Generative KI in Studium und Lehre

Generative KI-Tools, wie beispielsweise ChatGPT, prägen nicht nur unseren Alltag, sondern auch die Hochschullehre. Die HWR Berlin setzt sich aktiv und kritisch mit generativer KI und deren Bedeutung für die Gestaltung von Studium und Lehre auseinander.

Wir diskutieren Auswirkungen auf Lehr- und Lernprozesse sowie auf Prüfungs- und Bewertungsmethoden. Darüber hinaus möchte die HWR Berlin kontinuierlich Angebote für Studierende als auch für Lehrende schaffen und weiterentwickeln, um einen kompetenten, reflektierten und ethischen Umgang mit KI-Tools zu fördern.

 

Im Folgenden haben wir Informationen, Angebote und Regelungen der HWR Berlin zusammengefasst. Auf den Unterseiten finden Studierende und Lehrende gezielt Antworten auf relevante Fragen rund um das Thema generative KI.

Neu seit dem Wintersemester 2024/25: Die HWR Berlin bietet Studierenden und Lehrenden über ihren HWR-Benutzeraccount einen datenschutzkonformen und kostenlosen Zugang zum Textgenerator ChatGPT über den Service HAWKI an.

Erste Orientierung

Was ist textgenerative künstliche Intelligenz?

Die textgenerative künstliche Intelligenz (KI) ist eine Art von fortschrittlicher Software, die in der Lage ist, menschenähnlichen Text zu schreiben. Sie verwendet komplexe Algorithmen und riesige Datenmengen, um Sprache zu verstehen und zu erzeugen. Die KI wird zuerst mit einer großen Menge an Text „trainiert“ – das können Bücher, Artikel, Webseiten und vieles mehr sein. Dabei lernt sie, wie Sprache funktioniert und welche Wörter häufig zusammen verwendet werden. Wenn die KI einmal trainiert ist, kann sie auf Basis dieses Wissens eigenen Text schreiben.

Informations- und Lernangebote

Verschiedene Informations- und Lernangebote werden auf dieser Seite und den Unterseiten gesammelt. Die HWR Berlin wird im WiSe 24/25 eigene Veranstaltungen zu KI für verschiedene Zielgruppen anbieten. Darüber hinaus sind wir an landesweiten Angeboten beteiligt und empfehlen Angebote von externen Einrichtungen wie den KI-Campus. Diese Informationen werden kontinuierlich aktualisiert.

Ansprechpersonen

KI ist nicht nur eine Technologie, sondern verändert Arbeitsprozesse und hat Einfluss auf Lehre und Studium. Daher gibt es Ansprechpersonen in zentralen Servicebereichen als auch in den Fachbereichen zu diesem Thema.

Glossar

In einem Glossar haben wir einige Schlüsselbegriffe erklärt, die im Zusammenhang mit KI immer wieder verwendet werden. Das Glossar soll helfen ein grundlegendes Verständnis für die Anwendung dieser Technologie herzustellen.

Informationen für Lehrende


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HAWKI

Die HWR Berlin stellt ab sofort über den neuen Service „HAWKI“ einen Zugang zu textgenerativer KI, im ersten Schritt zu Open AI GPT-4o und im Laufe des Semester zu Open-Source-Sprachmodellen, zur Verfügung. Damit möchte die HWR Berlin eine konstruktive und kritische Auseinandersetzung mit generativer KI ermöglichen und alle Hochschulangehörigen einbeziehen. Dieser Zugang erfolgt datenschutzkonform über den zentralen Benutzeraccount der Hochschule.

HAWKI öffnen


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HAWKI FAQ

Was ist HAWKI?

HAWKI ist ein Service der HWR Berlin, der einen sicheren und effizienten Zugang zum generativen KI-Tool von OpenAI bietet. Es steht ein Chatbereich ähnlich wie bei ChatGPT zur Verfügung. Dieser Service ist innerhalb einer Pilotphase von zunächst einem Jahr für Lehrende und Studierende HWR Berlin zugänglich. Der Zugriff erfolgt über die Benutzeraccount der Hochschule. An OpenAI werden lediglich die Eingaben, die sogenannten Prompts, gesendet.

Wie kann ich HAWKI nutzen?

Die Verwendung von HAWKI ist über die URL https://hawki.hwr-berlin.de/ möglich. Eine persönliche Registrierung bei ChatGPT ist nicht nötig. Ihre Benutzerdaten werden nicht an OpenAI weitergeleitet.

Werden persönliche Daten an OpenAI übermittelt?

Nein. OpenAI erhält lediglich die von Ihnen eingegebenen Prompts. Weder Benutzerdaten noch IP-Adressen werden weitergegeben, da der HAWKI-Server die Vermittlung übernimmt. Die Nutzung erfolgt anonym, wodurch eine Speicherung von Chat-Verläufen auf einem Benutzerkonto nicht möglich ist.

Werden Daten gesichert, kontrolliert oder analysiert?
Nein. Es erfolgt keine Speicherung, Kontrolle oder Analyse von Daten. Die Eingaben werden nicht für das Training der KI bei OpenAI verwendet, was durch bestimmte Einstellungen in der API sichergestellt wird. Zur technischen Analyse von Missbrauch und Zweckentfremdung wird OpenAI Ihre anonymen Anfragen jedoch bis zu 30 Tage auf dem OpenAI-Server aufbewahren.
Entstehen Kosten für die Nutzung?

Die anfallenden Kosten für die Nutzung von HAWKI (mit GPT-4o) übernimmt die HWR Berlin derzeit zentral. Die Kosten richten sich nach der Anzahl der Wörter in den Eingaben und Antworten. OpenAI berechnet die Kosten pro 1.000 Token (Token entsprechen Teilen von Worten; ca. 750 Wörter pro 1.000 Token), wobei die Kosten zwischen 1 Cent und 12 Cent pro 1.000 Token liegen. Kurze und prägnante Anfragen helfen also, Kosten zu sparen!

Wozu kann ich HAWKI nutzen?

HAWKI ermöglicht den Zugriff auf einen Chatbot: Sie stellen eine Frage und erhalten von der KI eine Antwort, können also einen Dialog mit Nachfragen starten. Mögliche Anwendungsfälle sind die Ideenfindung, Textoptimierung oder Unterstützung bei der Erstellung von Software-Code.

Achten Sie immer darauf, keine personenbezogenen oder schützenswerten Daten in Ihre Anfragen einzubeziehen.

Einen ersten Überblick über die Nutzung gibt folgendes Video des Design Lab: Generative Text-KI – Einführung in HAWKI from HAWK Digital Environments on Vimeo.

Gibt es Regeln für die Nutzung?

Ja, die wichtigsten Regeln sind:

  • Verwenden Sie keine personenbezogenen Daten in den Eingaben.
  • Verwenden Sie keine urheberrechtlich geschützten Werke in den Eingaben.
  • Die Nutzung von HAWKI ist nur im Rahmen des Studiums bzw. der dienstlichen Aufgaben gestattet.

Die Nutzungsbedingungen sind zu beachten.

Gibt es Empfehlungen im Umgang mit den Ergebnissen?

Die Antworten der generativen KI sind zum großen Teil richtig, sie können aber auch veraltet, falsch oder erfunden sein. Die Nutzenden sind selbst verantwortlich, die Ergebnisse auf ihre Richtigkeit hin zu überprüfen. Eine direkte Verwendung der Ergebnisse ist nicht zu empfehlen. Entscheidungen sollten nicht allein auf Grundlage der Ergebnisse von generativer KI getroffen werden. Informieren Sie sich über die generelle Funktionsweise, Vor- und Nachteile sowie Risiken generativer KI.

Warum wird HAWKI nur in einer Pilotphase angeboten?

Die HWR Berlin sammelt Erfahrungen bezüglich der Nutzung und den dadurch entstehenden Kosten. Die Weiterführung des Angebots hängt von der Kostenentwicklung und den rechtlichen sowie marktbedingten Entwicklungen ab. Änderungen in der Angebotsstruktur sind je nach Erfordernis möglich. Für Fragen kontaktieren Sie bitte: elearning@hwr-berlin.de

Wird es weitere Sprachmodelle geben?
Ja. Wir werden sukzessive weitere Open-Source-Sprachmodelle in HAWKI einbinden, so dass vor der Eingabe des Prompts das gewünschte Modell gewählt werden kann.

Angebote aus der HWR Berlin

Lehren mit und über KI

Die Veranstaltung widmet sich dem Thema „Lehre in Zeiten von KI“.

11. November 2024
16.00 – 18.30 Uhr

Vortrag und Workshop (hybrid)

zur Veranstaltungsseite

Zielgruppe: Lehrende und Interessierte

Ethische und soziale Aspekte der KI-Nutzung in der Hochschullehre

in Planung für Januar 2025

Zielgruppe: Lehrende und Interessierte

Schreiben und KI

in Planung

Zielgruppe: Studierende und Interessierte

Glossar

Generative KI
Ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der sich auf Modelle konzentriert, welche in der Lage sind, Inhalte zu erstellen, wie z.B. Texte, Bilder, Musik oder auch Code, die denen ähneln, welche von Menschen erstellt werden könnten.

Prompt

Ein Prompt ist eine Eingabeaufforderung oder ein Starttext, den man an eine KI gibt, um eine Antwort oder eine Fortsetzung zu erhalten. Es dient als Anleitung für die KI, um zu verstehen, in welchem Kontext oder Thema sie antworten soll.

Prompt-Engineering

Prompt-Engineering ist der Prozess des Erstellens und Optimierens von Eingabeaufforderungen (Prompts) für KIs, um die gewünschten Antworten oder Ergebnisse zu erhalten. Es beinhaltet das gezielte Formulieren und Anpassen der Prompts, um die KI dazu zu bringen, möglichst präzise, relevante und hochwertige Antworten zu liefern. Ziel des Prompt-Engineering ist es, die Fähigkeiten der KI optimal zu nutzen und die Ausgabe zu steuern.

Finetuning

Finetuning im Zusammenhang mit KI und insbesondere mit textgenerativen Modellen bedeutet die Anpassung oder Weiterentwicklung eines vortrainierten Modells anhand spezifischer Daten, um es für spezielle Aufgaben oder Anwendungen besser zu machen.

Maschinelles Lernen (ML)
Eine Methode der KI, die Algorithmen verwendet, um aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen ohne explizite Programmierung zu treffen.

Deep Learning
Eine Untergruppe des maschinellen Lernens, die auf künstlichen neuronalen Netzen mit vielen Schichten (deep) basiert. Deep Learning-Modelle sind insbesondere für die Verarbeitung von Bild-, Video-, und Sprachdaten leistungsfähig.

Neuronales Netz
Ein Netzwerk aus künstlichen Neuronen, das von der Struktur und Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert ist und zur Erstellung und Training von ML-Modellen verwendet wird.

Reinforcement Learning (RL)
Eine Art des Maschinellen Lernens, bei der ein Agent lernen soll, in einer Umgebung zu handeln, indem er die Aktionen auf Basis von Belohnungen optimiert.

Natural Language Processing (NLP)
Ein Bereich der KI, der sich mit der Interaktion zwischen Computern und menschlicher (natürlicher) Sprache befasst, insbesondere darauf, wie man Computern das Lesen, Verstehen und Erzeugen von menschlicher Sprache beibringt.

Text-to-Image Generation
Die Verwendung generativer KI-Modelle zur Erstellung visueller Inhalte basierend auf textuellen Beschreibungen.