
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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Wissenschaftliche Argumentationsgänge visualisieren
Viele Germanistikstudierende zeigen in ihren wissenschaftlichen Haus-, Bachelor- und Masterarbeiten, dass ihnen a) die vergleichende Rezeption wissenschaftlicher Texte und b) die Erarbeitung eines eigenen Argumentationsganges schwerfällt. Im Vergleich zu schulisch vermittelten Lesestrategien kommen im Studium neben der komplexen Wissenschaftssprache mit dem Erkennen komplexer Bezüge, dem kritischen Hinterfragen von Aussagen und der Entwicklung eines stringenten eigenen Argumentationsganges (meta-)kognitive Anforderungen höheren Grades hinzu, die mit dem exzerpierenden Verfahren der linear-kleinteiligen Reformulierung allein offensichtlich nicht ausreichend zu bewältigen sind. Im Projekt wird ein E-learning-Modul zur Vermittlung von Visualisierungskompetenz entwickelt, das Rezeptions- und Produktionsprozesse wissenschaftlicher Texte unterstützt.
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