Um KI in die Bildungsumgebung zu bringen, müssen IT-Verantwortliche in der Schulumgebung den Weg mit der richtigen Infrastruktur ebnen. Schließlich ist jedes KI-System nur so gut wie die grundlegende Technologie, die es unterstützt. Alles beginnt mit Daten.

Es ist eine alte, aber immer noch gültige Mentalität in der IT: Bringen Sie Ihre Daten in Ordnung, und alles andere wird sich von selbst ergeben. KI-Modelle können ohne die richtige Art von Qualitätsdaten einfach nicht effektiv funktionieren, sowohl in der Trainingsphase als auch wenn Modelle im Feld Rückschlüsse ziehen. 

Wenn Sie KI-Modelle in einer Schulumgebung implementieren möchten, müssen diese auf sichere Daten trainiert und fein abgestimmt sein, um unerwünschte Ausgaben zu begrenzen. Aber auf einer grundlegenderen Ebene müssen Schulen, die KI in irgendeiner Form nutzen möchten, sicherstellen, dass ihre digitalen Aufzeichnungen so gut wie möglich sind, um das Beste aus ihren KI-Diensten herauszuholen.

Konkret bedeutet dies, in eine ausreichende Dateninfrastruktur zu investieren.

Aufbau einer geeigneten KI-Infrastruktur: Was Sie wissen sollten 

Richten Sie ein strenges Data-Governance-Modell ein, das die aktuellen und kurz- bis mittelfristigen Anforderungen an Ihre Daten berücksichtigt. Abhängig vom Grad der digitalen Transformation, die Ihre Einrichtung bereits durchlaufen hat, kann dies auch mit erheblichen Digitalisierungsbemühungen verbunden sein, die alle zu einer reibungslosen KI-Integration beitragen.

Daten sollten verarbeitet, für eine einfache Verwendung gekennzeichnet und in einer skalierbaren Umgebung gespeichert werden, um einer zukünftigen Datenerweiterung gerecht zu werden. Kurzfristig ist dies ideal für jede Schule, die KI nutzen möchte, um mithilfe von Datenanalysen Erkenntnisse aus ihren Daten abzuleiten. Wenn es für eine Schule erforderlich ist, ein KI-Modell auf der Grundlage ihrer eigenen Daten zu trainieren, um es beispielsweise in der internen Kommunikation zu verwenden, helfen richtig strukturierte und kommentierte Daten Datenwissenschaftlern dabei, dem Modell die relevantesten Informationen zu liefern.

Um diesen Anforderungen gerecht zu werden, greifen Unternehmen des privaten Sektors größtenteils auf die Cloud zurück, und auch der öffentliche Sektor wäre gut beraten, dies zu tun. Einer der Hauptvorteile der Investition in eine Cloud-Infrastruktur besteht darin, dass sie von Natur aus skalierbar ist und sich daher erweitern oder verkleinern lässt, um den sich ändernden Anforderungen jedes Unternehmens gerecht zu werden.

Angesichts der Art von Daten, die Schulen sammeln und speichern, hat eine ordnungsgemäße Datenverwaltung hohe Priorität. Während jeder Bildungsverwalter die ethischen Auswirkungen und Grenzen des Einsatzes von KI in seiner Schule berücksichtigt, muss er sich auch fragen, inwieweit seine aktuelle Datenspeicherlösung die Daten von Schülern und Mitarbeitern schützen kann. 

Wenn es darum geht, vertrauliche Informationen zu KI-Schulungszwecken an Dritte weiterzugeben, müssen Führungskräfte ihren Technologie-Stack um zusätzliche Schutzmaßnahmen erweitern. Dies könnte bedeuten, in Technologien zur Verbesserung der Privatsphäre (PETs) zu investieren, die es Unternehmen ermöglichen, Daten zu analysieren, ohne sie zu verschieben oder offenzulegen, und auch synthetische Daten zu generieren, auf denen ein Large Language Model (LLM) trainiert werden kann. Dies würde es einer Schule theoretisch ermöglichen, einen LLM beispielsweise anhand von Beispielantworten in einem Test zu schulen, ohne die tatsächlichen Antworten der Schüler preiszugeben.

Seien Sie bereit, neue Hardware hinzuzufügen, die speziell für die Unterstützung von KI entwickelt wurde. KI-Hardware ist derzeit sehr gefragt – es ist kaum vorstellbar, dass die Preise für Grafikprozessoren (GPUs) und neuronale Prozessoren (NPUs) stark sinken, während das Interesse an KI weiterhin groß ist. Glücklicherweise müssen selbst die größten Schulen wahrscheinlich nicht direkt in KI-Hardware investieren und können ihre Daten stattdessen über die Cloud auf spezielle Hardware übertragen.

Auch hier können Managed Service Provider (MSPs) helfen, mit vorgefertigten Frameworks für KI, die in der Cloud gehostet und durch Hardwarebeschleuniger unterstützt werden, die beispielsweise vom KI-Spezialisten Nvidia entwickelt wurden. MSPs können maßgeschneiderte Modellschulungen oder Inferenzanforderungen bereitstellen, je nachdem, welches Ergebnis eine Schule anstrebt, und die im Vorfeld getätigten Investitionsausgaben – ein Problem für jeden Schulleiter, der auf sein Budget schaut – durch Betriebsausgaben ersetzen, die an die tatsächliche Nutzung von KI im Tagesgeschäft gekoppelt sind. Tagesbasis.

Seien Sie sich bewusst, dass die zukunftssichere KI-Infrastruktur für jede Schule den zukünftigen Bedarf antizipiert. Auch wenn aktuelle Innovationen im KI-Bereich den Eindruck erwecken könnten, dass Schulen gezwungen wären, mit den ständigen Veränderungen und Fortschritten in der KI-Technologie Schritt zu halten, ist dies unwahrscheinlich. Die neuesten Modelle erreichen bereits ein Gleichgewicht zwischen Leistung und Parametergröße, was anfängliche Bedenken, dass Organisationen wie Schulen aufgrund hoher Betriebskosten davon abgehalten werden, KI zu nutzen, ausräumen könnte.

Wenn Sie letztendlich einen Plan ausgearbeitet haben, wie Sie KI genau in Ihrer Schule einführen möchten, oder einen Überblick darüber haben, was eingerichtet werden muss, um eine zukünftige Einführung zu ermöglichen, sind Sie eigentlich schon auf einem guten Weg. 

Sobald die erste KI-Infrastruktur vorhanden ist, können Sie dank Skalierbarkeit und Effizienzsteigerungen schrittweise Verbesserungen vornehmen, ohne dass die damit verbundenen Kosten für ein regelmäßigeres Heben und Verschieben Ihrer Systeme anfallen.

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• Quelle: https://www.techlearning.com/news/building-an-ai-friendly-infrastructure-in-schools