Modulbeschreibung

Leitidee:

KI wird im nächsten Jahrzehnt die Arbeitswelt tiefgreifend verändern. Daher ist es fundamental, dass der Effekt von KI auf die Art und Weise, wie wir in der Zukunft arbeiten wollen, von Anfang an mitgedacht wird. Damit dieses Mitdenken und auch Mitgestalten möglich werden, muss ein gutes Verständnis von KI vorhanden sein, da mit den heutigen und kommenden KI Werkzeugen eine extreme Effizienzsteigerung zu erwarten ist, welche die bestehende Arbeitswelt vollständig ändern wird.

Das Modul findet 4 mal Samstag ganztägig statt.

Die schriftliche und mündliche Präsentation der Teamarbeit wird benotet.

Die schriftliche und mündliche Präsentation der Teamarbeit wird benotet (Gewicht 100%).

Es findet keine abgesetzte Modulschlussprüfung statt.

Sachkompetenzen 
Die Studierenden können:  

• die Herausforderungen von "New Work & KI" definieren und diese Definitionen anwenden 
• die Grundlagen der KI beschreiben und aufzeigen, warum Daten von fundamentaler Wichtigkeit sind 
• mögliche KI-Ansätze, um die Arbeit in der Zukunft zu gestalten, beschreiben 
• eine eigenes "New Work & KI" Thema wählen, recherchieren und präsentieren 
   

Selbstkompetenzen 
Die Studierenden können:  

• reflektieren, welchen Einfluss KI auf die zukünftige Arbeitswelt haben wird 
• reflektieren, welchen Einfluss KI auf die Gesellschaft haben wird 
• reflektieren, welchen Einfluss KI auf ihr Leben haben wird 
    

Sozialkompetenzen 
Die Studierenden können: 

• ihre Überlegungen vorstellen, über verschiedenen Ansichten nachdenken und Gemeinsamkeiten finden 
• über KI & Ethik reflektieren und ihre eigene Perspektive entwickeln, welche sie dann auch verteidigen können 
• ihren eigenen Standpunkt über "KI & New Work" begründen und verteidigen 

Lernblock I 
Einführung in das Thema "New Work" 

• Konzept und Ursprung von New Work 
• flexible Arbeitsmodelle und Arbeitsplatzgestaltung 
• Unternehmenskultur und Mitarbeiterführung 
• Technologie und Digitalisierung 

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 

KVorlesung und Übungen, Gruppendiskussionen, selbstständige Recherche, selbstständige Präsentation