKTS)
Wahlpflicht-Modul für Landschaftsarchitektur STD_21(Keine Semesterempfehlung)Kategorie:IKTS (IKTS-help)
Wahlpflicht-Modul für Landschaftsarchitektur STD_24(Keine Semesterempfehlung)Kategorie:Interdisziplinäres Kontextstudium (IKTS) (IKTS)
Wahlpflicht-Modul für Maschinentechnik-Innovation STD_21(Keine Semesterempfehlung)Kategorie:IKTS (IKTS-help)
Wahlpflicht-Modul für Maschinentechnik-Innovation STD_23(Keine Semesterempfehlung)Kategorie:Kommunikation - Gesellschaft - Management - IKTS (Kat_KGMI)
Wahlpflicht-Modul für Stadt-, Verkehrs- und Raumplanung STD_21(Keine Semesterempfehlung)Kategorie:IKTS (IKTS-help)
Wahlpflicht-Modul für Stadt-, Verkehrs- und Raumplanung STD_24(Keine Semesterempfehlung)Kategorie:Interdisziplinarität (IKTS) (R-IKTS)
Wahlpflicht-Modul für Systemtechnik BB STD_05(Keine Semesterempfehlung)Kategorie:Wahlmodule (WM)
Wahlpflicht-Modul für Systemtechnik VZ STD_05(Keine Semesterempfehlung)Kategorie:Wahlmodule (WM)
Wahlpflicht-Modul für Wirtschaftsingenieurwesen STD_21(Keine Semesterempfehlung)Kategorie:IKTS (IKTS-help)
Wahlpflicht-Modul für Wirtschaftsingenieurwesen STD_24(Keine Semesterempfehlung)Kategorie:Interdisziplinäres Kontextstudium (IKTS) (IKTS)
Bemerkungen:

Das Modul findet im Frühlingssemester in Rapperswil-Jona (KW 7) und im Herbstsemester in St. Gallen (KW 37) statt.

Modulbewertung:
bestanden / nicht bestanden

Leistungsnachweise und deren Gewichtung

Während der Unterrichtsphase:

Mündliche, freie Verteidigung der finalen Arbeit während 20 Minuten in einer Hybridveranstaltung. 

Bewertungsart:
bestanden / nicht bestanden
Gewichtung:

Mündliche, freie Verteidigung der finalen Arbeit während 20 Minuten in einer Hybridveranstaltung (Gewicht 100%).

Bemerkungen:

Es findet keine abgesetzte Modulschlussprüfung statt.

Inhalte

Angestrebte Lernergebnisse (Abschlusskompetenzen):

Sachkompetenzen 
Die Studierenden können:  

  • das WHO Konzept "gesundes Altern" definieren und diese Definitionen anwenden 
  • die Grundlagen der KI beschreiben und aufzeigen, warum Daten von fundamentaler Wichtigkeit sind 
  • mögliche Anwendungen von KI zur Bewältigung der Herausforderungen gesunden Alterns beschreiben 
  • einen eigenen KI-Lösungsansatz für "Gesund altern" entwickeln und verteidigen 

 

Selbstkompetenzen 
Die Studierenden können:  

  • reflektieren, was es braucht, um gesundes Altern zu ermöglichen 
  • reflektieren, welchen Einfluss KI auf gesundes Altern haben wird 
  • reflektieren, welchen Einfluss KI auf die Gesellschaft haben wird 
     

 

Sozialkompetenzen 
Die Studierenden können: 

  • ihre Lösung vorstellen, über die verschiedenen Ansätze nachdenken und gemeinsam die beste Lösung finden 
  • über KI & Ethik reflektieren und ihre eigene Perspektive entwickeln, welche sie dann auch verteidigen können 
  • ihren eigenen Standpunkt über KI & gesundes Altern begründen und verteidigen 
Modul- und Lerninhalt:

Lernblock I 
Einführung in das Thema gesundes Altern 

  • unsere alternde Gesellschaft: warum ist das Thema Alter relevant?  
  • Grundverständnis des Alterns: Heterogenität, Altersbilder, Altersdiskriminierung und Stereotypen 
  • Ressourcen im Alter: was umfasst das WHO Konzept "gesundes Altern"?  
  • Herausforderungen und Chancen im Alter: Veränderungen der körperlichen Aktivität, psychischen Gesundheit, Kognition und sozialen Teilhabe im Alter 
  • was wollen ältere Menschen? Lebensqualität und Autonomie im Alter 
  • Technologie und Altern: was gibt es zu beachten? 


Lernblock II 
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 III 
Gruppenbildung und Themenfindung 

  • Diskussion möglicher Themen für die selbständige Gruppenarbeit 
  • Gruppenbildung und Themenzuweisung 
  • erste selbständige Recherche 


Lernblock IV 
Präsentation und finale Auftragsdefinition 

  • erstellen einer ersten Präsentation zu den gefundenen Informationen 
  • Präsentationen der ersten Resultate  
  • Diskussion zur Schärfung und Definition der finalen Arbeit 
  • Zusammenfassung und Rückblick 
Lehr- und Lernmethoden:

Vorlesung und Übungen, Gruppendiskussionen, selbstständige Recherche, selbstständige Präsentation