DC Element | Wert | Sprache |
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dc.contributor.author | Gehlsen, Björn | - |
dc.contributor.author | Warneke, Christian | - |
dc.date.accessioned | 2025-01-29T11:01:35Z | - |
dc.date.available | 2025-01-29T11:01:35Z | - |
dc.date.issued | 2024-12-18 | - |
dc.identifier.isbn | 978-3-69018-002-3 | en_US |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12738/16926 | - |
dc.description.abstract | Sehr umfangreichen Datenbeständen steht in der öffentlichen Verwaltung ein niedriger Digitalisierungsgrad gegenüber. Gleichzeitig können Konzepte und Methoden der Informatik, die für eine weitergehende Digitalisierung essenziell sind, im Rahmen der akademischen Ausbildung zukünftiger Verwaltungsmitarbeitender nur in begrenztem Umfang vermittelt werden, da neben verwaltungswissenschaftlichen Aspekten auch rechts-, wirtschafts- und sozialwissenschaftliche Inhalte in der meist nur dreijährigen Studienzeit zu lehren sind. In diesem Beitrag unterbreiten die Autoren drei Lösungsvorschläge, die potenziell auch auf andere Hochschulen und Studiengänge übertragbar sind. Dazu werden nach einem Überblick zum Potenzial von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Öffentlichen Verwaltung zunächst Relevanz, Rahmenbedingungen und Möglichkeiten des ”interdisziplinären Lehrens und Lernens von KI“ im Public-Management-Studium vorgestellt. | de |
dc.language.iso | de | en_US |
dc.publisher | Hochschule Hannover | en_US |
dc.subject | Öffentliche Verwaltung | en_US |
dc.subject | Public Management | en_US |
dc.subject | Künstliche Intelligenz | en_US |
dc.subject | Informatik | en_US |
dc.subject.ddc | 350: Öffentliche Verwaltung | en_US |
dc.title | Public Management : KI fachfremd lehren und lernen | de |
dc.type | inProceedings | en_US |
dc.relation.conference | KI-Forum 2024 | en_US |
dc.description.version | AlternativeReviewed | en_US |
local.contributorPerson.editor | Homann, Hanno | - |
local.contributorPerson.editor | Rohbani, Cedric | - |
local.contributorPerson.editor | Will, Jens Christian | - |
tuhh.container.endpage | 8 | en_US |
tuhh.container.startpage | 5 | en_US |
tuhh.oai.show | true | en_US |
tuhh.publication.institute | Fakultät Wirtschaft und Soziales | en_US |
tuhh.publication.institute | Department Public Management | en_US |
tuhh.publisher.doi | 10.25968/opus-3429 | - |
tuhh.publisher.url | https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:960-opus4-34296 | - |
tuhh.relation.ispartofseries | KI-Forum 2024: AI 4 Students – AI in Research – AI Showroom | en_US |
tuhh.type.opus | InProceedings (Aufsatz / Paper einer Konferenz etc.) | - |
dc.type.casrai | Conference Paper | - |
dc.type.dini | contributionToPeriodical | - |
dc.type.driver | contributionToPeriodical | - |
dc.type.status | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | en_US |
dcterms.DCMIType | Text | - |
item.grantfulltext | none | - |
item.creatorGND | Gehlsen, Björn | - |
item.creatorGND | Warneke, Christian | - |
item.cerifentitytype | Publications | - |
item.tuhhseriesid | KI-Forum 2024: AI 4 Students – AI in Research – AI Showroom | - |
item.creatorOrcid | Gehlsen, Björn | - |
item.creatorOrcid | Warneke, Christian | - |
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item.openairecristype | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | - |
item.fulltext | No Fulltext | - |
item.openairetype | inProceedings | - |
item.seriesref | KI-Forum 2024: AI 4 Students – AI in Research – AI Showroom | - |
crisitem.author.dept | Department Public Management | - |
crisitem.author.dept | Department Public Management | - |
crisitem.author.orcid | 0009-0009-3320-6463 | - |
crisitem.author.parentorg | Fakultät Wirtschaft und Soziales | - |
crisitem.author.parentorg | Fakultät Wirtschaft und Soziales | - |
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