Der Kepler Award Digitale Lehre - Kepler Award for Excellence in Digital Teaching ging an die Lehrveranstaltung "Mathematics for Artificial Intelligence 1-3", die von Universitätsassistent Dr. Mario Ullrich (Institut für Analysis) abgehalten wurde.

Worum geht's in dem Fach "Mathematics for Artificial Intelligence 1-3"?
Mario Ullrich: Das Fach schafft die Grundlagen - und ist damit unerlässlich - für den Studiengang "Artificial Intelligence" an der JKU. Neben einer Einführung in die mathematische Sprache, werden wichtige Techniken und theoretische Aussagen diskutiert, die das Fundament für moderne Methoden der Datenverarbeitung und -kompression bilden.

Was macht die Lehre in diesem Fach so besonders?
Mario Ullrich: Zunächst war die gesamte Neukonzeption des Kurses für das neue AI-Studium in Zusammenarbeit mit dem "Institut für Machine Learning" und der "School of Education" ein spannendes Abenteuer für mich. Aber auch nach mittlerweile vier Jahren sind die riesige Anzahl von Studierenden und die damit verbundene Notwendigkeit von digitalen Hilfsmitteln eine wiederkehrende Herausforderung für alle Involvierten.

Besonders für mich ist, dass unter den aktuell ca. 420 Anmeldungen zu "Math for AI 1" stets 10-20 sind, die während meines Kurses ihr Talent und Interesse für Mathematik entdecken, und die auch weitere Bildungsangebote von mir wahrnehmen. Hierbei entstehen auch exzellente Abschlussarbeiten, und diese Studierenden wechseln dann teils in den Mathematik-Master, oder in einem Fall sogar an die angesehene ETH Zürich für einen Master in Data Science. Dies ist als (interdisziplinärer) Erfolg der Lehre an der JKU zu verstehen.

Was bedeutet die Auszeichnung für Sie?
Mario Ullrich: "Service-Lehre" aus der Mathematik, also Lehre für andere Fachbereiche, wird leider üblicherweise nur mangelhaft geschätzt. Oft gilt sie als besonders schwer und unnötig. Es ist daher umso erfreulicher, dass die Studierendenvertretung des AI-Studiums mich für diesen Preis nominiert hat. Eine höhere Anerkennung kann man als (Mathematik-)Lehrender kaum bekommen.

Wie sieht aus Ihrer Sicht die perfekte Lehre aus?
Mario Ullrich: Diese Frage ist für so eine große Veranstaltung - wenn überhaupt - nicht kurz und einfach zu beantworten. In jedem Fall muss gute Lehre angepasst auf das inhomogene Vorwissen und die Bedürfnisse der Studierenden sein, auch wenn sie selbst das noch gar nicht einschätzen können. Mathematik benötigt eine erhebliche Eigenleistung und Training. Es ist daher wichtig, eine gute Mischung aus Fördern und Fordern zu finden. Dies benötigt Zeit und viele Gespräche, aber auch eine gewisse Flexibilität.