====== Protokoll AK Digitalisierung ======

**Konferenz**: [[kawum:konferenzen:31bayreuth|31. KaWuM in Bayreuth]]

**Datum**: 29. Mai 2026

**Leitung**: Leon (Uni Stuttgart)

**Protokoll**: Markus (RWTH Aachen)

**Beginn**: 13:00 Uhr

**Ende**: 14:00 Uhr

**Anwesende Fachschaften**: Uni Stuttgart, RWTH Aachen, TU Darmstadt, TH Nürnberg, KIT, TUBA Freiberg

===== 1. Eröffnung und Feststellung der Beschlussfähigkeit =====

Die Arbeitskreisleitung eröffnet die Sitzung und stellt die Beschlussfähigkeit fest.
Die Führung des Protokolls wird übernommen von Markus (RWTH).

===== 2. Programmieren =====
  * Pythonkurs im ersten Semester für die Datenauswertung
  * Excel trotzdem nötig für Datenauswertungen
  * Schriftliche Klausuren so sinnvoll? --> Projektarbeit besser

===== 3. AI (ChatGPT) =====
  * Grundlagen erlernen
  * Datenschutzregeln müssen bewertet und eingehalten werden
  * Richtlinien zu Nutzung von AI in Wissenschaftlichen Arbeiten mit Zitaten
  * Stellungnahmen von Uni/Studierendenschaft zu AI
  * AI-basierte Recherchetools
  * Nutzung individuell abstimmen
  * AI denkt schneller --> Vor- oder Nachteile bei der Nutzung
    * AI kann unterstützen bei der Arbeit
    * Nachteil: Es muss die Kompetenz bestehen, dass AI-Output auf Korrektheit geprüft werden kann
    * Inwiefern Ergebnis korrekt, muss geprüft werden, ggf. bestehen Halluzinationen
  * Recherche oder Gramatikkorrektur sinnvoll
  * Korrektheit von Trainingsdaten
  * Energieverbrauch und Wirtschaftlichkeit (AI an der Börse) kann ein Risiko sein
  * Nutzungsdruck von AI
  * AI-Nutzung in Prüfungsleistungen
    * Komptenzvermittlung zu AI-Verwendung
    * Kennzeichung von eigenem Anteil und von AI-Anteil an der Prüfungsleistung

===== 4. Machine Learning =====
  * KI für Ingenieure
  * Neue Module in Bachelor einbauen
  * Bestehende Chancen werden nicht an allen Universitäten genutzt
  * Gesellschaftlich relevanter/gewinnbringender --> Machine Learning stärker fördern und mehr in Curricula integrieren

===== 4. Digitale Angebote =====
  * KI Toolbox des Bundeslandes
  * Open-Source stärker nutzen --> Abhängigkeiten reduzieren

===== 5. Inhalte einer Resolution =====
Es wird sich darüber ausgetauscht, welche Themenpunkte in Resolutionen aufgenommen werden sollen und wie diese strukturiert werden sollten. Es sollten zwei verschiedene Resolutionen geben:
    * Programier/Machine Learning Kompetenzen in Curricula
    * AI (LLM) und deren Vor- und Nachteile für das Studium (oder für die Wissenschaft)

===== Zusammenfassung =====
Es wurde sich über den Stand von Kompetenzenvermittlung in den Hochschulen zu Thema Programieren, AI, Machine Learning und Digitale Angebote ausgetauscht. Die gesamelten Punkte werden als Basis für Resolutionen genutzt werden.