eventIntegration of AI into Society: Foundations, Methods, and Applications (S)
person Antonia Meythaler

Nächster Termin: Am 03. Juli um 14:00 Uhr

Termine

Einzeltermin | Fr, 10.04.2026, 14:00 - Fr, 10.04.2026, 17:30 | C 6.317 Seminarraum
Einzeltermin | Fr, 24.04.2026, 14:00 - Fr, 24.04.2026, 17:30 | C 6.317 Seminarraum
Einzeltermin | Sa, 25.04.2026, 10:00 - Sa, 25.04.2026, 16:30 | C 14.006 Seminarraum
Einzeltermin | Fr, 08.05.2026, 14:00 - Fr, 08.05.2026, 18:30 | C 14.102 b Seminarraum
Einzeltermin | Fr, 03.07.2026, 14:00 - Fr, 03.07.2026, 19:00 | C 14.006 Seminarraum

Studienplankontext

Kombinierte wissenschaftliche Arbeit
Presentations (60%)
Seminar Paper (40%)
Prüfungstermin: Dienstag, 15.09.2026
Wiederholungstermin: Zu dieser Prüfung wird kein Wiederholungstermin angeboten, da sie didaktisch untrennbar mit einer der zugeordneten Lehrveranstaltungen verbunden ist. Die Wiederholung der Prüfungsleistung ist somit erst bei erneutem Modulangebot möglich.
Anzeige von Anmeldebeginn und -ende systembedingt. Selbständige Anmeldung nur zum Prüfungstermin und nicht zum Wiederholungstermin möglich.

Organisatorisches

Seminar
max. 2 von 14 Sitzungen (~14%) online synchron
2
zentrales Verfahren zur Restplatzvergabe (mit Teilnehmerbegrenzung)
25

Anmeldung

zentrales Verfahren zur Restplatzvergabe (mit Teilnehmerbegrenzung)

Die Anmeldung endete am 07.4.2026 um 23:59 Uhr

Personen

Inhaltliches

Englisch
Integration of AI into Society: Foundations, Methods, and Applications
keine

Artificial intelligence is fundamentally reshaping how individuals work, learn, and interact within society. The rapid diffusion of AI (e.g., chatbots, generative AI, AI agents or multi-agent systems) creates both opportunities and challenges that require academic research. This seminar examines the integration of AI into work and society.

The seminar provides an overview across three thematic blocks. The first part introduces conceptual foundations for human-AI interaction, including trust, fairness, bias, and accountability. The second part covers methodological approaches for studying human-AI interaction, drawing on qualitative methods from the social sciences (interviews, group discussions, observational methods) as well as methods from design thinking and psychology. The third part discusses the requirements and challenges for responsible AI development and adoption across application domains such as the workplace and public life.

Examples of topics:
• Human-AI collaboration in the workplace: Applying Self-determination theory (autonomy, competence, relatedness)
• Psychological and societal consequences of AI adoption (e.g., well-being, digital stress)
• AI-based content moderation: Fairness, transparency, and user experience


Students work in pairs (in exceptional cases groups of three) to apply a method on a topic of their choice. Several topic proposals will be presented at the beginning of the seminar. Course requirements include a mid-term and a final presentation and a written seminar paper.

Literature: Voeneky S, Kellmeyer P, Mueller O, Burgard W. Introduction. In: Voeneky S, Kellmeyer P, Mueller O, Burgard W, eds. The Cambridge Handbook of Responsible Artificial Intelligence: Interdisciplinary Perspectives. Cambridge University Press; 2022:1–8.

Evaluation

Die Lehrveranstaltung ist derzeit nicht zur Evaluation angemeldet.

Weitere Informationen zur Lehrevaluation: https://www.leuphana.de/lehre/qualitaetsmanagement/evaluation/lehrveranstaltungsevaluation.html

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