Herzbergs Hörsaal: Informatik studieren mit den Ohren Dominikus Herzberg

Wer in Python programmiert, hat meist schon von der Notizbuch-Programmierung mit Jupyter bzw. JupyterLab gehört. Datenwissenschaftler*innen und KI-Entwickler*innen machen davon viel Gebrauch. Als ich eine besondere Variante der Notizbuch-Programmierung für die Programmiersprache Clojure entdeckte, war es um mich geschehen: Statt im Browser, d.h. im Notizbuch zu programmieren, bleibt man bei der Notizbuch-Programmierung mit Clojure in der Entwicklungsumgebung, und die Browseransicht wird währenddessen automatisch und live generiert; dieser Ansatz heißt dort Moldable Live Programming, die Umsetzung dazu Clerk. Ich habe die Idee aufgegriffen und etwas vereinfacht, damit sie ohne viel Aufwand auch für Java, die JShell oder jede andere Programmiersprache umsetzbar wird. Man programmiert wie gewohnt mit Java in der IDE oder mittels JShell-Skripten im Editor und instruiert den Browser, was er anzeigen soll. Ich nenne das Live View Programming. Den Namen habe ich beibehalten: Auch bei mir heißt die Realisierung des Live View Programming Clerk. Clerk für das Moldable View Programming hält automatisch während des Entwickelns die Websicht im Browser aktuell; die Nachbildung der Notizbuch-Programmierung im Stil von Jupyter/JupyterLab ist offensichtlich. In meiner Variante von Clerk für das Live View Programming instruiert Clerk den Browser, was er anzeigen soll. Das ist viel einfacher umzusetzen, ermöglicht ebenso Notizbuch-Programmierung, eröffnet aber darüber hinaus ganz andere Möglichkeiten der Verwendung z.B. zum Literate Programming.

Schauen Sie sich das mal an, spielen Sie damit und lassen Sie sich von der Idee anstecken ;-)

Das Github-Repo zu Clerk: https://github.com/denkspuren/clerk

Mir hat es ein Artikel von Holger Lyre angetan, den ich hier bespreche und um einen semantischen Aspekt erweitere. Lyre befasst sich damit, was Sprachmodelle wie ChatGPT eigentlich verstehen – und geht das als Philosoph auf ganz interessante Weise an.

Holger Lyre (2024). “Understanding AI”: Semantic Grounding in Large Language Models arXiv:2402.10992 (submitted on 16 Feb 2024)

Lyre trägt das Thema selber vor in einem Vortrag an der Uni Magdeburg. Sicher ist das der bessere Vortrag, wenn man sich dafür interessiert. Für mich lag der Wert im selber darüber Nachdenken und dem Gedanken, dass ich einen Aspekt des Semantischen bei ihm vermisse.

KI trifft Philosophie: Was versteht ChatGPT? (2023) https://www.youtube.com/watch?v=MdDQ3FAzftk (Vorlesung vom 29.11.2023, Universität Magdeburg)
Meine Folien finden sich hier: https://docs.google.com/presentation/d/1cEXr5t7oEcyrut8ZRtp04bFJg4oVuBokR9GOq_FJjqc/edit?usp=sharing

Es gibt verschiedene Angriffsformen, mit der man ein Sprachmodell attackieren kann. Fragen Sie dazu mal ChatGPT, es ist sehr auskunftsfreudig zu dem Thema. So klug, schlau und intelligent und kreativ ChatGPT auch sein mag: Hat dieser Eindruck noch Bestand, wenn man eine einfache Attacke fährt?

Ali Abdaal hat im Podcast "The Deep Life" im Gespräch mit Cal Newport einen interessanten Gedanken geäußert, der mich ans Nachdenken gebracht hat: Ist das der Grund, warum die Hälfte meiner Studierenden nicht mehr aktiv dabei ist?

Das ganze Gespräch kann man sich hier anhören: https://www.youtube.com/watch?v=Y6vFa781ofE

Der Gesprächsauszug beginnt hier:https://www.youtube.com/watch?v=Y6vFa781ofE&t=4251s

Der Didaktik-Podcast der Hochschule Macromedia, der LectureCast, hat mich zum Gespräch eingeladen. Wir sprechen über Podcasts im Hochschulkontext, speziell über Herzbergs Hörsaal. Die Gastgeber sind Prof. Dr. Andreas Hebbel-Seeger und Prof. Dr. Tamara Ranner von der Hochschule Macromedia.

Mit der Aufzeichnung verbinden wir ein Experiment: Hier auf Herzbergs Hörsaal kann man die unbearbeitete und ungeschnittene Fassung unseres Gesprächs hören. Im LectureCast, Episode 68, ist die überarbeitete Fassung zu finden. Wir wollen selber einmal wissen, wie diese unterschiedlichen Formen der Aufbereitung wirken. Und wir laden alle Hörer*innen ein, auch mal "drüben" reinzuhören und selber zu vergleichen, wie die Wirkung ist.

Episode 68: https://podcasters.spotify.com/pod/show/macromedia0/episodes/LectureCast--Episode-68-PodCast-als-Lern--und-Fortbildungsmedium-e27aao9

Der LectureCast mit allen Folgen ist zu finden bei https://open.spotify.com/show/39acYxWTZWVLXYZS8xXVrA und überall dort, wo es Podcasts gibt.

Angenommen, Sie haben Ihre Bachelorarbeit angemeldet. Die Uhr läuft, Sie haben drei Monate. Am Schluss müssen Sie einen Text abgeben, Ihre Thesis. Dann macht es doch Sinn, so früh wie möglich mit dem Schreiben zu beginnen, oder? Und immer wieder, Schritt für Schritt, den Text zu ergänzen und zu erweitern. Das ist die sogenannte Salamitaktik. Nach und nach entsteht der Text für die Thesis. Oder ist es klüger, das Schreiben der Thesis an das Ende der Forschungs- und Entwicklungsarbeit zu legen? Dann, wenn man die Ergebnisse kennt, wenn man weiß, was man zu sagen hat.

Beide Vorgehensweisen haben Ihre Vor- und Nachteile. Bei einer der beiden Strategie habe ich oft eine Dynamik beobachtet, die dem Ergebnis und der Note zur Thesis nicht gut getan hat. Denn Sie dürfen nicht vergessen, worauf es eigentlich ankommt: auf Forschung und Entwicklung, zu der Unwägbarkeiten und Überraschungen dazu gehören.