Wie gelingt es, Studierende praxisnah auf die Herausforderungen eines internationalen und wettbewerbsintensiven KI-Arbeitsmarkts vorzubereiten? Mit dem Projekt Lehr-/Lernbaukasten für KI (L²KI) unter der Leitung von Prof. Munir Georges und Prof. Ulrich Schlickewei entsteht an der Technischen Hochschule Ingolstadt mit Förderung durch die vbw (Vereinigung der Bayerischen Wirtschaft e. V.) und dem Bayerisches Staatsministerium für Wissenschaft und Kunst eine modulare Plattform für interdisziplinäre Lehre im Bereich Künstliche Intelligenz. Ebenfalls beteiligt sind die Professoren: Professor Oelker, Professorin Huber und Professor Gröttrup.
Ziel ist es, Studierende und Lehrende aus unterschiedlichen Fachrichtungen zusammenzubringen und den Aufbau von KI-Kompetenzen flexibel, praxisnah und motivierend zu gestalten.
Der Baukasten umfasst didaktisch durchdachte Bausteine entlang ausgewählter Abschnitte der KI-Wertschöpfungskette - von der Datenerhebung über Modellierung bis hin zur Anwendung. Diese Elemente werden gemeinsam konzipiert, kontinuierlich weiterentwickelt und im kollegialen Austausch erprobt. Dabei steht nicht nur der Kompetenzerwerb im Vordergrund, sondern auch das individuelle Lernen im Sinne von Eingebundenheit, Selbstwirksamkeit und Autonomie.
Aktuell wurden im Projekt 10 Bausteine erstellt, die verteilt über 8 Lehrveranstaltungen ca 100 Studierende erreicht haben und sie in ihren Vorbereitungen sowie im Kompetenzerwerb unterstützten. Dabei lag der Fokus auf Ergänzung zur Auffrischung und in der Erweiterung des Horizonts.
In Zukunft werden weitere Bausteine entstehen außerdem sollen über Rollout für zusätzliche Studiengänge noch mehr Studenten von den Möglichkeiten profitieren können.
Ein angewandter Baustein außerhalb des Curriculums besteht im Open Research Space. Es fanden Laborführungen mit Möglichkeiten zum praktischen Ausprobieren und Vorträge für die Studierenden statt. So konnten Lehrthemen mit realen Forschungsfragen verknüpft werden.
Zusätzlich ist die Bereitstellung von KI-Hardware erprobt worden und soll in Zukunft das Lernen von realen KI-Anwendungen ermöglichen und vorantreiben.
