Um Künstliche Intelligenz in Wirtschaft und Gesellschaft gewinnbringend einzusetzen, bedarf es zumeinen gut ausgebildeter Fachkräfte, die über Disziplinen hinweg in verschiedenen Anwendungsbereichen den technologischen und gesellschaftlichen Wandel aktiv und positiv mitgestalten. Es braucht zum anderen aber auch ein grundsätzliches gesellschaftliches Verständnis über Wirkmechanismen und Implikationen von KI. In Anwendungsbereichen wie Sozialer Arbeit, Gesundheitswesen, Oecotrophologie oder Textilwissenschaft finden sich kaum KI-Bezüge im Lehrangebot. Dieses Defizit soll in dem BMBF-geförderten Projekt “KI-transdisziplinär” mit einem Budget von knapp 2 Millionen Euro und einer Laufzeit von 4 Jahren geschlossen werden. Seit dem 1. Dezember 2021 arbeiten dabei die Fachbereiche Elektrotechnik/Informatik, Sozialwesen, Textil- und Bekleidungstechnik, Oecotrophologie und Gesundheitswesen zusammen, um ein Portfolio vernetzter Lehrveranstaltungen zu erstellen. Die große Herausforderung des transdisziplinären Projektansatzes wird es sein, das Verhältnis von KI-spezifischem Fachwissen und seiner didaktisch notwendigen Reduktion im Kontext fachfremder Anwendungsbereiche zu bestimmen, so dass sich alle Studierenden trotz ihrer heterogenen studiendisziplinären Verortung als handlungsfähig wahrnehmen können.
Die Studierenden am Fachbereich Gesundheitswesen haben eine hohe Fachexpertise beispielsweise zur Erhebung und Analyse der Routinedaten, zu qualitativen Anforderungen an Behandlungspfade (SOPs), zum Vorgehen bei Prozessanalysen und Verbesserung oder auch zum Einsatz bildgebender Verfahren. Vor diesem fachlichen Hintergrund sollen anhand von verschiedenen Fallstudien die Methoden und Potentiale der KI transdisziplinär durch die gemeinsame Erarbeitung mit dem Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik gemeinsam erarbeitet und vermittelt werden. Im Rahmen Projekts erfolgt zunächst der Aufbau eines "Health Data Lakes", in dem umfangreiche Datenbestände aus dem Gesundheitswesen gespeichert und verwaltet werden. Grundlage sind sowohl frei verfügbare Datenquellen als auch selbst erhobene Daten, die nach Anonymisierung auch in Lehrveranstaltungen eingesetzt werden. Gleichzeitig erfolgt die Auswahl methodischer Konzepte und KI-Werkzeuge für die Lehre. Dies erfolgt aktuell im Master-Modul Business Intelligence, wo KI zur Verarbeitung natürlicher Sprache eingesetzt wird. Geplant ist, die bestehende Kooperationen weiter auszubauen um komplexe Systeme in Masterprojekten einzusetzen und exploratives Arbeiten zu fördern. Ziel ist es, sowohl die Datenanalyse als auch die methodisch-konzeptionelle Arbeit in der Lehre zu unterstützen.
