HTW Berlin
FB5
Das Computerlabor spielt eine zentrale Rolle für die Umsetzung der Lehre im Rahmen der Professur für Digitale Museumsdokumentation und Transformationsmanagement. Museologie-Studierende lernen im Computerlabor die Nutzung von bisher in der Museumsdokumentation eingesetzter Software. Darüber hinaus sollen in Zukunft auch neuere Entwicklungen an der Schnittstelle zwischen Kultur und Informatik in der Lehre abgebildet werden. Hierzu ist es notwendig, auf den Computern im Labor auch prototypische und experimentelle Software in die Lehre einzubringen, die beispielsweise Ansätze des Maschinellen Lernens (ML) oder Visualisierungsansätze umsetzen. Da entsprechende – häufig prototypische – Anwendungen meist nicht als fertiges Softwarepaket Nutzer*innenfreundlich zu installieren sind, ist eine intensivere Vorbereitung und Begleitung notwendig. Die Aufgaben der Studentischen Hilfskraft (idealerweise mit Informatik/HCI-Kenntnissen) umfassen daher:
- Zurverfügungstellung von ausgewählten prototypischen Anwendungen (insbesondere aus dem Bereich ML / Computer Vision) auf den Computern im Labor sowie ergänzende Recherche von entsprechenden Anwendungen
- Einarbeitung in die Funktionen und Nutzung der Anwendungen
- Anleitung von Museologiestudierenden bei der Nutzung der Anwendungen im Rahmen von Übungen. Beschreibung der Funktionsweisen und Erstellung von Nutzungsanleitungen für nicht-technische Nutzer*innen (für Nutzung außerhalb von angeleiteten Übungen)
- In enger Zusammenarbeit mit Professorin: Erarbeitung von Workflows/Anleitungen/Empfehlungen für die Nutzung von KI-Tools (insbesondere aus der Academic Cloud / Chat AI bzw. Open Source Modellen) für (spekulative) Einsatzszenarien in der Museumsdokumentation (z.B. Verschlagwortung von Sammlungsobjekten auf Basis von Objektfotografien)
- Perspektivisch: vorbereitende Tätigkeiten zur Forschungsunterstützung. Insbesondere Erarbeitung von Evaluationsszenarien, mit denen Modell-Performance für vorab definierte Aufgaben in der Museumsdokumentation bewertet werden kann. Diese Evaluation soll dazu dienen, Nutzer*innen aus dem Museumsbereich bei der Auswahl von Modellen für ihre spezifische Aufgabe zu unterstützten. Daran anknüpfend sollen Forschungsszenarien entwickelt werden, die auf die Entwicklung von HCI-Ansätzen zur Reduktion von overconfidence und overreliance ausgerichtet sind.
Um sich für diesen Job zu bewerben, sende deine Unterlagen per E-Mail an katrin.glinka@htw-berlin.de
