Zusammenfassung Diese Studie untersucht Kompetenzunterschiede im Bereich künstlicher Intelligenz (KI) unter Studienanfänger:innen in verschiedenen akademischen Disziplinen. Insgesamt nahmen 325 Studierende der Fachrichtungen Soziale Arbeit, Medieninformatik und digitale Forensik an einer quantitativen Onlinebefragung unter Verwendung des SNAIL-Fragebogens (Scale for the assessment of non-experts AI literacy) teil. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass Studierende in MINT-bezogenen Studiengängen (Medieninformatik und digitale Forensik) über deutlich höhere Kompetenzen in den Bereichen praktische Anwendung, kritische Reflexion und technisches Verständnis von KI verfügen als Sozialarbeitsstudierende. Außerdem werden erhebliche Unterschiede in der KI-Kompetenz zwischen den Fachrichtungen zu Beginn der Hochschulausbildung deutlich. Die Studie schließt mit Implikationen für die Lehre und legt nahe, dass die gezielte Entwicklung von KI-Kompetenzen vor allem in Nicht-MINT-Fächern unerlässlich ist, um umfassende KI-bezogene Kompetenzen fachrichtungsübergreifend zu fördern.

Abstract The integration of large language models (LLMs), such as ChatGPT, into higher education opens new prospects for advanced case study work within applied learning environments. However, the adoption of generative artificial intelligence (GenAI) in universities of applied sciences remains limited and is still shaped by digital barriers and uncertainties. To address this situation, this article proposes a methodological framework for persona-based evaluations in case study work using ChatGPT-4o. The framework was developed and implemented with eight students during an international workshop week focusing on a company case study that assessed product design solutions. Evaluations were conducted through simulated perspective-taking based on specific personas, using ChatGPT-4o with purposefully designed prompts. The findings indicate that GenAI-assisted evaluations in case study work, when combined with personas, enhance domain-specific competencies, practical application, and critical reflection. Relevant implications of the proposed framework are discussed, highlighting the didactic potential of GenAI to achieve intended learning outcomes. Finally, the study’s limitations are outlined, and an outlook on future research is provided before concluding the article.

Zusammenfassung Immer mehr Legacy-Systeme in Java sollen mit Künstlicher Intelligenz (KI) unterstützt werden. Libraries stellen dabei eine Möglichkeit dar, bestehende KI-Funktionen in eigene Systeme zu integrieren. Die zentrale Frage hierzu ist: Welche Library ist für das eigene System geeignet? Um diese Fragestellung strukturiert beantworten zu können, stellt diese Forschungsarbeit Kriterien zur Auswahl von geeigneten KI-Libraries bereit. Dabei werden die KI-Libraries Deeplearning4j, Java-ML und Neuroph nach einer systematischen Vorauswahl und unter kritischer Prüfung der Auswahlkriterien bezüglich ihrer Chancen und Grenzen für deren Einsatz in Java bewertet. Die Ergebnisse dieses systematischen Vergleichs zeigen, dass je nach priorisierter Kriterienkombination stets eine differenzierte Entscheidung für die Auswahl der geeigneten KI-Library erfolgen muss.

Zusammenfassung Ein Paradigmenwechsel ist eine Änderung elementarer Konzepte und experimenteller Praktiken einer wissenschaftlichen Disziplin. Die von Berkeley-Professor Lotfi A. Zadeh vor 60 Jahren eingeführte Erweiterung der Logik kann als solcher Paradigmenwechsel bezeichnet werden.

This article presents new trends and applications in generative artificial intelligence (AI) and knowledge-based AI. Foundations and applications of large language models (LLMs) are presented, such as classifying hate speech, easy-to-read language, and retrieval-augmented generation (RAG). The important aspect of user experience (UX) for AI systems is elaborated. Finally, AI solutions in different industry sectors are presented, in particular life sciences, the energy sector, and the manufacturing industry.