Dem vielfachen Wunsch nach mehr Wissen kommt ein neues Angebot für alle Bachelor-Studierenden entgegen: das ➡ Micro-Credential „Künstliche Intelligenz und Gesellschaft“, ein Wahlfächer-Paket, das 16 ECTS umfasst und mit einem EU-weit anerkannten Zertifikat abschließt. Die Professorin für Data Analysis Jana Lasser, die seit Mai 2024 am ➡ IDea_Lab forscht, hat das Curriculum mitentwickelt. Zum Einstieg gilt es, mit Missverständnissen aufzuräumen und die Vorstellung von künstlicher Intelligenz zurechtzurücken, berichtet sie: „Wenn ich die Grundlage von generativer KI erkläre, sind einige überrascht.“ Viele Menschen würden glauben, diese Modelle hätten eine Art Wissensdatenbank. „Tatsächlich sagen sie jedoch nur das nächste wahrscheinliche Wort voraus“, erläutert Lasser und gibt ein Beispiel: „Wenn man einer KI ein Harry-Potter-Buch zu lesen gibt, kann sie einfach ein weiteres Kapitel schreiben, das sprachlich und thematisch sehr passend wirkt. Da sie aber nicht versteht, worum es in dem Buch geht, kann es durchaus sein, dass sie dabei einen vorher verstorbenen Charakter wieder auftauchen lässt – einfach nur, weil er gut in die Abfolge der Worte passt.“
Da KI keine Inhalte erfassen kann, ist sie auch fehleranfällig. Man müsse daher genau überlegen, wo man solche Tools einsetzt und wo nicht. Lasser: „Was Machine Learning Algorithmen wirklich gut können, ist das Erkennen von Mustern. Das ist sehr hilfreich bei der Digitalisierung von Handschriften oder etwa der Kodifizierung großer Textmengen.“ Im Micro-Credential zeigt sie den Studierenden die Möglichkeiten und Grenzen der neuen Technologie aus technischer Perspektive auf. Weitere Elemente der Zusatzqualifikation sind rechtliche Aspekte, ethische Überlegungen sowie die Auswirkungen von KI auf Arbeitswelt, Wirtschaft und Bildung.
Das Interesse der Studierenden ist groß, wie Anmeldezahlen und Interviews belegen:
Erprobt
Bereits seit letztem Jahr können sich Masterstudierende in den Bereichen KI und maschinelles Lernen weiterbilden, mit dem ➡ Modul „Digitalisierung – Data Science“. Es vermittelt die Grundlagen zum Einsatz von Daten in der Technologie, zu den rechtlichen und gesellschaftlichen Aspekten sowie zur Verwendung von KI in Fallstudien.
„Es ist uns wichtig, dass die Studierenden nach den Theorie-Einheiten auch eigene Projektideen entwickeln“, sagt Modulleiter Stefan Thalmann vom Institut für Operations und Information Systems. Die von den Studierenden ausgearbeiteten Fallstudien waren sehr unterschiedlich. Sie reichten von der Prognose von Diabeteserkrankungen in der Schwangerschaft über die Analyse von Daten aus mittelalterlichen Richtstätten in Österreich bis hin zu Schätzungen von klimaabhängigen Katastrophenkosten. „Man braucht nicht nur technisches Know-how, sondern auch Fachwissen, um aus den Daten sinnvolle Aussagen zu bekommen“, unterstreicht die Lehrende Anna Polzer die Bedeutung des Praxisteils.
Anhand des Feedbacks von Studierenden wurde das Programm optimiert, bis 15. Jänner 2025 läuft die Bewerbung für den zweiten Durchgang.
Neuer Master
Wer richtig tief in das Thema Datenanalyse, KI und Digitalisierung eintauchen will, kann nun auch das ➡ Masterstudium „Data Science“ belegen. Voraussetzung dafür ist ein naturwissenschaftlicher oder technischer Bachelor-Abschluss sowie ein starkes Interesse an Mathematik, Statistik und Informatik. Das Studium fokussiert einerseits auf die Themenfelder maschinelles Lernen, Datenanalyse und Prognostik sowie Informationsintegration, auf der anderen Seite werden die rechtlichen und ethischen Aspekte von Datenverarbeitung und künstlicher Intelligenz vertieft. Der Master wird im Rahmen von NAWI Graz – einer Kooperation der Universität Graz mit der Technischen Universität Graz – angeboten.
von Roman Vilgut