Angebote der SAPS
Teilnahmebestätigung — Workshop (vor Ort), 150 €
Psychologie und Pädagogik, deutsch
Mit.Wegen.Trotz KI - Selbstreguliert Lernen
Der Workshop richtet sich in erster Linie an Lehrkräfte, aber auch an Eltern, Interessierte und alle Lernende, die sich mit den Möglichkeiten und Herausforderungen von künstlicher Intelligenz (KI) für das Lernen auseinandersetzen möchten. Als Team aus der Lehr-Lernforschung wollen wir Ihnen sowohl praxisnahe als auch theoretische Inhalte vermitteln. Wir zeigen Ihnen, wie selbstreguliertes und motiviertes Lernen - mit, trotz oder gerade wegen KI - gelingen kann. In diesem Workshop ermuntern wir Sie, die Perspektive der Lernenden einzunehmen und KI-Werkzeuge für effektives Lernen zu erproben sowie für Ihre eigenen Bedürfnisse (weiter) zu entwickeln.
Termin
- 20. Oktober 2026, 14 - 18 Uhr
Teilnahmebestätigung — Seminar (vor Ort)
Management und Wirtschaft, deutsch
Nachhaltigkeit und die planetaren Grenzen
Nicht nur die Weltbevölkerung wächst, sondern auch der Ressourcenverbrauch. Mit der Agenda 2030 und den dort definierten Nachhaltigkeitsentwicklungszielen (sustainable development goals, SDGs) haben die Vereinten Nationen skizziert, wie ein nachhaltiges Leben sozial und umweltgerecht gestaltet werden könnte. Dabei stehen die definierten sozio-ökonomischen Ziele zumindest teilweise im Widerspruch zu den ökologischen Zielen. Unabhängig davon haben Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler den Begriff der „Planetaren Grenzen“ eingeführt und für verschiedene Bereiche diese Grenzen quantitativ definiert. In verschiedenen Bereichen hat die Menschheit die planetaren Grenzen bereits überschritten, wie beispielsweise beim Verlust der genetischen Vielfalt oder beim Einsatz von Düngemitteln. In anderen Bereichen wie dem Klimawandel oder der Landnutzungsänderung kommen wir in Grenzbereiche.
Termine
- 2 Termine zu 2 Stunden
Teilnahmebestätigung — Workshop (vor Ort), 1120 €
Management und Wirtschaft, Informatik und Mathematik, deutsch
KI in der Versicherung - Wie Versicherer ihre Daten intelligent nutzen können - Basiskurs
Die Digitalisierung hat inzwischen die Versicherungsbranche erreicht. Sowohl durch verbesserte Services für Kunden (z.B. im Internet) als auch durch optimierte Prozesse im Unternehmen entstehen sehr große Datenmengen (vgl. laufende Big Data Diskussion). Dabei ist zu beobachten, dass oftmals viele Informationen aus den Daten ungenutzt bleiben. Gezielt Informationen aus verfügbaren Daten zu gewinnen, wird zukünftig zu einem zentralen Wettbewerbsfaktor für Versicherer. Hier bilden Methoden des Predictive Modeling und insbesondere Machine-Learning-Verfahren die Grundlage, um die Daten intelligent zu nutzen. Im Basiskurs geben wir einen Überblick über innovative Methoden in der modernen Datenanalyse und stellen die allgemeine Vorgehensweise sowie die relevanten Verfahren zur Vorhersagemodellierung vor. Alle im Kurs behandelten Modelle werden sorgfältig und vollständig vorgestellt und nicht als bekannt vorausgesetzt. Neben den methodischen Grundlagen und Funktionsweisen werden zu allen Modellen die jeweiligen Eigenheiten im Umgang bei der Modellierung, die konkreten Datenanforderungen sowie Vor- und Nachteile aufgrund der zugrundeliegenden Theorie und der praktischen Erfahrung der Dozenten erläutert. Anhand einer didaktisch schrittweise durchgeführten Einführung in die Modelle erfolgt dabei auch die Erarbeitung allgemeiner theoretischer und praktischer Grundlagen und Konzepte in Data Analytics (wie z.B. Overfitting) sowie die gezielte Besprechung von notwendiger Datenvorverarbeitung und möglichen Validierungskriterien. Daneben gehen wir auf die Möglichkeiten und Grenzen der Nutzung von KI (Generative AI) in diesem Zusammenhang ein. Termin:
- 22. und 23. September 2026
Teilnahmebestätigung — Workshop (vor Ort), 145 €
Management und Wirtschaft, deutsch
Unternehmerisches Handeln: Umgang mit Unsicherheit und kognitiven Verzerrungen
Unternehmer:in zu sein bedeutet sich ständig in unsicheren Gewässern zu bewegen. Der schlechte Umgang mit solchen Unsicherheiten führt oft dazu, dass Unternehmer:innen scheitern. Das Team um den Entrepreneur und Forscher Noah Bellwald hat eine Methode entwickelt, welche es Unternehmer:innen erlaubt, diese Unsicherheiten systematisch anzugehen und zu überwinden.
Termin
- Montag, 26. Februar 2024
Teilnahmebestätigung — Seminar (online), 390 €
Psychologie und Pädagogik, deutsch
Zeitmanagement in Zeiten von Corona
Teilnahmebestätigung — Vortrag
Psychologie und Pädagogik, deutsch
Bildung im KI-Zeitalter – Die Zukunft des Lernens
Sind Sie neugierig auf die Auswirkungen von Künstlicher Intelligenz (KI) auf die Bildungslandschaft von heute? Dann entdecken Sie mit uns die Chancen und Herausforderungen, die KI-basierte Technologien in Bildung und Lernen mit sich bringen. Wir, das Team der Lehr-Lernforschung der Universität Ulm, werden Ihnen aufzeigen, wie diese innovativen Technologien effektiv eingesetzt werden können und Ihnen ein tieferes Verständnis davon vermitteln, wie KI in Bildungsprozessen integriert werden kann.
Termin
- 15. Oktober 2024
Teilnahmebestätigung — Seminar (online), 79 €
Psychologie und Pädagogik, Naturwissenschaften, deutsch
Grundlagen der Lernplattform Moodle
Teilnahmebestätigung — Seminar (online), 160 €
Psychologie und Pädagogik, deutsch
Kinder beim Lernen unterstützen - ein Kurs für Eltern und andere Lernbegleiter
Teilnahmebestätigung — Workshop (vor Ort), 1120 €
Management und Wirtschaft, Informatik und Mathematik, deutsch
KI in der Versicherung - Wie Versicherer ihre Daten intelligent nutzen können - Intensivkurs
Die Digitalisierung hat inzwischen die Versicherungsbranche erreicht. Sowohl durch verbesserte Services für Kunden (z.B. im Internet) als auch durch optimierte Prozesse im Unternehmen entstehen sehr große Datenmengen (vgl. laufende Big Data Diskussion). Dabei ist zu beobachten, dass oftmals viele Informationen aus den Daten ungenutzt bleiben. Gezielt Informationen aus verfügbaren Daten zu gewinnen, wird zukünftig zu einem zentralen Wettbewerbsfaktor für Versicherer. Hier bilden Methoden des Predictive Modeling und insbesondere Machine-Learning-Verfahren die Grundlage, um die Daten intelligent zu nutzen. Im Intensivkurs richten wir unseren Fokus auf das sog. Modelltuning für die im Basiskurs vorgestellten Data-Analytics-Verfahren. Nach kurzen Wiederholungen der einzelnen Modelle zur Auffrischung für die Verwendung im weiteren Workshop vermitteln wir, wie in einem einheitlichen automatisierten Prozess eine Fülle an verschiedenen Data-Analytics-Verfahren trainiert, optimiert und miteinander verglichen werden, um ein bestmögliches Vorhersagemodell herzuleiten. Dazu wird aufgezeigt, wie das Modelltraining der verschiedenen Modelle samt der daten-, anwendungs- und modellgetriebenen Datenvorverarbeitung übergreifend in konsistente Validierungsstrategien und -kriterien eingebettet wird. Zentraler Bestandteil des Kurses sind dabei die Bedeutung und Wechselwirkung der Hyperparameter der Modelle sowie die verschiedenen Möglichkeiten und das grundsätzliche performante Vorgehen beim Modelltuning. Weiterer Fokus des Intensivkurses sind grafische Möglichkeiten, die Güte der entstandenen Modelle zu vergleichen und die Einflüsse einzelner Merkmale approximativ zu erklären. Bei all diesen Aspekten (Datenaufbereitung, Modellkalibrierung, Hyperparametertuning, Visualisierungen etc.) kann der Einsatz von Generative AI hilfreich und effizienz-steigernd sein. Termin:
- geplant für Herbst 2026 Anmeldung für Warteliste möglich
Teilnahmebestätigung — Seminar (vor Ort), 79 €
Psychologie und Pädagogik, Naturwissenschaften, deutsch
Basiskurs Videokonferenz
Teilnahmebestätigung — Workshop (online oder vor Ort), 150 €
Psychologie und Pädagogik, deutsch
Lernen fördern und Prüfungen gestalten – Trotz und mit KI
Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Rahmenbedingungen von Lernen, Lehren und Prüfen grundlegend. Dieser Workshop richtet sich an alle, die im Bildungsbereich tätig sind, selbst lernen oder sich fundiert mit aktuellen Entwicklungen auseinandersetzen möchten. In einem interaktiven Format verbinden wir wissenschaftlich fundierte Impulse mit praxisnahen Anwendungen. Sie erhalten Einblicke, wie KI den Lernprozess unterstützen kann, welche Implikationen sich für Prüfungen ergeben und wie sich Prüfungsformate zeitgemäß und kompetenzorientiert weiterentwickeln lassen. Der Workshop bietet Raum, das Erlernte unmittelbar zu erproben und sich mit anderen Teilnehmenden über Erfahrungen und Perspektiven auszutauschen.
Termin
- 3. November 2026, 14 - 18 Uhr
Teilnahmebestätigung — Workshop (online), 1070 €
Informatik und Mathematik, Management und Wirtschaft, deutsch
Einführung in die Statistik-Software R zur Datenanalyse
Seit ihrer Entwicklung in den 1990er Jahren hat sich die frei verfügbare Programmierumgebung und -sprache R (https://www.r-projekt.org/) zunehmend zur Standardanwendung für statistische Fragestellungen und Datenanalysen in Wissenschaft und Wirtschaft entwickelt. Die Gründe für die zunehmende Verwendung von R auch in der Versicherungsbranche sind zahlreich, u.a.:
- Durch die Leistungsstärke und die kurzen Innovationszyklen der Programmiersprache bei der Anwendung von Verfahren der Statistik und Datenanalyse (vor allem auch im Bereich des Machine Learnings) ist R insbesondere in diesem Bereich oft das Mittel der Wahl für Statistiker und Data Scientists weltweit.
- Aufgrund der gegenüber herkömmlichen Anwendungen (z.B. MSExcel®, MSAccess®, etc.) überlegenen Möglichkeiten zur Datenverarbeitung, ist R auch für klassische aktuarielle Einsatzgebiete (Bestandsprojektionen, Datenaufbereitung, uvm.) eine interessante Alternative.
- 29./30. September und 6./7. Oktober 2026, 4 Online-Termine, jeweils 8:30 Uhr bis 12:30 Uhr