RWTH Analytics

bridgingAI
Überfachliche Brücken zur KI bauen

Der Einzelantrag „bridgingAI: Überfachliche Brücken zur KI bauen“ wurde im Rahmen der Bund-Länder-Initiative zur Förderung der Künstlichen Intelligenz in der Hochschulbildung gestellt. Beantragt wurden 1,9 Mio. Euro für einen Projektzeitraum von 4 Jahren. Die Förderentscheidung steht noch aus.
Unter der Leitung von Prof. Dr. Bastian Leibe arbeiten Prof. Dr. Holger Rauhut, Prof. Dr. Erhard Cramer, Prof. Dr. Markus Strohmaier, Prof. Dr. Saskia Nagel, Prof. Dr. Will van der Aalst, Prof. Dr. Sebastian Trimpe und PD Dr. Malte Persike daran, disziplinenübergreifende, zukunftsorientierte und fachlich gesicherte Kompetenzen im Bereich Künstlicher Intelligenz (KI) für Studierende möglichst vieler Fachdisziplinen etablieren.
Die RWTH greift damit eine wichtige Herausforderung auf, die sich vielen Universitäten aktuell stellt. Es sind skalierbare Lösungen gefragt, die auf der an der RWTH vorhandenen KI Expertise aufbauen sollen und dann in Form von Open Educational Resources (OER) an viele andere Universitäten transferierbar sind.

Ziele des Projekts

Das Projekt bridgingAI soll Studierende befähigen, Künstliche Intelligenz sinnvoll und verantwortlich bewerten, nutzen und entwickeln zu können. Eine gemeinsame Kompetenzbasis soll Studierende befähigen, über ihre eigene Fachperspektive hinaus Wissenschaft, Industrie und Gesellschaft im KI-Zeitalter aktiv mitzugestalten.
Aufbau und Sicherung von disziplinenübergreifender KI-Kompetenz ist für die RWTH Aachen als interdisziplinäre, integrierte Hochschule für Wissenschaft und Technologie ein strategisches Ziel. Es existieren vielfältige Ansätze zur Vermittlung von Kompetenzen zur KI. bridgingAI strebt den Aufbau eines Brückencurriculums am Übergang vom Bachelor zum Master für eine Vielzahl an Fachdisziplinen an. Der zu entwickelnde Micro-Bachelor erfordert angesichts der vielfältigen Zielgruppen ein skalierbares und zugleich standardisiertes Angebot mit hoher Attraktivität für möglichst viele Studierende.
Die Erstellung aller Module steht deshalb unter der Prämisse fächerübergreifender Kooperation und Koproduktion zwischen mehreren Fakultäten. Der entwickelte Micro-Bachelor wird in der ersten Ausbaustufe zehn MOOCs beinhalten, die einen Einstieg in KI Lerninhalte von mehreren Ausgangsniveaus aus ermöglichen. Alle MOOCs werden als Open Educational Resources publiziert und über die Platform edX ausgespielt. Leitendes inhaltliches Ziel ist eine interdisziplinäre und multiprofessionelle Anschlussfähigkeit für Studierende möglichst vieler Fachdisziplinen zu KI-basierter Forschung und Anwendung mit einem besonderen Fokus auf den Natur- und Ingenieurwissenschaften.
Lernen
Eine gemeinsame Kompetenz­basis soll Studierende befähigen, Künstliche Intelligenz sinnvoll und verantwortlich bewerten, nutzen und entwickeln zu können.
Lehre
Etablierung von zukunfts­orien­tierten und fachlich gesicherten Kompetenzen im Bereich künstlicher Intelligenz (KI) für Studierende möglichst vieler Fach­disziplinen.
Anwenden
Entwicklung eines Micro-Bachelors mit vielfältigen Ansätzen zur Vermittlung von Kompetenzen zur KI sowie Aufbau eines Brücken­curri­culums am Übergang vom Bachelor zum Master.
Netzwerken
KI Expertise soll im ersten Schritt aufgebaut und dann in Form von Open Educational Resources (OER) an viele andere Univer­sitäten trans­ferier­bar sein.