Universität Wien
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240062 SE BM9 Opportunities and Risks of Artificial Intelligence in Knowledge Production and Transfer (2025S)

Ethical implications and Didactic Integration from the Perspective of KSA

5.00 ECTS (2.00 SWS), SPL 24 - Kultur- und Sozialanthropologie
Continuous assessment of course work

Anwesenheitspflicht in der ersten Einheit!
Die Lehrveranstaltungsleitung kann Studierende zu einem notenrelevanten Gespräch über erbrachte Teilleistungen einladen.
Plagiierte oder erschlichene Teilleistungen führen zur Nichtbewertung der Lehrveranstaltung (Eintragung eines 'X' im Sammelzeugnis). Es kommt die Plagiatssoftware Turnitin zum Einsatz.
Die Verwendung von KI-Tools (z. B. ChatGPT) zur Erbringung von Teilleistungen ist nur dann erlaubt, wenn dies von der Lehrveranstaltungsleitung ausdrücklich gefordert wird.
Tu 04.03. 16:45-20:00 Übungsraum (A414) NIG 4. Stock

Registration/Deregistration

Note: The time of your registration within the registration period has no effect on the allocation of places (no first come, first served).

Details

max. 25 participants
Language: German

Lecturers

Classes (iCal) - next class is marked with N

  • Thursday 13.03. 16:45 - 20:00 Hörsaal C, NIG 4. Stock
  • Thursday 27.03. 16:45 - 20:00 Hörsaal C, NIG 4. Stock
  • Thursday 10.04. 16:45 - 20:00 Seminarraum A, NIG 4. Stock
  • Thursday 08.05. 16:45 - 20:00 Hörsaal C, NIG 4. Stock
  • Thursday 22.05. 16:45 - 20:00 Hörsaal C, NIG 4. Stock
  • Tuesday 03.06. 16:45 - 20:00 Seminarraum A, NIG 4. Stock

Information

Aims, contents and method of the course

Ziele

Künstliche Intelligenz wird zweifellos eine wichtige Rolle in der Arbeitswelt der Zukunft einnehmen. Um einen informierten, kritischen und kreativen Umgang mit KI zu gewährleisten, bedarf es jedoch gezielter Kompetenzentwicklung. Dieses Seminar bietet eine praxisnahe Einführung in die Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) in der anthropologischen Forschung und im anthropologisch-wissenschaftlichen Schreiben. Ziel des Seminars ist es, gemeinsam mit den Teilnehmer:innen interaktive Seminareinheiten zu erarbeiten die den Einsatz von KI in der Kultur- und Sozialanthropologie (KSA) thematisieren und in zukünftigen Seminaren zum wissenschaftlichen Arbeiten und wissenschaftlichem Schreiben integriert werden können.

Inhalte

- Chancen, Risiken und ethische Implikationen: Wir diskutieren die vielversprechenden Möglichkeiten, aber auch die Herausforderungen und ethischen Fragen, die der Einsatz von KI-Tools in der Wissenschaft aufwirft.
- Informierter Umgang mit KI: Wir erarbeiten, warum Forscher:innen, Lehrende und Studierende Kompetenzen im Umgang mit KI entwickeln sollten.
- KI im Forschungsprozess: Wir analysieren den anthropologischen Forschungsprozess, inklusive des wissenschaftlichen Schreibens, und identifizieren konkrete Anwendungsbereiche für KI.
- Ko-kreative Übungsentwicklung: In einem Design-Thinking-Prozess entwickeln wir gemeinsam Übungen für die Lehre, die eine kritische und informierte Auseinandersetzung mit KI ermöglichen.

Methoden

Teilnehmende haben die Möglichkeit, verschiedene Anwendungsmöglichkeiten von Künstlicher Intelligenz kennenzulernen und auszuprobieren. Dabei werden didaktische Konzepte erprobt und ein Einblick in kollaborative Co-Design Prozesse, wie z.B. Design Thinking gegeben. Das Seminar fördert den eigenständigen und reflektierten Umgang mit Künstlicher Intelligenz.

Es sind keine Vorkenntnisse notwendig.

Assessment and permitted materials

- Gruppenarbeit und finale Präsentation: KI-bezogene Unterrichtsmodule werden im Laufe des Seminars gemeinsam entwickelt, getestet und präsentiert
- Abgabe einer individuellen schriftlichen Reflexion über die Seminarinhalte und Prozesse
- Beteiligung an Diskussionen

Diverse KI-Tools sollen in Absprache mit Lehrenden verwendet und thematisiert werden.

Minimum requirements and assessment criteria

Mindestanforderungen

- Anwesenheitspflicht: Studierende dürfen maximal bei einer Einheit unentschuldigt fehlen
- Finale Präsentation der Ergebnisse der Gruppenarbeit ist verpflichtend (im Falle der Abwesenheit muss der Beitrag der betreffenden Personen transparent gemacht werden)
- Die schriftliche Reflexionsarbeit ist verpflichtend
Die Note setzt sich zusammen aus der Bewertung der kollaborativen Gruppenarbeit (50 Punkte) und der schriftlichen Reflexionsarbeit (50 Punkte).

Beurteilungsmaßstab

1 (sehr gut) 100-90 Punkte
2 (gut) 89-81 Punkte
3 (befriedigend) 80-71 Punkte
4 (genügend) 70-60 Punkte
5 (nicht genügend) 59-0 Punkte

Examination topics

Alle in der Lehrveranstaltung durchgenommenen Inhalte. Unterstützendes Lernmaterial befindet sich auf Moodle.

Reading list

Benjamin, R., polity, & Verlag. (2019). Race after technology : abolitionist tools for the New Jim Code. polity.
Benjamin, R. (2022). Viral Justice : How We Grow the World We Want. Princeton University Press.
Crawford, K. (2021). Atlas of AI : power, politics, and the planetary costs of artificial intelligence. Yale University Press.
D’Ignazio, C., & Klein, L. F. (2020). Data Feminism (1st ed.). MIT Libraries Experimental Collections Fund. https://doi.org/10.7551/mitpress/11805.001.0001
Gunn, W., Otto, T., & Smith, R. C. (Eds.). (2013). Design anthropology: theory and practice. Taylor & Francis.
Leonelli, S., Beaulieu, A. (2021). Data & society : a critical introduction. SAGE Publications Ltd.
Müller, F. (2021). Design ethnography: Epistemology and methodology. Springer Nature.
Noble, S. U. (2018). Algorithms of oppression : how search engines reinforce racism. New York University Press

Association in the course directory

Last modified: We 15.01.2025 13:06