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Da ist durchaus etwas dran - Fehlerraten sollten möglichst minimiert werden. Ich erinnere mich aber auch durchaus an technische Dokumente, die von Menschen schlecht übersetzt wurden, da bei Übersetzern das Fachwissen fehlte. Andersrum gibt es bereits oben erwähnte Beispiele, bei denen die Fehlerrate von Menschen gegenüber AI-basierten Systemen höher ist (falsch-negative Erkennung von Melanomen). Für mich ist sowas auch ein Beispiel ausgelassener Variablen. Speed-to-Market ist ein wirklich wichtiger Faktor, bei dem Fehler passieren (unabhängig davon, ob von Mensch oder Maschine). Die Sorgfalt, die angewandt werden sollte, da stimme ich die zu @Markus Jung, ist höher, je höher die Konsequenzen des Handelns sind. Ob ein Übersetzungsfehler dramatisch ist, weiss ich nicht - eine falsche Krebsdiagnose (egal ob falsch-positiv oder falsch-negativ) kann durchaus dramatischere Folgen haben ... Ein anderes Beispiel in dem Zusammenhang sei das oft zitierte Netflix. Am Anfang belächelt hatte Netflix nicht das bessere Angebot an Filmen, sondern eher b-Movies, die weniger bekannt waren. Netflix wurde groß durch einen Algorithmus, der auf Basis der Vorlieben der Nutzer Empfehlungen aussprach. Je besser die Empfehlungen waren, desto mehr trug dies zur Kundenbindung bei. Long Story short: am Ende gingen große Videothekenketten pleite, da der Mensch bequem ist und selbst einen Vorteil daraus hatte. Dass Netflix einen noch größeren Vorteil daraus zog (und Daten Gold sind), interessiert von den Kunden kaum jemanden. Man kann sicherlich viel kaputt reden, doch am Ende entscheidet der Konsument, ob er einen Vorteil für sich sieht... ;)

Aha. Was ist deine Schlussfolgerung?

Es gibt im Laufe des Studiums das ein oder andere Programm, mit dem man sich das Leben erleichtern kann - diese oder äquivalente gibt es aber auch für Mac. Beispielsweise gibt es Citavi nur für Windows, Zotero steht dem m.E. in nichts nach. Auch für statistische Auswertungen ist man nicht auf Windows angewiesen 😉

Ich habe auch mein vollständiges Studium an der IUBH mit einem Mac bestritten - überhaupt kein Problem. Die IUBH gibt hier keinen Windows-Zwang vor und eigentlich sind alle Tools webbased bzw Tutorien via Zoom.

Scoring in Verbindung mit Vermietung ist sicherlich ein interessantes Beispiel. Im Falle einer Vermietung kommen Bonitätsauskunft zumeist ja dann zu Einsatz, wenn der Vermieter sich absichern möchte. Aufgrund der Kosten und benötigten Einwilligung des Mietinteressenten kenne ich es als letzten Schritt vor einem Vertragsabschluss, Inhalt der Auskunft ist ob Zahlungsausfälle drohen und wie viele Negativmerkmale (Titel) vorliegen. Die Schritte davor sind ja Ersttelefonat und Besichtigung - genügend Möglichkeiten, für erste Screenings. Für mich ist das auch ein Prozess mit genügend menschlicher Interaktion und auch dadurch genügend Möglichkeiten schon durchs Raster zu fallen, egal ob verursacht durch den potentiellen Mieter oder durch Voreingenommenheit (bias) des potentiellen Vermieters. Interessant ist dann die Variante Bankdarlehen zum Kauf eines Autos oder einer Immobilie. Teilweise sind das durchautomatisierte Prozesse, bei denen kein menschlicher Kontakt bis zur ersten Entscheidung besteht. Hier bestehen Risiken durch bias in Daten. Risiken durch bias bestehen aber auch bei Bearbeitung der Vorgänge durch Menschen - zumindest durfte ich diese Erfahrung durchaus schon machen.

@Maik-1982Viel Erfolg! Und wenn du magst, kannst du ja berichten. Ich warte gerade noch eine externe Entscheidung ab und könnte dann kurzfristig folgen (DS oder AI) ...

Bei mir juckt es auch immer mehr .. wobei tendenziell Data Science ;)

Ich denke, es gibt hier ein paar Aspekte, die man aus meiner Sicht auch erst mal für sich bewerten sollte: 1. Algorithmen sind in der Lage, bessere Ergebnisse zu liefern, als Menschen, das ist vielfach bewiesen. Als Beispiel möchte ich Ergebnisse in der Erkennung von Hautkrebs heranführen. Auch sind AI basierte Systeme in der Lage, Texte juristisch zu bewerten - schneller und mit geringerer Fehlerquote, als Menschen. Gerade in komplexen Sachverhalten, die für uns Menschen einen hohen Lernaufwand bedeuten, können uns Maschinen outperformen. Anders gibt es aber eben auch Bereiche, in denen sich solche Systeme deutlich schwerer tun, als wir Menschen, wie beispielsweise auf Bildern Eiscreme von Katzenbabys zu unterscheiden. Nennen wir es ein Ergebnis der Evolution oder Moravec's Paradox. 2. Algorithmen sind in der Lage, nachhaltig "falsche" Ergebnisse zu liefern, insbesondere dann, wenn die Quelldaten, auf denen sie basieren, nicht frei von bias sind. Garbage in -> Garbage out! Nach meiner aktuellen Kenntnis ist dies eines der derzeit wichtigsten Probleme. Ein prominentes Beispiel hierzu war die Apple Kreditkarte und das Einräumen des Kreditlimits. Gerade hier sehe ich großen Bedarf darin, mit einer Fehlerkultur lernen zu dürfen. Gerade hier ist der Bedarf an Daten immens und wird oft unter Datenschutzaspekten abgewürgt. 3. Ethische Aspekte. Ja, diese sind auf jeden Fall wichtig! Allerdings sollte die Frage nicht sein, wozu man die jeweilige Technologie nutzen könnte, sondern wozu man sie nutzen wird. Am Beispiel 'Militärischer Einsatz' dieser Technologien sind auch für mich kein schöner Gedanke. Es ist Tatsache, dass dies bereits Praxis ist, nicht nur im Fall von Drohnen. Dennoch ist es so, dass wir uns dem nicht verschliessen dürfen, da im Zweifel die Übermacht von Anderen wächst und man sich dem nicht erwehren kann. Das Beispiel China und die Überwachung in den Städten ein weiteres Szenario, zu dem man vielfältiger Meinung sein darf. Fakt ist aber, dass es ein Sicherheitsgewinn ist und man am Beispiel sich zu keiner Zeit irgendwo unsicher fühlt. Wozu diese Videoüberwachung genutzt wird und werden darf, ist ein anderes Thema und dort mit Sicherheit die ethische Diskussion auch aus meiner Sicht berechtigt. Definiert wurden mal die 'three laws of robotics', die ich als einfaches Grundregelwerk für sinnvoll erachte. Dies sind Beispiele für 'narrow AI', also spezifische Themen, für die AI genutzt wird. AI wird generalistischer werden, ob wir es wollen oder nicht. Die Frage wird dann nur sein, wer als maßgeblich Beteiligter hier lenken und somit ethische Aspekte einbringen kann. Mein Bauchgefühl sagt mir, dass wir uns an vielen Stellen zu sehr im klein-klein verlieren, statt auch an das große Ganze zu denken.

Was ich damit sagen wollte, ist dass es sich um ein gesellschaftliches Thema handelt, was wir in vielen Ländern und Kulturen vorfinden ;). Am Ende entscheidet sich der Konsument zumeist für die Lösung, die ihm einen Nutzen stiftet. Während wir in Deutschland oft scheinbar durch eine immense Angst (z.B. vor Bespitzelung) geleitet werden, trifft dies anderswo auf diesem Planeten auf Unverständnis. Ich muss zugeben, dass es mich zuweilen amüsiert, wenn Menschen sich darüber echauffieren, mit Karte zahlen zu sollen, um Bargeld zu vermeiden, zugleich aber die Payback Karte zücken, um Punkte zu sammeln. Lustiger sind eigentlich nur noch diejenigen, die auf Facebook ihre Verschwörungstheorien kund tun oder sich zuletzt auf eben dieser Platform darüber aufgeregt haben, dass ein Bonner Bäcker (aufgrund Corona) nur noch Kartenzahlung akzeptieren möchte. Vorsicht ist gut, Übervorsicht dürfte schnell zum Hindernis werden.

Fakt ist, dass das nicht stimmt und/oder zu verallgemeinernd ist. Es kommt auch hier darauf an, welche Algorithmen für welchen Zweck. In der Industrie gibt es genügend Beispiele, in denen konkret die Nutzung von AI schneller zu besseren Ergebnissen führt, als die Ergebnisse von Menschen. Ich sehe es auch aus der Perspektive des Standorts Deutschland oder Standort Europa. Und wie bereits von mir klar ausformuliert, gilt es, eine Balance zu finden, mit der die Wettbewerbsfähigkeit und den Anschluss nicht vollends verspielt werden.

@Ronald Deckert Keine Frage - Handeln sollte überlegt sein. Doch sollte m.E. abgewägt werden zwischen Chancen und Risiken. Wenn man immer erst versucht, alle potentiellen Externalitäten zu eruieren, wird man nicht von der Stelle kommen. Nicht umsonst ist Europa nicht mehr Vorreiter, wenn es um innovative Technologien geht und sowohl die USA als auch China machen uns vor, wie es geht. Eine Balance zu finden ist sicherlich nicht einfach, doch wird man nicht jede Bedenken im Vorfeld ausräumen können, sondern muss meines Erachtens auch im Bedarfsfall 'nachjustieren' müssen. Wenn wir uns weiter in der Hauptsache von Angst und Bedenken lenken lassen, dürfte es niemanden überraschen, wenn der Wohlstand sich weiter in andere Teile dieses Planeten verschiebt. Ergänzend: Wir sollten nicht blind agieren, doch nur wenn wir in (Mittel-)Europa wieder eine grössere Innovationskultur schaffen, wird man Unternehmen wie Google, Tesla, Amazon, Facebook, Alibaba und Tencent die Stirn bieten können. Zu einer Innovationskultur gehört für mich auch eine Fehlerkultur, aus der man lernen können sollte. Aber ich glaube, das driftet wieder ein wenig ab.

Ersetze Studierende durch Menschen ;) - denn dieser Aspekt ist nicht nur bei Studierenden zu beobachten. Wobei ich selbst nicht erschrocken darüber bin. Es gibt nahezu immer einen Trade-off zwischen Komfortgewinn und Aspekten des Datenschutzes, wobei wir in Zentraleuropa tendenziell deutlich mehr Bedenken haben und Dinge kaputt reden, als dies in anderen Ländern üblich ist. Diese betrifft auch Themen wie den Einsatz von KI. Aus meiner Sicht es es durchaus so, dass man einen Mittelweg finden muss, auch um die Innovationsfähigkeit und damit den globalen Anschluss nicht zu verlieren und irgendwann technologisch rückständig zu sein. Die Diskussion darüber, ob man zuerst die Risiken oder die Chancen sieht ist m.E. aber ähnlich philosophisch, wie die Diskussion darüber, ob ein Glas halb leer oder halb voll ist ...

Ich hatte mich nach einer Ausbildung (Kommunikationselektroniker) durch Erkennen und Nutzen von Chancen schnell spezialisiert. Fortbildungen wurden mit IT Zertifizierungen abgerundet, die von der Wertigkeit sicherlich weit weg von einem Studium ist. Nach einigen Jahren war die einzige Möglichkeit, sich weiter zu entwickeln, die als technischer Berater in den Vertrieb zu gehen. Zunächst auch dort als Spezialist musste ich zum Generalisten werden und in vielerlei Hinsicht umdenken. Der dortig durchschnittliche Kollege war vom Bildungshintergrund Dipl.Ing., ich hatte eine ganze Zeit lang mit einer Mischung aus Überforderung und Bore-Out zu tun, bis ich einen anderen Weg als Schlüssel zum Erfolg identifiziert hatte. Um meine Kenntnisse zu erweitern, gleichzeitig einen akademischen Abschluss anzustreben, begann ich ein Fernstudium - meine Wahl fiel dabei auf BWL, da ich mir hier auch eine große Schnittmenge mit dem Hintergrund meiner Ansprechpartner auf Kundenseite sah. Der Schritt an sich hat mich erstmalige Überwindung gekostet, das weitere Studium ging aber dann doch einher mit Weiterentwicklungen in beruflichen Umfeld. Die Flexibilität, die in meinem beruflichen Umfeld von mir erwartet wird, liess sich dabei mit den Fernstudium an der IUBH vereinbaren. Ich bin verheiratet und habe eine Tochter, daher hing es nicht ohne Opfer und Änderungen der Selbstorganisation. Das ein oder andere Hobby musste daran glauben, doch war es bis heute eine gute Entscheidung, die dazu beigetragen hat, dass ich mich beruflich und persönlich weiter entwickeln konnte. Die letzten zwei Jahre waren dann noch mal eine ganz andere Nummer und nachdem ich den Sommer und Herbst wieder viel Zeit für die Familie und mich hatte, glaube ich nicht, dass die Reise zu Ende ist ... ;) Zwei Ergänzungen: 1. Das Studium an der IUBH hat sich bereits innerhalb des Studiums finanziell mehr als ausgezahlt, das Folgestudium im Vorfeld gleich mit ... 2. Versuche, im Vorfeld und parallel an der Fernuni zu studieren scheiterten für mich am Konzept, was sich nicht mit meinem Ablauf vereinbaren liess und Limitierungen im System.

Ahh, verstanden die Online-Tests in myCampus und in deiner Kalkulation sind die zusätzlichen ECTS mit einkalkuliert. In meinem Fall ist es so, dass ich aktuell bei 273 ECTS stehe, somit direkt in den 60er einsteigen könnte, aber auch noch eruiere, ob der 120er alternativ die bessere Wahl ist. Für mich steht es unter dem Aspekt von life-long-learning und der Anwendbarkeit der Skills bereits während des Studiums - der Abschluss am Ende ist eher die Kirsche auf der Torte.

Ich tue mich auch ein wenig schwer damit, eine solche Frage zu beantworten, da auch meine Erfahrungen begrenzt sind und ich neben den beiden Hochschulen, an denen ich Studiengänge abgeschlossen habe, die Fernuni Hagen kenne. Die drei Konzepte sind für mich schon derart verschieden, dass es für mich schwierig ist, objektiv zu vergleichen. Im Vergleich zu Präsenzstudiengängen sind Fernstudiengänge insofern limitiert, als dass kein/kaum Dialog im 'Classroom' stattfindet. Nach meiner Erfahrung ist das generell so und kann nur limitiert durch Gruppenarbeiten aufgegriffen werden. Zudem ist es konzeptbedingt so, dass der Konsum der Lernmaterialien in höherer Eigenverantwortung erfolgt. Man wird weniger 'geleitet' und auch weniger 'beschallt'. Das kann auch Chance sein, nicht an die Tagesform bei einer Vorlesung gebunden zu sein und sich mit speziellen Themen direkt näher befassen zu können, erfordert aber auch Disziplin und Selbstorganisationsfähigkeit. Zudem ist nicht alles, was man in einem Studiengang lernt, relevant für den eigenen Werdegang. Manches ist gar sogar 'nett mal gehört zu haben', während andere Themen dazu einladen, sich unmittelbar näher damit zu befassen. Wenn man mit ein wenig Berufserfahrung in einen Studiengang einsteigt, sehe ich es als Vorteil an, bereits gemachte Erfahrungswerte mit einfliessen zu lassen.

Da ich auch gerade überlege, in den 60er einzusteigen (mögliche Jobentwicklung, entscheidet sich wohl zum Jahreswechsel): In welcher Form sind diese Nachweise denn zu erbringen? Die Test auf myCompus oder kommt noch etwas dazu? Ist es nicht so, dass der 120er eigentlich etwas teurer ist (laut Homepage)?

Ich hatte International Management als Wahlmodul, das war englischsprachig. Das war jetzt nicht die Englisch-Krabbelgruppe, aber auch nicht so, dass man Shakespeare interpretieren können musste. Ich denke gerade bei Themen wie Data Science sind ohnehin viele der verfügbaren aktuellen Lektüren in Englisch. Aus meinem MBA würde ich sagen, dass man da schnell rein findet und so seine Englisch-Kenntnisse im Zweifel aufbessert. Ich hatte zudem ab irgendwann Grammarly genutzt.

Skillsoft hat in der Tat interessante Kurse im Portfolio. Wir haben dennoch gerade diesen Bereich anderweitig (LinkedIn Learning) vergeben.

Bei meinem Arbeitgeber setzen wir seit >10 Jahren auf eLearning und Trainings on-demand. Klar sind die Möglichkeiten immer besser geworden, aber ich tue mich selbst ein wenig schwer an dem Begriff 'New Learning' oder was so neu daran sein soll. Der einzige Aspekt von Classroom-Trainings, den ich dabei vermisse, ist das Socializing und Networking bei den Trainings. Als (auch) IUBH-Alumnus kenne ich es auch durchaus so, dass es auch für das Studieren funktionierende Konzepte gibt. Als Vater einer Tochter in der Oberstufe bin ich aber schon erschrocken darüber, wie schlecht das Thema an Schulen läuft. Meine Observation bisher ist, dass es einerseits an Kompetenz durch Erfahrung mangelt, dass an vielen Stellen aber auch Datenschutzbedenken im Konflikt mit Möglichkeiten stehen (bspw. bidirektionales Video).

Wäre für mich in dem Fall durchaus ein KO-Kriterium. Einen Gedankengang würde ich gerne einwerfen - wenn du in das obere Management berufen wirst, hast du es dort vermutlich mit Experten auf anderen Gebieten zu tun, mit denen du entsprechend zusammenarbeiten darfst und musst. In dem Fall ist es nicht unwichtig, das Big Picture und die Perspektiven 'der Anderen' bestmöglich zu verstehen. In dem Fall wäre ein MBA sicherlich eine gute Wahl. Mit Data Science vertiefst und spezialisierst du deine Skills hingegen, was dann sinnvoll ist, wenn du speziell in diesem Bereich Potential für Fortschritt siehst - allerdings musst du auch dann die anderen Stakeholder abholen.

Ich kann nicht sagen, wie es bei SRH oder Diploma ist, aber bei der IUBH werden die Prüfungsfragen auch von den Modulverantwortlichen gestellt.

🤣 Ich denke auch nicht, dass ich auf diese Äusserung einer offensichtlich mal wieder beleidigten Person großartig eingehen möchte. Noch möchte ich mich auf das Diskussionsniveau ziehen lassen. Eine Sache möchte ich jedoch gerne richtig stellen, bevor mir hier etwas unterstellt wird: Ich bin fest davon überzeugt, dass es heutzutage gerade in dem Umfeld von AI, Data Science und Co ganz sicher keine Gender-Competence-Gaps gibt. Sicherlich sind auf entsprechenden MeetUps keine 50:50 Quoten anzutreffen - das hat meines Erachtens aber ganz sicher nichts mit fehlender Kompetenz zu tun. Damit ist der Anteil der Diskussion für mich aber auch durch. Falls jemand die Lücke hinsichtlich Skepsis gegenüber Veränderung und neuen Dingen schliessen möchte - das ist ein ganz natürlicher Aspekt des Change Managements. Und es ist bekannt, dass wir alle hier vor größeren gesellschaftlichen Herausforderungen stehen. AI wird diesbezüglich nicht von ungefähr das Potential der industriellen Revolution 4.0 zugesprochen ...

Was soll mir dazu einfallen. Bestätigen kann ich es nicht. Jeder zieht sich halt die Schuh an, der einem passt ...

@der_alex hat hier schon recht. Diese Diskussion hatten wir vor zig Jahren schon mal, als man dem, was wir heute umgangssprachlich als Computer bezeichnen, so misstraut hat, wie viele heute AI. Dabei waren Computer menschlich und eigentlich eine Tätigkeitsbeschreibung für die (üblicherweise) Damen, die wissenschaftliche Berechnungen durchgeführt haben, die heute eben jeder Taschenrechner erledigt. Auch wenn ich nicht leichtfertig auf jeden Zug aufspringe, können wir bei AI viele Parallelen zu der Entwicklung damals erkennen. Es war aber schon immer so, dass Menschen eine große Skepsis Dingen gegenüber hatten, die sie nicht verstehen.

Es mag sein, dass es mir an der ein oder anderen Stelle nützlich sein kann, anhand der Sterne zu navigieren. Ich bin allerdings fest überzeugt davon, dass auch Technologien zur Navigation redundant verfügbar sind. Wenn man neben dem Navigationssystem im Auto (Fehlerquote unter 0,1%) üblicherweise ein oder mehrere Smartphones dabei hat, die jeweils mehr als eine Navigationsmöglichkeit bieten, reicht es mir, ein Grundverständnis zu haben und die Technik bedienen zu können, die mir zur Verfügung steht. Ich schreibe auch gerne mit der Hand und auch mit Füller, doch auch wenn Theoretiker gerne den Status Quo von vor 30 Jahren konserviert hätten, dreht sich die Welt weiter. Nicht umsonst sind die meistgefragten Skillsets am Arbeitsmarkt eben solche, die mit genau diesen Technologien nativ umgehen.