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SUMMARY:DGI-Zertifikatskurs KI in Bibliotheken
DESCRIPTION:Achtung! Interessenten für die Runde 2026/2027 können sich hier unverbindlich voranmelden\n\n\n\n\n\n\n\n\nVoranmeldung\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nPraktische Möglichkeiten beim Einsatz von KI-Technologien in Bibliotheken\n\n\n\n\n\n\n\nKI in Bibliotheken: Zukunft gestalten – vom Wissen zum HandelnSeit ChatGPT Ende 2022 die Welt der KI greifbar machte\, ist die Technologie in aller Munde. Doch Bibliotheken nutzen KI längst im Hintergrund: bei der Digitalisierung von Beständen\, in Chatbots oder der Erschließung von Daten. Wie einst das Internet\, Suchmaschinen oder Wikipedia verändert KI nun erneut\, wie wir Informationen organisieren\, vermitteln und nutzen. \n\n\n\nSind Sie bereit\, diese Transformation aktiv mitzugestalten?Unser modularer Zertifikatskurs bietet Bibliotheksfachkräften einen Raum\, um KI praktisch zu erproben\, kritisch zu reflektieren und strategisch einzuordnen.  \n\n\n\nWas Sie erwartet – kurz und knapp\n\n\n\n\n\n\n\n\nAuftaktveranstaltung in Kooperation mit der KOBV Verbundzentrale – Zuse Institut Berlin am 20. November 2026 in Berlin.\n\n\n\n9 Online-Module (2 x 2 Stunden\, Hausaufgaben) im Zeitraum Januar bis April 2027\n\n\n\nInteraktives Lernen in kleiner Gruppe\n\n\n\nZertifikat mit Leistungsnachweis\n\n\n\n\nUnsere Referentinnen und Referenten aus den letzten Jahren\n\n\n\n\n\n\n\n\nProf. Christian Wartena (Hochschule Hannover)\n\n\n\nFabian Rack (iRights.Law und FIZ Karlsruhe)\n\n\n\nMalte Dreyer (Humboldt-Universität zu Berlin)\n\n\n\nTillmann Scheel (AboutSomethinK)\n\n\n\nMoritz Mutter (Digitale Welten VÖBB)\n\n\n\nSascha Safenreider (GWDG – Gesellschaft für wissenschaftliche Datenverarbeitung mbH Göttingen)\n\n\n\nStefan Geißler (Kairntech)\n\n\n\nElisabeth Mödden (Deutsche Nationalbibliothek)\n\n\n\nAnne Jacobs (Deep Thoughts GmbH)\n\n\n\nProf. Dr. David Scheffer (NORDAKADEMIE gemeinnützige Aktiengesellschaft\, Hochschule der Wirtschaft)\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nLehrgangsleitung\n\n\n\nDr. Frank Seeliger leitet seit 2006 die Wildauer Hochschulbibliothek\, seit 2015 den berufsbegleitenden Masterstudiengang Bibliotheksinformatik und ist Kuratoriumsmitglied beim Bibliotheksverbund KOBV seit 2017. \n\n\n\nTeilnehmeranzahl\n\n\n\nmaximal 18 Personen \n\n\n\nVoraussetzungen\n\n\n\n\nBerufserfahrung im Bibliotheksumfeld\n\n\n\nInteresse und Aufgeschlossenheit\n\n\n\nErste Erfahrungen mit KI-Tools\n\n\n\nKeine Programmierkenntnisse vorausgesetzt\n\n\n\n\nKosten\n\n\n\nEUR 950- zzgl. 7% MwSt. (DGI-Mitglieder)                                          EUR 1250- zzgl. 7% MwSt. (Nicht-Mitglieder) \n\n\n\nIn Kooperation mit\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\nModule:\n\n\n\n\n\n\n\n – Onboarding\n\n\n\nEinführung in den Lehrgang\, Vorstellung der Kursteilnehmenden \n\n\n\n\n\n\n\n– Präsenzveranstaltung\n\n\n\nKOBV Verbundzentrale – Zuse Institut Berlin \n\n\n\n\n\n\n\n – Modul I: Einsatz von LLMs\n\n\n\nEinführung in KI für Beschäftigte in Infrastruktureinrichtungen\, Fokus auf LLMs\, Prompting\, Sicherheit\, Anwendungsfälle und Integration in Hochschul-IT \n\n\n\n\n\n\n\n– Modul II: Rechtliche Grundlagen\n\n\n\nRechtliche Herausforderungen von KI in Bibliotheken: Datenschutz\, Autorschaft\, Urheberrecht\, AI Act. Auswirkungen von KI auf wissenschaftliches Arbeiten und Bewertung rechtlicher Implikationen. \n\n\n\n\n\n\n\n– Modul III: Einführung in KI\n\n\n\nGrundlagen und Prinzipien des maschinellen Lernens\, künstliche neuronale Netze und große Sprachmodelle \n\n\n\n\n\n\n\n– Modul VI: LLMS und ihre Optimierung –  RAG\n\n\n\nTechnische Grundlagen von LLM und GPT-Systemen\, Experimentieren mit LLM-Beispielen zum Verständnis der Funktionsweise\, Diskutieren der Verwendung von datenschutzrechtlich geschützten Material und Dokumenten\, Datenquellen der vorhandenen Modelle\, Finetuning von LLM und LoRA (Low-Rank Adaptation)\, Anpassung von vorhandenen LLM im RAG-System \n\n\n\n\n\n\n\n– Modul V: Chatbots für Mediensammlungen\n\n\n\nFunktionsweise von Chatbots und RAG-Systemen\, Fähigkeiten und Fehler von KI-Modellen einschätzen\, Basiskenntnisse Prompting. \n\n\n\n\n\n\n\n– Modul VII: Agenten: Große Sprachmodelle jenseits von Textverstehen und -generierung einsetzen\n\n\n\nVorstellung aktueller Frameworks zur Kopplung von LLMs mit Agenten. Im Praxisteil setzen Teilnehmenden ein Projekt ihrer Wahl um\, bei der die Kommunikation eines LLM mit einer als Agent einzubindenden externen Funktionalität versucht wird. \n\n\n\n\n\n\n\n– Modul VII: Automatische Erschließung und Fremddatenanreicherung\n\n\n\nEinblick in DNB-Verfahren zur Erschließung digitaler Publikationen\, Fokus auf KI-Technologien und Zukunftsstrategien \n\n\n\n\n\n\n\n– Modul VIII: KI-Strategie / Change Management\n\n\n\nStrategieentwicklung für KI-Projekte (KI-Team zusamenstellen\, Ausgangslage\, Bedarfsermittlung\, Identifizierung von KI-Use Cases\, Stakeholder-Analyse\, Entwicklung von Visionen und Zielen\, KI-Roadmap\,Partizipation von Mitarbeitenden und Kunden) und Basiswissen Changemanagement in KI-Projekten (Kommunikation in KI- und Change-Projekten\, Auswahl und Planung von Changemaßnahmen (Schulungen\, Support\,Handbücher\, Infomaterial etc.)\, Umgang mit Emotionen und Widerständen) \n\n\n\n\n\n\n\n– Modul IX: Chancen und Risiken beim Einsatz von KI\n\n\n\nAnalyse von Chancen und Risiken von KI in der Bibliothekswelt mittels des Wertequadrates\, Schnittstellen zu Psychologie\, Neurowissenschaften und Informatik \n\n\n\n\n\n\n\n– Abschlussprüfung und Feedbackrunde
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SUMMARY:Gute Datenstrukturen: eine Zeile pro Vorgang\, eine Spalte pro Merkmal\, ein Wert pro Zelle
DESCRIPTION:Anmelden\n\n\n\n\n\n\n\n\nListen entstehen im Arbeitsalltag nebenbei – eine Spalte dazu\, eine Zelle eingefärbt\, eine Zwischensumme für den Bericht – und sehen am Ende ordentlich aus. Sobald aber jemand zählen\, filtern oder zwei Listen verbinden will\, beginnt das Umbauen von Hand: Filter greifen ins Leere\, Summen stimmen nicht\, und nach der nächsten Aktualisierung geht alles von vorn los. Der Workshop vermittelt die wenigen Strukturregeln\, die darüber entscheiden\, ob eine Tabelle sich auswerten lässt. Wer sie beim Anlegen einer Liste beachtet\, spart das Umbauen für immer: Filter\, zusammenfassende Auswertungen und Power Query – die in Excel eingebaute Datenaufbereitung – funktionieren dann auf Anhieb. Die Regeln gelten unabhängig vom Werkzeug; geübt wird in Excel\, an Beispielen aus dem Bibliotheks- und Informationsalltag. \n\n\n\nInhalte des Workshops\n\n\n\n\nDatenliste und Bericht auseinanderhalten: Eine Datenliste ist zum Auswerten gebaut\, ein Bericht zum Lesen – wer beides in eine Tabelle packt\, bekommt eine Tabelle\, die keines von beiden gut kann\n\n\n\nDie drei Grundregeln anwenden: eine Zeile pro Vorgang\, eine Spalte pro Merkmal\, ein Wert pro Zelle\n\n\n\nTypische Regelverstöße erkennen: Name und Vorname in einer Zelle\, Währungszeichen im Betrag\, ‚o.J.‘ in der Jahresspalte – und welche Auswertung an welchem Verstoß scheitert\n\n\n\nNummerierte Spalten wie Thema_1 bis Thema_3 entschärfen: warum sie jedes Auszählen zur Handarbeit machen – und wie die Einträge wieder auswertbar werden\, sobald sie untereinander in einer Spalte stehen statt nebeneinander in dreien\n\n\n\nFeste Angaben auslagern: Lieferantennamen\, Kategorien und andere Stammdaten in eine eigene kleine Tabelle – einmal gepflegt\, in jeder Liste richtig\n\n\n\nListen verbindbar anlegen: eine gemeinsame Kennung (ein Schlüssel) in beiden Tabellen\, über die sich etwa Bestellliste und Lieferantenliste später eindeutig zusammenführen lassen\n\n\n\nHerkunft als Spalte erfassen: steht der Standort oder das Jahr nur im Dateinamen oder Blattnamen\, geht diese Angabe beim Zusammenführen mehrerer Listen verloren\n\n\n\nWas Excel nicht lesen kann: Farben als Markierung\, verbundene Zellen\, Leerzeilen und Zwischensummen – und wie eine zusätzliche Spalte dieselbe Information auswertbar macht\n\n\n\nEine Erfassungsvorlage anlegen\, die gute Struktur von selbst entstehen lässt: Auswahllisten für feste Werte\, einheitliche Datums- und Zahlenformate\n\n\n\n\nPraktische Übungen\n\n\n\nWir arbeiten an vorbereiteten Beispieldaten – Erwerbungslisten\, Veranstaltungsanmeldungen\, Meldungen mehrerer Standorte – jeweils als Paar: dieselbe Information einmal so\, wie die Liste nebenbei entstanden ist\, und einmal so\, dass sie sich auswerten lässt. Die gezeigten Muster lassen sich auf vergleichbare Listen aus anderen Verwaltungskontexten übertragen. \n\n\n\n\nAn drei typischen Alltagslisten die verletzte Regel aufspüren und sehen\, an welcher Stelle die Auswertung scheitert\n\n\n\nEine als Bericht formatierte Liste in eine auswertbare Datenliste überführen\n\n\n\nImmer wieder eingetippte Namen in eine Stammdaten-Tabelle auslagern und über ein Kürzel als gemeinsame Kennung mit der Liste verbinden\n\n\n\nEine Erfassungsvorlage aufbauen und mit Beispielfällen befüllen\n\n\n\nDie Gegenprobe führen: dieselbe Frage – etwa Summen je Sachgebiet – an der alten und an der neuen Struktur stellen\n\n\n\n\nZiel des Workshops\n\n\n\nTeilnehmende erkennen auf einen Blick\, ob eine Tabelle sich auswerten lässt\, und legen neue Listen so an\, dass Filtern\, Zählen und Verbinden ohne Umbau funktionieren. Wer die Regeln benennen kann\, kann sie außerdem einer KI mitgeben: Aus ‚räum das mal auf‘ wird ein präziser Auftrag – eine Zeile pro Vorgang\, Stammdaten in eine eigene Tabelle\, Herkunft als Spalte –\, mit dem ein KI-Assistent beim Aufräumen gewachsener Listen helfen kann. Als Arbeitsmittel nehmen die Teilnehmenden eine Erfassungsvorlage und eine einseitige Checkliste mit. \n\n\n\nIn sich abgeschlossen. Grundlegende Computerkenntnisse genügen; es reicht\, Excel-Dateien öffnen und Zellen ausfüllen zu können. \n\n\n\nReferent\n\n\n\nPeter Kocmann ist IT-Didaktiker und Spezialist für angewandte KI. Langjähriger Dozent am Weiterbildungszentrum der Freien Universität Berlin und an der Charité Fortbildungsakademie\, mit Schwerpunkten in Datenbanktechnologien\, Datenanalyse und Prozessautomatisierung – SQL\, Power Query\, KNIME. Microsoft Office Specialist Expert (Excel); Information Technology Specialist in den Domänen Databases und Data Analytics. \n\n\n\nTeilnehmendenanzahl\n\n\n\nmax.12 Personen \n\n\n\nTechnische Voraussetzungen\n\n\n\n\nTechnische Ausstattung: Ein Computer oder Laptop mit stabiler Internetverbindung sowie Webcam und Headset für Zoom.\n\n\n\nSoftware: Excel (Microsoft 365 oder Excel 2019/2021).\n\n\n\nKenntnisse: Grundlegende Computerkenntnisse; es genügt\, Excel-Dateien öffnen und Zellen ausfüllen zu können. Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich.\n\n\n\nVorbereitung: keine; die Beispieldateien werden zu Beginn des Workshops ausgeteilt.\n\n\n\n\nDas Webinar richtet sich an\n\n\n\nMitarbeitende aus Bibliotheken\, Informationseinrichtungen\, Wissenschaftsmanagement und Verwaltungen\, die Listen anlegen oder pflegen – Erwerbungen\, Anmeldungen\, Bestände\, Projekte – und diese Listen auch auswerten müssen. \n\n\n\nKosten\n\n\n\nEUR 88\,00- zzgl. 7% MwSt. (DGI-Mitglieder)EUR 104\,00- zzgl. 7% MwSt. (Nicht-Mitglieder)
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