Um die KI-Kompetenzen von Studierenden aller drei Hohenheimer Fakultäten – Agrarwissenschaften, Naturwissenschaften sowie Wirtschafts- und Sozialwissenschaften – zu fördern, wird ein fächerübergreifendes, studiengebleitendens Qualifizierungsangebot eingerichtet, das sich an fortgeschrittene Bachelor- und Masterstudierende richtet. Nach der erfolgreichen Teilnahme am Qualifizierungsangebot wird den Studierenden mit dem „AI & Data Science Certificate Hohenheim“ bescheinigt, dass sie grundlegende sowie fachspezifische Kenntnisse im Bereich der KI, insbesondere dem maschinellem Lernen, Data Science sowie Scientific Computing erworben haben.
Geplant ist es, die Kurse online, aber auch in Form von Blended-Learning-Formaten anzubieten, bei denen beispielsweise Präsenz-Veranstaltungen durch Online-Selbstlernprogramme ergänzt werden: Dadurch können die Studierenden ihr Lerntempo selbstständig bestimmen und an ihre Lebensumstände anpassen. Tests und Quizfragen geben den Studierenden Rückmeldung über ihren aktuellen Wissensstand und den Dozent:innen über die Effektivität ihrer Lehre. Besonderer Wert wird darüber hinaus auf Angebote gelegt, die den sozialen Austausch unter den Studierenden ermöglichen.
Das Lehrprogramm des AIDAHO-Zertifikats soll regelmäßig mit Personalverantwortlichen der regionalen Wirtschaft diskutiert und überprüft werden, um den Bedarf der Unternehmen passgenau erfüllen zu können. Weitere Kooperationen mit der regionalen Wirtschaft fördern den Kontakt von Studierenden zu den Unternehmen und Abschlussarbeiten mit praxisrelevanten KI- und Data Science-Themen. Über die Laufzeit dieses initiierenden Förderprojektes hinaus ist es das Ziel, aus dem AIDAHO-Lehrprogramm einen eigenständigen Studiengang mit KI- und Data Science-Schwerpunkten zu entwickeln.
Weitere Informationen finden Sie auf der Webseite des AIDAHO-Projekts.
Beteiligung des Fachgebiets Lebensmittelinformatik
Das hauptsächliche Aufgabengebiet umfassst die Konzeption und Initialisierung einer Lernplattform für automatisierte Bewertung von Programmierabgaben von Studierenden. Diese Plattform soll auf Codeversionierungssysteme wie GitLab in Integration mit Werkzeugen für Continous Integration (CI) basierende und die Versionierung von Quellcode sowie die automatisierte Ausführung von definierten Aufgaben sobald eine neue Version des Quellcodes hochgeladen wurde ermöglichen. Teil der Aufgaben ist die Konfiguration dieser CI Pipelines, um automatisiert den Quellcode der Studierenden zu überprüfen.
Weiterhin soll ein didaktisches Konzept erstellt werden für die Generierung von individuellen Lernplänen für die Studierenden, die adaptiv erstellt werden auf Basis der Einreichungen der Studierenden. Das Konzept sollte die Flexibilität unterstützen, um die spezifischen Lehrinhalte der jeweiligen Fakultäten abbilden zu können.
