{"id":78425,"date":"2021-10-17T16:04:19","date_gmt":"2021-10-17T14:04:19","guid":{"rendered":"https:\/\/www.dghd.de\/?post_type=stellenangebot&p=78425"},"modified":"2021-10-17T16:04:20","modified_gmt":"2021-10-17T14:04:20","slug":"wimi-zur-innovativen-lehrentwicklung-von-themen-der-kuenstlichen-intelligenz-in-den-bereichen-data-science-data-analytics-maschinelles-lernen-musteranalyse-und-mustererkennung-sowie-wissensbasierte","status":"publish","type":"stellenangebot","link":"https:\/\/www.dghd.de\/blog\/stellenangebot\/wimi-zur-innovativen-lehrentwicklung-von-themen-der-kuenstlichen-intelligenz-in-den-bereichen-data-science-data-analytics-maschinelles-lernen-musteranalyse-und-mustererkennung-sowie-wissensbasierte\/","title":{"rendered":"WiMi zur innovativen Lehrentwicklung von Themen der k\u00fcnstlichen Intelligenz in den Bereichen Data Science, Data Analytics, maschinelles Lernen, Musteranalyse und Mustererkennung sowie wissensbasierte Systeme"},"content":{"rendered":"

Die Hochschule Magdeburg-Stendal (h2) m\u00f6chte den Themenkomplex \u201eK\u00fcnstliche Intelligenz (KI)\u201c in Studium und Lehre innovativ weiterentwickeln und interdisziplin\u00e4r in den Studieng\u00e4ngen verankern. Dazu wird im Rahmen des Projekts ZAKKI eine zentrale Anlaufstelle mit drei sich inhaltlich erg\u00e4nzenden Lehr-Lern-Laboren (Ai.Labs: Ai.Analytics-, Ai.Social-, Ai.Tech Lab) etabliert. Innerhalb der Labore entwickeln die wissenschaftlichen Mitarbeitenden gemeinsam mit Lehrenden und Studierenden Module, Lehrinhalte und interaktive Formate (z.B. Hackathons, KI-Summer Schools) zu technischen, ethischen und sozialen Fragen der KI, erproben diese und implementieren erfolgreiche Formate in die Lehre. Im Sinne der gestaltenden Bildungsforschung wird die Arbeit der Ai.Labs kooperativ nach dem Design-Based-Research-Ansatz durch ein viertes, im Querschnitt angelegtes Lab (Ai.Teach-Lab) begleitend beforscht und weiterentwickelt.<\/p>\n

Ihre Aufgaben:<\/strong>
\nDas Ai.Analytics-Lab<\/strong> koordiniert und b\u00fcndelt Lehraktivit\u00e4ten der Themenfelder KI und Data Science in allen Fachbereichen. Vorgesehene Schwerpunkte der ausgeschriebenen Stelle liegen entsprechend in der Konzeption und kontinuierlichen Entwicklung von Lehr-Lern-Inhalten im Bereich Musteranalyse und Mustererkennung sowie wissensbasierter Systeme. Im Vordergrund steht die strukturierte und algorithmische Herangehensweise an die Gewinnung und Interpretation von Informationen aus gro\u00dfen Datens\u00e4tzen mit Verfahren der Data Analytics. M\u00f6gliche Anwendungsf\u00e4lle beinhalten bspw. die Prognose und Klassifikation von Schadensereignissen im Bausektor, Erstellung von Extremwetter-Prognosen, sensorgest\u00fctzte Datenanalytik in Wasser- und Abwasser-Betriebseinheiten, KI-gest\u00fctztes Risiko- und Compliance-Management sowie die Entwicklung und das Anlernen intelligenter, kontextspezifischer Mensch-Maschine-Schnittstellen. Ebenfalls erfolgt eine Beteiligung an den gemeinsamen Aktivit\u00e4ten der interdisziplin\u00e4ren Lehr-Lern-Labore und der begleitforschenden Evaluation der entwickelten Inhalte.<\/p>\n

\n
Wissenschaftliche Entwicklung und Erprobung innovativer Studieninhalte und -formate zur Umsetzung und Anwendung von KI in den Bereichen Data Science, Data Analytics, maschinelles Lernen, Musteranalyse und Mustererkennung sowie wissensbasierte Systeme<\/li>\n
Aufbereiten von Forschungsprojekten, Demonstratoren und Best-Practice-Beispielen zum Aufbau und zur Entwicklung KI-basierter Use Cases in Anwendungsgebieten der Ingenieur-, Wirtschafts-, Bewegungs-, Sozial- und Gesundheitswissenschaften<\/li>\n
Wissenschaftliche Beratung von Lehrenden bei der Entwicklung und didaktischen Einbindung KI-bezogener Open Educational Ressources (OER) in Lehrveranstaltungen der Ingenieur-, Wirtschafts-, Bewegungs-, Sozial- und Gesundheitswissenschaften<\/li>\n
Empirische \u00dcberpr\u00fcfung und evidenzbasierte Weiterentwicklung der didaktischen Ans\u00e4tze und Lehr-Lern-Inhalte zur F\u00f6rderung der KI-Kompetenzen<\/li>\n
Vernetzung, Austausch und Aufbau von fachbereichs- und lernlabor\u00fcbergreifenden Anwendungsszenarien und interdisziplin\u00e4ren Studierendenprojekten<\/li>\n
Betreuung von Projekt-, Studien- und Abschlussarbeiten im Ai.Analytics-Lab<\/li>\n
Dokumentation der Ergebnisse und Transfer in die Hochschule, wissenschaftliche Auswertung, Aufbereitung und Ver\u00f6ffentlichung (OER, Fachzeitschriften)<\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"author":105,"featured_media":0,"template":"","class_list":["post-78425","stellenangebot","type-stellenangebot","status-publish","hentry","entry","no-media"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.dghd.de\/wp-json\/wp\/v2\/stellenangebot\/78425","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.dghd.de\/wp-json\/wp\/v2\/stellenangebot"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.dghd.de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/stellenangebot"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.dghd.de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/105"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.dghd.de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=78425"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}