180.222 (24S) Made by AI: Wie sich KI-Kennzeichnung auf die Werbeeffektivität auswirkt
Überblick
- Lehrende/r
- LV-Titel englisch Made by AI: How KI disclosure affects advertising effectiveness
- LV-Art Seminar (prüfungsimmanente LV )
- LV-Modell Blended-Learning-Lehrveranstaltung
- Online-Anteil 15%
- Semesterstunde/n 2.0
- ECTS-Anrechnungspunkte 6.0
- Anmeldungen 29 (30 max.)
- Organisationseinheit
- Unterrichtssprache Deutsch
- LV-Beginn 07.03.2024
- eLearning zum Moodle-Kurs
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Anmerkungen
Die Aufnahme in die LV erfolgt beim ersten Termin.
Auch die fixe Vergabe der Betreuungsplätze für Bachelorarbeiten erfolgt beim ersten Termin. Sofern die Anzahl an Interessent_innen jene der Plätze (5) übersteigt, entscheidet der Studienfortschritt.
Zur besseren Planbarkeit bitte ich Sie, sich zusätzlich bereits zum 20. Februar per E-mail (marlis.stubenvoll@aau.at) zu melden, falls Sie planen, Ihre Bachelorarbeit im Seminar zu schreiben. Bitte beachten Sie, dass Bachelorarbeiten methodologisch quantitativ sein sollten (mit begründeten Ausnahmen), da ich Sie hier besser unterstützen kann.
Wenn Sie die BA im Rahmen dieses Seminars verfassen, ist die LV "Schreibwerkstatt" verpflichtend im gleichen Semester zu absolvieren.
Zeit und Ort
LV-Beschreibung
Intendierte Lernergebnisse
Der Fokus dieser Lehrveranstaltung liegt auf der Umsetzung angewandter Forschung.
In der Lehrveranstaltung wird gemeinsam ein Experimentalstudie zum Thema KI-Kennzeichnung in der Werbung durchgeführt. Dazu werden alle Schritte des Forschungsprozesses beleuchtet. Die Seminararbeit wird Schritt für Schritt im Laufe der Lehrveranstaltung erstellt – angefangen vom Forschungskonzept bis hin zur Erhebung, Auswertung (mittels SPSS) sowie Darstellung und Interpretation der Ergebnisse. Ziel ist es, den gesamten empirischen Forschungsprozess zu erlernen und praktisch umzusetzen.
Lehrmethodik inkl. Einsatz von eLearning-Tools
Inputs der LV-Leiterin, Literaturrecherche, Diskussion, Präsentationen und empirische Gruppenarbeiten
Inhalt/e
Der Siegeszug der KI macht auch vor der Werbung nicht halt. Marketing-Magazine heben immer wieder das große Potential der Nutzung von KI für die Werbebranche hervor. Während die Werbebranche sich neue Vorteile erwartet, gibt es aber auch kritische Stimmen, die eine Irreführung der Konsument:innen befürchten. Um potentieller Irreführung und Manipulation entgegenzuwirken, ist im AI-Act der Europäischen Union vorgesehen, dass die Nutzung von KI-Systemen transparent gemacht werden muss.
Basierend auf der Disclosure-Forschung und der Theorie des Persuasionswissens untersuchen wir in dieser Lehrveranstaltung, wie sich die Kennzeichnung von KI auf die Effektivität und Bewertung von Werbebotschaften auswirkt. Wenn klar wird, dass KI eine Werbung gestaltet hat – werden die Inhalte dann kritischer und negativer gesehen? Ziel der Lehrveranstaltung ist es, diese Frage empirisch in einer Experimentalstudie zu testen.
Erwartete Vorkenntnisse
Vorkenntnisse bzw. erste Erfahrungen in quantitativer Datenanalyse (SPSS) bzw. die Bereitschaft, sich durch Selbststudium bereitgestellter Inhalte die Basics selbst anzueignen.
Curriculare Anmeldevoraussetzungen
Für die Aufnahme in das Seminar müssen folgende Lehrveranstaltungen positiv absolviert sein:
- Positiv absolvierte StEOP
- Positiv absolvierte LV Einführung in die Methoden (quantitativ)
- Positiv absolvierte LV Einführung in das wissenschaftliche Arbeiten in den Medien- und Kommunikationswissenschaften
- Positiv absolviertes Proseminar
Literatur
Literatur wird in der Lehrveranstaltung bekannt gegeben.
Prüfungsinformationen
Prüfungsmethode/n
Mitarbeit
Präsentation und Ausarbeitung eines Teils im Forschungsprozess(Gruppenübung)
Abgabe von schriftlichen Zwischenübungen
Abgabe einer schriftlichen Abschlussarbeit
Der Einsatz von Werkzeugen der Künstlichen Intelligenz ist im gesamten Arbeits- und Schreibprozess grundsätzlich erlaubt. Die Studierenden verpflichten sich dazu, den Einsatz von KI-Tools im Textprodukt offenzulegen und KI-generierte Passagen entsprechend zu kennzeichnen (Vorschläge für die Kennzeichnung werden im Kurs diskutiert und auf Moodle bereitgestellt). Die Studierenden übernehmen die alleinige Verantwortung für den produzierten Text.
Gibt es Verdacht darauf, dass KI nicht transparent und für nicht akzeptierte Zwecke verwendet wurde, kann eine mündliche Prüfung über den jeweiligen Stoff erfolgen.
Prüfungsinhalt/e
Voraussetzungen für einen positive Absolvierung der LV bei regulärer Teilnahme:
- Regelmäßige Teilnahme/Mitarbeit (Max. 1 Fehltermin) (10%)
- Abgabe schriftlicher Zwischenübungen (20%)
- Abhaltung der Präsentationen (oder Mitarbeit an deren Vorbereitung) und Abgabe des ausbearbeiteten Forschungsteils der Gruppenarbeit (20%)
- Abgabe einer positiv bewerteten Abschlussarbeit (50%)
Für Studierende, die ihre Bachelorarbeit schreiben, gilt für die Note der LV:
- Regelmäßige Teilnahme/Mitarbeit (Max. 1 Fehltermin) (10%)
- Abgabe eines Kurzkonzeptes der Bachelorarbeit (20%)
- Abhaltung der Präsentationen (oder Mitarbeit an deren Vorbereitung) und Abgabe des ausbearbeiteten Forschungsteils der Gruppenarbeit (20%)
- Präsentation des Bachelorkonzeptes (20%)
- Exposé der Bachelorarbeit (30%)
Die Bachelorarbeit wird separat mit 6 ECTS-AP benotet.
Beurteilungskriterien/-maßstäbe
Nicht Genügend: 0 bis 50 Punkte
Genügend: 51 bis 62 Punkte
Befriedigend: 63 bis 74 Punkte
Gut: 75 bis 86 Punkte
Sehr Gut: 87 bis 100 Punkte
Beurteilungsschema
Note BenotungsschemaPosition im Curriculum
- Bachelorstudium Medien- und Kommunikationswissenschaften
(SKZ: 641, Version: 16W.3)
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Fach: Medienwandel und Medienbildung
(Wahlfach)
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Spezielle Fragestellungen des Medienwandels (
0.0h SE / 6.0 ECTS)
- 180.222 Made by AI: Wie sich KI-Kennzeichnung auf die Werbeeffektivität auswirkt (2.0h SE / 6.0 ECTS) Absolvierung im 5., 6. Semester empfohlen
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Spezielle Fragestellungen des Medienwandels (
0.0h SE / 6.0 ECTS)
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Fach: Medienwandel und Medienbildung
(Wahlfach)