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Datengewinnung und Modellentwicklung für einen stimmbasierten Chatbot

Dr. Luzia Sauer, Pädagogische Hochschule Zürich
Dr. Luzia Sauer
Pädagogische Hochschule Zürich
Katya Mlynchyk, ZHAW School of Engineering
Katya Mlynchyk
Centre for Artificial Intelligence ZHAW

Beim Erlernen einer Fremdsprache stellt die oft begrenzte Sprechzeit im Unterricht eine grosse Hürde für den Lernfortschritt dar. Könnte hier nicht ein künstlich intelligenter Sprachassistent Abhilfe schaffen? Ein interdisziplinäres Team mit Forscherinnen und Forschern der Pädagogischen Hochschule Zürich, der Zürcher Hochschule für angewandte Wissenschaften und der Universität Zürich haben sich an die Beantwortung dieser Frage gemacht. In diesem Atelier berichten zwei Vertreterinnen des Teams über die Herausforderungen bei der Rekrutierung von Schulklassen, den Datenerhebungen und des Datenmanagements. Gleichzeitig wird ein Einblick gewährt, wie mithilfe der gesammelten Daten Modelle trainiert und getestet wurden und welche Komponenten zusammen einen funktionierenden Chatbot bilden.

Der Prototyp wird vorgeführt und erste Benutzererfahrungen werden präsentiert. Ein interessantes Lehrstück zu handfesten Problemstellungen entlang des gesamten KI-Lebenszyklus.

Sprache: Deutsch

«Early Adopters» von KI in der Bildung: Welche Fragen müssen geklärt sein?

Simone Büchi, Volksschulamt Zürich
Simone Büchi
Volksschulamt Zürich
Daniel Jud, Volksschulamt Zürich
Daniel Jud
Volksschulamt Zürich
Michael Kubli, Verein proEdu
Michael Kubli
Verein proEdu

Bei der Implementierung von KI-Systemen in der Bildung dürften wohl sogenannte «Early Adopters» aus der Praxis die ersten Schritte machen. In einer zweiten Stufe gilt es, diese «Teacher Leader» zu vernetzen und in einer Community of Practise (CoP) zu organisieren. Denn obwohl ihr Pioniergeist zu Resultaten führt, die von anderen erst wohlwollend zur Kenntnis genommen und dann imitiert werden, müssen sie sich gleichzeitig mit bisher ungestellten, teils unangenehmen Fragen auseinandersetzen oder aber den Mut aufbringen, diese geflissentlich zu ignorieren.

Basierend auf einem konkreten Anwendungsfall der CoP «Roadmap für KI an Schulen» des Fachnetzwerkes PICTS des Kantons Zürich diskutiert statt ignoriert dieses Atelier genau solche Fragen, die rund um die «Early Adopters»-Strategie einer KI im Bildungssystem auftauchen. Dabei können Sie als Teilnehmerin oder als Teilnehmer gleichsam unbequeme und berechtigte Fragen formulieren aber auch mit Ihrer Expertise mithelfen, klare Antworten auf bisher offene Fragen zur Nutzung von KI-Systemen in der Bildung durch alle Beteiligten zu finden.

Sprachen: Deutsch und Französisch

GPTs: Anpassung von Sprachmodellen an den Bildungskontext

Portrait Renée Lechner
Renée Lechner
Analytics 9055,  Kantonsschule am Brühl

Wer bereits mit ChatGPT & Co. gearbeitet hat, wird sich auch im «Prompt Engineering» geübt haben. Darunter versteht man das systematische Gestalten der Eingabe in einem Chatbot um massgeschneiderte Antworten zu erhalten. Was im Einzelfall sinnvoll sein mag, wird dann unpraktisch, wenn der Chatbot stets in einem spezifischen Kontext antworten soll – z.B. als virtueller Assistent für den öffentlichen Auftritt einer Bildungsverwaltung oder als «Lernbuddy» im Mathematikunterricht. In diesem Atelier wird daher demonstriert, wie bestehende Sprachmodelle mithilfe eigener Kontextdaten einfach und dauerhaft auf den gewünschten Kontext angepasst werden können. Die Teilnehmenden interagieren mit sogenannten «GPTs», lernen die möglichen Grenzen dieser Anwendungen kennen und erfahren, , welche Daten für eine Kontextualisierung notwendig sind. Vermutlich wird niemand das Atelier verlasen, ohne eine Idee für einen ersten eigenen «GPT».

Sprache: Deutsch

Play and Learn: Umsetzung von KI-Vorhaben in einem kontrollierten Umfeld 

Portrait Raphael von Thiessen
Raphael von Thiessen
Kanton Zürich

Die Dynamik des technologischen Fortschritts im Bereich der künstlichen Intelligenz ist aktuell so hoch, dass die Rahmenbedingungen für Unternehmen, Forschung und Verwaltung oftmals unklar sind. Dies führt zu Unsicherheiten bei der Umsetzung von konkreten KI-Vorhaben und bremst die Innovation. Testumgebungen bzw. sogenannte Sandboxen können hier Abhilfe schaffen, in dem sie das Umsetzen von KI-Projekten in einem klar definierten Rahmen ermöglichen. Im Gegenzug engagieren sich die Projekte sämtliche Erkenntnisse und Resultate öffentlich zu teilen, was den Wissenstransfer und den Knowhow-Aufbau  stärkt.

Im Atelier wird aufgezeigt, was eine Sandbox ist und wie sie Zugang zu regulatorischem Knowhow und neuartigen Datenquellen schaffen kann. Gemeinsam mit den Teilnehmenden wird diskutiert, welche konkreten Fragen in einer solchen Testumgebung angegangen werden können und wie eine Sandbox zu einer verantwortungsvollen Nutzung von KI in der Bildung beitragen kann. 

Sprache: Deutsch

Data und AI Literacy: Was ist das und was brauchen wir dafür?

Florian Rampelt, Stifterverband
Florian Rampelt
Stifterverband

Die Digitalisierung macht «Data Literacy» – also die Fähigkeit, Daten auf kritische Art und Weise zu sammeln, managen, bewerten und anzuwenden – zu einer Schlüsselkompetenz und Grundvoraussetzung für die Teilnahme am gesellschaftlichen und wirtschaftlichen Leben. Mit dem Aufkommen datengetriebener KI-Anwendungen hat diese Tatsache noch einmal an Wichtigkeit gewonnen. Dabei muss «Data Literacy» nicht nur in der Schule vermittelt, sondern im ganzen Bildungssystem erworben werden.

In diesem Atelier werden daher die Konzepte von «Data Literacy» und «AI Literacy» vorgestellt und zusammen mit den Teilnehmenden auf die verschiedenen Rollen im Bildungsbereich angewandt. Konkret: Was heisst «Data und AI Literacy» für die Bildungsverwaltung, für Lehrpersonen oder für Schülerinnen und Schüler? Und wie können diese Akteure dadurch in ihrem souveränen Handeln, z.B. im Umgang mit KI-Systemen, gestärkt werden? Das Atelier zeigt auf, dass ein offenes und digitales Bildungssystem Antworten auf diese Fragen bereithält.

Sprache: Deutsch

KI-Assistenten zur Unterstützung von Verwaltungsaufgaben im Bildungswesen

Prof. Dr. Giovanna Di Marzo Serugendo, Université de Genève
Prof. Dr. Giovanna Di Marzo Serugendo
Universität Genf
Dr. Lamia Friha, Université de Genève
Dr. Lamia Friha
Universität Genf

Wer «KI in der Bildung» hört, denkt zuerst meist an die Anwendung von KI-Tools im Unterricht oder im Rahmen von Hausarbeiten. Dabei hat KI auch das Potenzial, die Bildungsadministration zu unterstützen und zu entlasten. In diesem Atelier zeigen zwei Forscherinnen der Universität Genf an konkreten Anwendungsfällen, wie KI dazu eingesetzt werden kann Bildungsreglemente zu gestalten oder die Studienberatung zu optimieren. Nebst der Möglichkeit, diese KI-Assistenten auszuprobieren wird im Rahmen des Ateliers auch gezeigt, wie bestehende Bildungsdaten gesammelt und genutzt wurden um diese KI-Assistenten zu entwickeln. Darüber hinaus bietet das Atelier auch Raum für die Diskussion, wie solche KI-Assistenten die Bildungsadministrationen auf Ebene der obligatorischen Schule und der Sekundarstufe II unterstützen könnten.

Sprache: Französisch