Revolutie in universitaire vorming: New SFB brengt AI naar uw studie!
Revolutie in universitaire vorming: New SFB brengt AI naar uw studie!
München, Deutschland - Een nieuw collaboratief onderzoekscentrum (SFB) aan de Ludwig Maximilians University in München (LMU) in samenwerking met de Technische Universiteit van München (TUM) ontvangt steun van de Duitse Research Foundation (DFG). De SFB getiteld "Simulatiegebaseerd leren in het hoger onderwijs: onderzoek naar onderzoek naar procesdiagnostiek en gepersonaliseerde interventies (Sharp)" beoogt simulatiegebaseerd leren in universitaire vorming te bevorderen. De focus ligt op de ontwikkeling en het ontwerp van simulaties die competenties kunnen diagnosticeren zoals samenwerken en complexe probleemoplossing kunnen bevorderen. Deze interdisciplinaire SFB combineert disciplines uit geneeskunde, biologie, chemie, informatica, wiskunde, natuurkunde, educatieve wetenschap en psychologie
Kunstmatige intelligentie (AI) speelt een centrale rol bij het opnemen van het competentieniveau van de studenten en het aanpassen van de simulaties aan individuele behoeften. Een ander belangrijk onderzoeksgebied binnen de SFB is welke vaardigheden specialisten vereisen om gepersonaliseerd, op simulatie gebaseerd leren effectief in het curriculum te integreren. Het project vormt dus een belangrijke stap in educatief onderzoek en is de eerste SFB die specifiek de basisprincipes voor innovaties in universitaire vorming ontwikkelt. Naast de twee universiteiten zijn de Universiteit van Augsburg en het Leibniz Data Center ook betrokken bij het project, dat de brede interdisciplinaire oriëntatie onderstreept. OTS Rapporteert dat deze maatregelen aanzienlijke vooruitgang zijn voor universitair onderwijs.
AI in geneeskunde en universitair onderwijs
Parallel aan deze ontwikkelingen in universitaire vorming ziet de geneeskunde zich ook met nieuwe uitdagingen als gevolg van digitalisering en het gebruik van AI. Volgens informatie van de ptb , de toepassing van ai is toenemen in het gebied van afbeeldingsprocedures. In 2019 werden 675 exabytes van beeldinformatie gegenereerd in de radiologie, maar slechts ongeveer 7 % van hen wordt eigenlijk gebruikt voor medische doeleinden. Deze enorme hoeveelheid gegevens presenteert geneeskunde vóór de uitdaging om AI -technologieën effectief te gebruiken, bijvoorbeeld om complexe diagnoses te ondersteunen.Het gebruik van dergelijke technologieën vereist echter ook betrouwbare kwaliteitsinfrastructuren die momenteel nog steeds onvolledig zijn. Als onderdeel van zijn strategie voor metrologie voor AI, is PTB van plan deze uitdagingen actief aan te gaan en het belang van AI -toepassingen in de medische praktijk te bevorderen.
Financieringsinitiatief van de BMBF voor AI in universitair onderwijs
Het federale ministerie van Onderwijs en Onderzoek (BMBF) heeft sinds het einde van 2021 het gebruik van kunstmatige intelligentie in universitaire vorming bevorderd. Het doel is om projecten te ondersteunen voor de ontwikkeling van cursussen en intelligente assistentiesystemen via het federale staatsinitiatief "Artificial Intelligence in Higher Education". Volgens de educatieve server worden verschillende politieke strategieën en initiatieven behandeld om de technologie verder te ontwikkelen en deze te implementeren in universitaire vorming. Dit omvat ook de ontwikkeling van AI-gebaseerde leer- en onderzoekssystemen.
In verschillende onderzoeksprojecten werken de actoren aan innovatieve oplossingen om digitalisering in studie en onderwijs te bevorderen. Voorbeelden hiervan zijn de AI -campus die een platform ontwikkelt voor online cursussen en materialen in AI, evenals verschillende chatbots die dienen als ondersteuningsinstrumenten voor studenten. Dit in dit opzicht bildungsserver benadrukt dat deze ontwikkelingen worden gezien als een belangrijke technologie in universiteitsvorming.
| Details | |
|---|---|
| Ort | München, Deutschland |
| Quellen | |