Data Literacy
Daten sind die Ressource der Gegenwart. Und dies gilt nicht nur für die Forschung. Digitalisierung ist für Unternehmen aller Branchen und jeder Größe eine strategische Frage. Interdisziplinäres Wissen zur Digitalisierung und eine grundlegende Informationskompetenz für die digitale Arbeitswelt, für Maschinelles Lernen und für Anwendungen von Künstlicher Intelligenz werden in Zukunft noch stärker auf vielen Ebenen von Bedeutung sein.
Zertifikat Data Literacy
In den Veranstaltungen des Studium-Generale-Zertifikats „Data Literacy“ erhalten Studierende Kenntnisse den wichtigsten Aspekten der Datennutzung und -analyse.
Hauptziel ist es, für alle Studierende am KIT die Möglichkeit zu bieten, ein Grundverständnis dafür zu entwickeln, wie Daten gesammelt, bearbeitet, verwaltet, ausgewertet und angewendet werden. Auf diesem Wissen bauen Fähigkeiten auf, die es ermöglichen, evidenzbasiert Entscheidungen zu treffen, was zunehmend in allen wissensbasierten Branchen und Berufen benötigt wird.
Das Zertifikat umfasst die Ringvorlesung Data Literacy, in der KIT-interne und -externe Expertinnen und Experten grundlegende Fragestellungen der Datenkompetenz behandeln, sowie zwei weitere Seminare aus dem Themenfeld.
Art und Umfang der Studienleistungen
- Ringvorlesung + 2 Seminare
- 8 LP
- Leistungsnachweise: ein unbenoteter Teilnahmeschein in der Ringvorlesung (Anwesenheit und Lernprotokoll, 2 LP); zwei benotete Leistungsnachweise, die entweder über ein Kurzreferat oder eine schriftliche Arbeit erbracht werden (jeweils 3 LP)
Im Einzelfall kann nach vorheriger Absprache auch ein benoteter Leistungsnachweis über 3 LP für das Zertifikat in der Ringvorlesung erbracht werden.
Eine Übersicht über alle Data-Literacy-Lehrveranstaltungen finden Sie unten angefügt.
Die Elemente des Zertifikats können in einer beliebigen Reihenfolge absolviert werden, so lange eine Einschreibung beim KIT als Studierende/r oder Promovierende/r vorliegt.
Für eine Teilnahme an den Zertifikaten am FORUM ist eine schriftliche Anmeldung erforderlich. Das Anmeldeformular können Sie Anmeldeformular können Sie hier herunterladen, ausfüllen, abspeichern und an stg∂forum.kit.edu senden. Alternativ können Sie das ausgefüllte Formular auch im Sekretariat des FORUM abgeben.
Die Anmeldung ist jederzeit möglich. Falls Sie das Zertifikat doch nicht vollständig absolvieren können, hat das keine Konsequenzen. Geben Sie uns in diesem Fall bitte kurz Bescheid an stg∂forum.kit.edu.
Anmeldung zum Zertifikat Data Literacy
Nachweis der absolvierten Veranstaltungen für die Zertifikatsausstellung
Von Bibliothekskatalog bis ChatGPT.
Ringvorlesung Data Literacy
Zeit: | Mittwoch, 15.45 – 17.15 Uhr |
Ort: | KIT Campus Süd, Geb. 50.28 InformatiKOM 2, Seminarraum 2 (EG) |
In der Ringvorlesung Data Literacy setzen sich KIT-interne und externe Expertinnen und Experten mit den wichtigsten Aspekten der Datenanalyse und -nutzung auseinander. Interdisziplinäres Wissen zur Digitalisierung und eine grundlegende Informationskompetenz für die digitale Arbeitswelt, für maschinelles Lernen und für Anwendungen von Künstlicher Intelligenz werden in Zukunft auf vielen Ebenen von großer Bedeutung sein. So wird Datenkompetenz und KI für die Wertschöpfung von Unternehmen und damit für die Forschung und die akademische Lehre weiter an Bedeutung gewinnen. Die Ringvorlesung bietet einen vertiefenden Einblick und behandelt grundlegende Fragestellungen des Themas, ausgehend von den Möglichkeiten, Datenkompetenz für Studierende und Absolventen zu fördern, über die notwendigen Voraussetzungen, mit Daten zu arbeiten, bis zu den Risiken und gesellschaftlichen Implikationen.
Anmeldung über SignMeUp und zu einzelnen Vorträgen per Mailanfrage an julia.voegtle∂kit.edu.
Mittwoch, 6. November 2024, 15.45 Uhr
Warum wir Datenkompetenz und einen kritischen Umgang mit Zahlen und Fakten brauchen
Einführung
Julia Vögtle M.A.
Vortrag
Prof. Dr. Senja Post
Datenkompetenz ist als Schlüsselkompetenz des 21. Jahrhunderts von zunehmender Relevanz in der Berufs- und Alltagswelt. Der Eröffnungsvortrag der Ringvorlesung führt mit einem kritischen Blick auf den grundlegenden Umgang mit Zahlen und Statistiken in die Vorlesungsreihe ein und bildet somit die Basis für die nachfolgenden Vorträge.
Zahlen und Statistiken sind Mittel der Wissenschaft und Medienberichterstattung, komplexe Sachverhalte und übergreifende Zusammenhänge präzise und komprimiert darzustellen. Allerdings werden Zahlen und Statistiken in gesellschaftlichen Debatten häufig irreführend verwendet – sie werden überschätzt, unterschätzt, missverstanden oder zugunsten exemplarischer Fallbeispiele vermieden.
Der Vortrag gibt, basierend auf empirischen Studien, einen Überblick über häufige Muster der Verwendung und Darstellung von Zahlen und Statistiken in öffentlichen Debatten und diskutiert ihre potenziellen Wirkungen auf die Vorstellungen der Menschen. |
Mittwoch, 13. November 2024, 15.45 Uhr
Von wissensbasierter KI zu ChatGPT: Eine Einführung in die Künstliche Intelligenz
Bettina Finzel M.Sc. Künstliche Intelligenz (KI) gehört zu den zentralen Technologien der vergangenen Jahre. Doch die Geschichte des Fachgebiets KI reicht weit bis in die 50er Jahre des 20. Jahrhunderts zurück. Der Vortrag bietet einen breiten Überblick über grundlegende Konzepte hinter Künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen. Dabei wird nicht nur ein Blick hinter die Kulissen von Deep Learning und ChatGPT geworfen, sondern auch über den Tellerrand von derzeit populären KI-Systeme geschaut. Ausgewählte Aspekte wissensbasierter und erklärbarer KI werden genauso behandelt wie Grenzen der Zuverlässigkeit und Generalisierbarkeit KI-basierter Modelle. Der Vortrag gibt außerdem einen Ausblick auf weiterführende Themen, wie menschzentrierte Erklärbarkeit und Neuro-Symbolische KI in Medizin, Produktion und Bildung. |
Mittwoch, 20. November 2024, 15.45 Uhr
Navigating the EU AI Act.
Eine Einführung in die KI-Verordnung der Europäischen Union
Patrick Brunner
Der Vortrag widmet sich der Verordnung der Europäischen Union zur Regulierung von Künstlicher Intelligenz (KI-Verordnung), welche am 01. August 2024 in Kraft getreten ist. Hauptgegenstände der Verordnung bilden KI-Systeme und -Modelle, deren Bereitstellung und Nutzung in der Union spezifischen Verpflichtungen unterliegt.
Der Vortrag thematisiert insbesondere das regulatorische Verständnis von KI-System und -Modellen sowie die risikobasierte Einstufung von KI-Systemen im Rahmen der Verordnung und die Verpflichtungen der Anbieter und Betreiber von KI-Systemen. Zudem wird auf die Etablierung einer Governance-Struktur durch die KI-Verordnung und den durch die KI-Verordnung geschaffenen Rahmen zur Innovationsförderung eingegangen.
Ziel des Vortrages ist es, den Zuhörenden einen Ein- und Überblick zur KI-Verordnung der Europäischen Union zu geben und sie für die Materie zu sensibilisieren. |
Mittwoch, 27. November 2024, 15.45 Uhr
Lösen „Privacy Enhancing Technologies“ den Widerspruch zwischen Datennutz und Datenschutz?
Prof. Dr. Jörn Müller-Quade Leiter der KASTEL-Forschungsgruppe „Kryptographie und Sicherheit“, Sprecher und Initiator des Instituts für Informationssicherheit und Verlässlichkeit (KASTEL) und Direktor für Innovation, Strategie und Transfer am FZI
Der Umgang mit Daten birgt auch Risiken für die Privatsphäre. Im Vortrag werden sogenannte „Privacy Enhancing Technologies“ (PETs) vorgestellt, die ein wichtiges Werkzeug für den effektiven Umgang mit sensiblen Daten sein können. Dabei wird der Frage nachgegangen, ob PETs den Widerspruch zwischen der Nutzung von (sensiblen) Daten und den Anforderungen des Datenschutzes lösen können. |
Mittwoch, 4. Dezember 2024, 15.45 Uhr
Datenintensives Rechnen ermöglichen
Dr. Jörg Meyer Abteilungsleiter der Abteilung Data Analytics, Access and Applications (D3A), Scientific Computing Center (SCC)
Big Data, Data Analytics, Künstliche Intelligenz und Cloud Computing bestimmen weiterhin viele Aspekte im heutigen Leben in Wissenschaft, Wirtschaft und Gesellschaft. Dieser Vortrag gibt einen Überblick über die Aktivitäten des Scientific Computing Center (SCC) des KIT in diesen Themenbereichen, welche die Generierung von Wissen aus Daten ermöglichen und unterstützen. |
Mittwoch, 11. Dezember 2024, 15.45 Uhr, ONLINE
Daten und lernende Systeme im Journalismus
Prof. Christina Elmer
In einer zunehmend datafizierten Gesellschaft ist es für den Journalismus unerlässlich, auch strukturierte Informationen in Recherchen einbeziehen zu können. Entsprechend haben sich Werkzeuge und Praktiken des Datenjournalismus bereits seit einigen Jahren in vielen Redaktionen etabliert. Dabei entstehen inzwischen auch automatisierte Workflows und Formate, wie etwa Dashboards zur Klimakrise oder zum Verlauf der Covid-Pandemie. Um besonders große Datensätze analysieren zu können, Formate zu transformieren oder als Support beim Programmieren werden inzwischen auch lernende Systeme (KI) eingesetzt.
Der Vortrag führt in den Fachbereich des Datenjournalismus ein, um davon ausgehend KI-Anwendungsfelder in der redaktionellen Arbeit insgesamt zu beschreiben und wesentliche Trends zu umreißen. Abschließend werden ethische, normative und technische Fragestellungen diskutiert, die zumeist nicht allein den Journalismus betreffen, sondern auch für andere Anwendungsfelder lernender Systeme relevant sind.
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Mittwoch, 18. Dezember 2024, 15.45 Uhr ONLINE
The People in People Analytics: Potentiale und Risiken von algorithmischen Systemen in der Personalführung
Miriam Klöpper M.A. Wissenschaftliche Mitarbeiterin am FZI Forschungszentrum Informatik Karlsruhe
In weiten Teilen des Personalmanagements kommen immer häufiger sogenannte People-Analytics-Anwendungen zum Einsatz. Basierend auf algorithmischen Auswertungen sollen diese Anwendungen automatisiert beispielsweise Produktivität der Beschäftigten ermitteln, geeignete Teamzusammensetzungen und ungewollte Fluktuation prognostizieren oder auch Lebensläufe von Bewerberinnen und Bewerber auswerten. Dabei analysieren die Anwendungen sowohl historisch im Unternehmen gewachsene Datensätze, sammeln aber auch kontinuierlich von Arbeitnehmende ganz nebenbei generierte Daten, wie die Anzahl der gesendeten Emails oder geführten Telefonate bis hin zu Mausbewegungen oder Tastenanschlägen. Während Befürwortende der Systeme in diesen vor allem Neutralität und Fairness sehen, kommen einige Forschende zu dem Schluss, dass die Nachteile der Technologie die positiven Aspekte deutlich überwiegen. Im Vortrag werden die algorithmischen Systeme und die zugrundeliegenden Datensammlungen betrachtet und dabei deren Potentiale und Risiken erörtert. |
Mittwoch, 15. Januar 2025, 15.45 Uhr
Von Bauernregeln zu Künstlicher Intelligenz - Die Rolle von Daten in der Wettervorhersage
Vorstellung der KIT Graduate School Computational and Data Science
Angela Hühnerfuß, M.A. Koordination KIT Graduate School Computational and Data Science
Im Rahmen des Vortrags wird die KIT Graduate School Computational and Data Science des KIT-Zentrums MathSEE vorgestellt. Die englischsprachige internationale Graduiertenschule bietet ein dreijähriges interdisziplinäres Qualifizierungsprogramm für Doktorandinnen und Doktoranden an, die am KIT an daten- und modellgetriebenen Projekten an der Schnittstelle zwischen Mathematik und einem SEE-Fach (Natur-, Wirtschafts- und Ingenieurwissenschaften) arbeiten. Die Themen der Promotionsprojekte umfassen ein breites Spektrum, von der Wettervorhersage bis hin zu cyber-physikalischen Systemen, die beim autonomen Fahren zum Einsatz kommen.
Vortrag
Dr. Sebastian Lerch Leiter der Nachwuchsgruppe KI-Methoden für probabilistische Wettervorhersagen am Institut für Statistik (STAT) Kontinuierliche wissenschaftliche und technologische Fortschritte haben in den vergangenen Jahrzehnten zu einer fundamentalen, jedoch oft wenig beachteten, Revolution der Wettervorhersage beigetragen. Dieser Vortrag gibt einen Überblick über die Entwicklung der Wettervorhersage von historischen Anfängen in der Antike bis hin zu physikalischen Modellen der Atmosphäre und modernen Methoden der Künstlichen Intelligenz. Der Fokus wird insbesondere auf der Rolle der Mathematik und der Daten für die moderne Wettervorhersage liegen.
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Mittwoch, 22. Januar 2025, 15.45 Uhr
Future Skills – Vermittlung von Informations-, Medien-, Daten- und KI-Kompetenzen durch die KIT-Bibliothek
Diana M. Tangen Leitung der Abteilung Benutzung der KIT-Bibliothek sowie der beiden Fachbibliotheken der Hochschule Karlsruhe (HKA) und der Dualen Hochschule Baden-Württemberg (DHBW)
Informations-, Medien- und Datenkompetenzen sind Schlüsselqualifikationen und entscheidende Erfolgsfaktoren für Studium, Forschung und Beruf. Gerade in Zeiten von textgenerierender KI wie ChatGPT oder Fake News leisten wissenschaftliche Bibliotheken einen wichtigen Beitrag, um Herausforderungen und Risiken bei der Nutzung digitaler Information kompetent einordnen zu können. Die KIT-Bibliothek hat die Vermittlung dieser Schlüsselqualifikationen zu ihrer Kernaufgabe gemacht, indem sie qualifizierte Beratung sowie Präsenz- und Onlinekurse mit vielfältigen Inhalten maßgeschneidert für verschiedene Zielgruppen anbietet. Im Vortrag werden zudem Einblicke in aktuelle Projekte zu LLM-Literacy gegeben, wie z.B. in die Beforschung eines Onlinekurses zum Schreiben mit textgenerierender KI (KI@helpBW). |
Mittwoch, 29. Januar 2025, 15.45 Uhr
Open Data und Open Government – Mehr Offenheit wagen
Prof. Dr. Tobias Siebenlist
Alles offen, alles gut? Was bedeuten eigentlich „Open Data“ und „Open Government“, wer macht das und was bringt mir das?
Ein kurzer Einblick, was sich hinter den Begriffen verbirgt:
„Offene Daten sind sämtliche Datenbestände, die im Interesse der Allgemeinheit der Gesellschaft ohne jedwede Einschränkung zur freien Nutzung, zur Weiterverbreitung und zur freien Weiterverwendung frei zugänglich gemacht werden.“ (von Lucke & Geiger, 2010)
„Open Government ist als ganzheitlicher Ansatz zur Belebung der Demokratie zu verstehen. Offenes Regierungs- und Verwaltungshandeln stellt dabei die Grundlage dar. Das Ziel von Open Government ist es, die Arbeit von Politik, Regierung, Verwaltung und Justiz (d. h. des öffentlichen Sektors insgesamt) offener, transparenter, partizipativer und kooperativer zu gestalten.“ (Open Government Netzwerk Deutschland)
Beide Bereiche sind miteinander verknüpft und können den jeweils anderen unterstützen. Weitere „Open“-Themen spielen in diesem Kontext auch eine Rolle: In der Wissenschaft beispielsweise der große Bereich „Open Science“ (offene Wissenschaft), Zugang zur Forschungsliteratur als „Open Access“ (freier Zugang) und die „Open Educational Resources“ (freie Bildungsmaterialien), in der Softwareentwicklung und -nutzung das Thema „Open Source“ (offene Quellen).
Dieser Vortrag gibt einen Überblick aus Sicht von Wissenschaft und Praxis über die beiden Gebiete Open Data und Open Government, ihre Verbindung miteinander und was man damit eigentlich anfangen kann.
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Mittwoch, 5. Februar 2025, 15.45 Uhr
Smart Citizens: Finden und Nutzen von „Open Data“ aus Verwaltung und Politik
Dr. Andreas Kugel
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Mittwoch, 12. Februar 2025, 15.45 Uhr, ONLINE
Bildung für das digitale Zeitalter – Data Science als Spezialdisziplin oder als Basiskompetenz für alle?
Dr. Maren Lübcke HIS-Institut für Hochschulentwicklung, stellvertretende Leiterin des Geschäftsbereichs Hochschulmanagement, Schwerpunkt Digitalisierung in Lehre und Forschung, Hannover
„Data Science“ bzw. Datenwissenschaft etabliert sich als rasch wachsende Wissenschaftsdisziplin mit hohem Innovationspotenzial an der Schnittstelle zwischen Angewandter Informatik, Mathematik, Statistik und weiteren Fachgebieten (z. B. Betriebswirtschaftslehre, Informationswissenschaften, Design und Kommunikation). Da die neuen Methoden der Aus- und Verwertung von großen Datenmengen international u. a. weitreichende Auswirkungen auf Geschäftsmodelle von Unternehmen und implizit auch auf die Ansprüche von Bürgern oder der Politik an die Akteure im öffentlichen Bereich haben, kommt der Wissenschaftsdisziplin Data Science gesamtgesellschaftlich wie makroökonomisch erhebliche Bedeutung zu. Angesichts eines vielfach diagnostizierten erheblichen Mangels an Expertinnen und Experten in diesem Bereich wird die Frage gestellt, welche Rolle Hochschulen bei der Deckung der Nachfrage nach Data-Science-Expertinnen und -Experten am Arbeitsmarkt zukommt und ob Data Science darüber hinaus Potentiale auch für andere Wissenschaftsdisziplinen bietet. Der Vortrag findet online statt. |
Leistungsnachweis: |
Erhalt von 2 LP durch regelmäßige aktive Teilnahme und Verfassen von 1 Lernprotokoll, unbenotet.
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Leitfaden für Lernprotokolle |
Leitfaden (PDF, ca 90KB) |
LVNr. | Titel | Dozent | Typ |
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1130544 | "Pimp your science!" Bildbearbeitung, Grafik und Layout mit den Open-Source-Tools Gimp, Inkscape und Scribus | Dr. Violetta Budak | Seminar (S) |
0101100 | Einstieg in die Informatik und algorithmische Mathematik | Prof. Dr. Willy Dörfler | Vorlesung (V) |
24001 | Grundbegriffe der Informatik | Dr. rer. nat. Torsten Ueckerdt | Vorlesung (V) |
1130070 | Jenseits von Google. Wissenschaftliche Recherche im Internet | Dr. Stefan Fuchs | Block (B) |
1130671 | Mit Open Data zur Datenkompetenz - mit frei zugänglichen Daten einen Mehrwert schaffen | Dr. Martin Weis | Seminar (S) |
2424152 | Robotik I - Einführung in die Robotik | Prof. Dr.-Ing. Tamim Asfour | Vorlesung (V) |
11300340 | Von Bibliothekskatalog bis ChatGPT. Ringvorlesung Data Literacy | KIT-interne und externe Dozent*innen Prof. Dr. Senja Post |
Vorlesung (V) |
1130714 | Wikipedia als Schnittstelle zwischen Wissenschaft und Gesellschaft | Dr. Thomas Roessing | Seminar (S) |
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