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"Prognosen sind schwierig, besonders, wenn sie die Zukunft betreffen", sagt ein geflügeltes Wort. Die letzte Finanzkrise ist dafür ein gutes Beispiel, denn die wenigsten Analysten und Wirtschaftsweisen haben sie kommen sehen. Da Finanzkrisen glücklicherweise selten sind, ist es allerdings schwierig, Modelle zu entwickeln, die rechtzeitig vor einem Crash warnen.
Künstliche Intelligenz (KI), also intelligente Software, führt heutzutage Aufgaben aus, die man einst nur Menschen zutraute. Schon heute ist sie in vielen Bereichen unserer Gesellschaft angekommen – man denke an selbstfahrende Fahrzeuge, medizinische Diagnostik, Übersetzungsprogramme, persönliche Gesprächsassistenten, Suchfunktionen und Robotik. Doch wie weit können wir KI-Systemen vertrauen?
Frankfurt, an einem gewöhnlichen Morgen gegen 8:00 Uhr: Von Osten strömen zahlreiche Pendler über die A 66 in Richtung Innenstadt. Spätestens »Am Erlenbruch« kommt es zu Staus und zäh fließendem Verkehr. Frankfurter Informatiker können diese Staus mithilfe eines Simulationssystems vorhersagen. Mehr noch: Sie berechnen den Ausstoß von Schadstoffen und deren Verteilung über das Stadtgebiet. Ziel ist die Optimierung von Verkehrsleitstrategien.
An der Universität Frankfurt entwickelte Online-Self-Assessment-Verfahren für die Studiengänge Psychologie und Informatik sollen Studieninteressierten noch vor Studienbeginn auf der Basis von Selbsterkundungsmaßnahmen und Tests eine Rückmeldung über ihre eigenen Fähigkeiten, Motive, personalen Kompetenzen und Interessen mit Blick auf den jeweiligen Studiengang geben. Sowohl die Befunde zur psychometrischen Güte der Verfahren als auch jene zur prognostischen Validität lassen ihren Einsatz zur Feststellung studienrelevanter Kompetenzen als geeignet erscheinen. Da die erfassten Kompetenzen und Merkmale substanzielle Beziehun-gen zu Studienleistungen aufweisen, könnten die Informationen über individuelle Stärken zur Wahl eines geeigneten Studienganges genutzt werden; Schwächen hingegen könnten frühzeitig Hinweise für geeignete Fördermaßnahmen liefern.
Diese Arbeit plädiert für eine rationale Behandlung von Patientendaten und untersucht dazu die Analyse der Daten mit Hilfe neuronale Netze etwas näher. Erfolgreiche Beispielanwendungen zeigen, daß die menschlichen Diagnosefähigkeiten deutlich schlechter sind als neuronale Diagnosesysteme. Für das Beispiel der neueren Architektur mit RBF-Netzen wird die Funktionalität näher erläutert und gezeigt, wie menschliche und neuronale Expertise miteinander gekoppelt werden kann. Der Ausblick deutet Anwendungen und Praxisproblematik derartiger Systeme an.
Im Zeitraum 1. 11. 1993 bis 30. 3. 1997 wurden 1149 allgemeinchirurgische Intensivpatienten prospektiv erfaßt, von denen 114 die Kriterien des septischen Schocks erfüllten. Die Letalität der Patienten mit einem septischen Schock betrug 47,3%. Nach Training eines neuronalen Netzes mit 91 (von insgesamt n = 114) Patienten ergab die Testung bei den verbleibenden 23 Patienten bei der Berücksichtigung von Parameterveränderungen vom 1. auf den 2. Tag des septischen Schocks folgendes Ergebnis: Alle 10 verstorbenen Patienten wurden korrekt als nicht überlebend vorhergesagt, von den 13 Überlebenden wurden 12 korrekt als überlebend vorhergesagt (Sensitivität 100%; Spezifität 92,3%).
Die Erwartungen von Studieninteressierten weichen häufig beträchtlich von den tatsächlichen Studieninhalten und Anforderungen ab. Ein Grund dafür ist, dass viele sich nicht genügend Klarheit verschaffen, welche eigenen Stärken und Schwächen für den Erfolg in Studium und Beruf »tatsächlich« relevant sind. So könnte zum Beispiel ein Abiturient mit guten Noten in Mathematik und Physik und mäßigen Zensuren in Deutsch und Englisch noch schlussfolgern, dass ihm »das Naturwissenschaftliche mehr liegt«. Ob das naturwissenschaftliche Verständnis für ein erfolgreiches Studium der Informatik jedoch gut genug ausgeprägt ist, lässt sich nicht so leicht erschließen. Noch schwieriger ist es für Studieninteressierte einzuschätzen, wie ihre »Soft Skills« ausgeprägt sind – also die Persönlichkeitsmerkmale, die in der Schule nicht systematisch beurteilt werden, jedoch hochgradig aussagekräftig für langfristigen Erfolg in Studium und Beruf sind. Ein Wechsel des Studienfaches zu Beginn des Studiums führt häufig zu einer Verlängerung der Studiendauer. Auch wenn eine derartige »Orientierungsphase« oftmals als normal und wichtig eingeschätzt wird, zeigt die praktische Erfahrung, dass Studierende mit kurzer Studiendauer jenen, die länger studiert haben, bei der Stellenvergabe tendenziell vorgezogen werden. Eine längere Studiendauer wird von Arbeitgebern häufig als Zeichen mangelnder Zielstrebigkeit oder fehlender Berufsmotivation interpretiert und kann sich so Chancen mindernd für Berufseinsteiger auswirken. Ebenso ist es im Interesse der Universitäten, die Zahl der Studienfachwechsel und -abbrüche so gering wie möglich zu halten – nicht zuletzt aus wirtschaftlichen Gründen. Deshalb bietet die Universität Frankfurt Studieninteressierten – zunächst in den Fächern Informatik und Psychologie – mit dem Self-Assessment konkrete Entscheidungshilfen an. Der verfolgte Ansatz zielt darauf ab, Abiturientinnen und Abiturienten möglichst frühzeitig und mit vertretbarem Aufwand die Möglichkeit zu bieten, selbst zu überprüfen, inwieweit ihre Erwartungen an einen Studiengang mit den tatsächlichen Inhalten und Anforderungen übereinstimmen. Das Konzept zur Erstellung eines Self-Assessments, das hier beispielhaft für den Studiengang Informatik vorgestellt wird, entstand nicht umsonst in enger Kooperation mit dem Institut für Psychologie (Prof. Dr. Helfried Moosbrugger, Dr. Siegbert Reiß, Ewa Jonkisz). Denn neben der fachlichen Qualifikation entscheiden über den Studienerfolg auch persönliche Eigenschaften wie Leistungsbereitschaft und Hartnäckigkeit. Die Auswertung des anonym durchgeführten Self-Assessments deckt außerdem Wissenslücken bei den Studieninteressierten auf, so dass eine gezielte Vorbereitung auf das Studium möglich wird. Zum Beispiel bietet der Fachbereich Mathematik und Informatik gezielte Vorbereitungskurse für Studienanfänger an, und zwar in Programmierung und Mathematik. Auch werden in den Semesterferien Repetitorien und Vorbereitungskurse angeboten – alles aus Studienbeiträgen finanziert. Auf diese Weise kann es zu einem homogeneren Kenntnisstand speziell bei den Studierenden im ersten Semester kommen. Ziel ist es, dadurch auch den »Erstsemesterschock « zu mildern. Das Online-Beratungsangebot trägt damit zu einer direkten Verbesserung der Lern- und Lehrsituation bei.