Die Einführung von ChatGPT im Winter 2022 hat die Wissenschaftslandschaft in Aufregung versetzt. Die Veränderungen, die die Einsatzmöglichkeiten von Künstlicher Intelligenz mit sich bringen, werden vor den bibliothekarischen Suchsystemen nicht Halt machen, wenn sich Nutzungsgewohnheiten in der Recherche durch den Umgang mit textbasierten, Großen Sprachmodellen (Large Language Models) ändern. Den Einsatz von KI in der Literaturrecherche zu schulen, wird in Zukunft Teil des bibliothekarischen Schulungsprogramms werden.
In diesem Hands-On-Lab werden wir ausprobieren, wie sich ChatGPT und co. in der Suche nach Fachliteratur nutzen lässt. Mit besonderem Blick auf Nutzerschulungen sollen die Teilnehmer Möglichkeiten und Grenzen Künstlicher Intelligenz kennenlernen, um auskunftsfähig in Fragen rund um die Recherche mit KI zu sein und eigene Schulungsveranstaltungen konzipieren zu können.
Die Teilnehmer sind herzlich eingeladen, ChatGPT (kostenlos, registrierungspflichtig), Neuroflash (kostenlos, registrierungspflichtig), Microsoft Bing (kostenlos, ohne Registrierung bis zu vier Anfragen), Google Bard (kostenlos, registrierungspflichtig, über Google-Konto verfügbar) oder andere texbasierte KI-Systeme zu nutzen und aktiv mitzumachen. Bitte bringen Sie zur Teilnahme ein entsprechendes Endgerät mit.
Die manuelle Ermittlung unikaler Bestände an historischen Zeitungen ist aufgrund der schieren Masse, die in Bibliotheken überliefert ist, faktisch unmöglich. Man ist auf elektronische Hilfsmittel angewiesen, um die Daten der Zeitschriftendatenbank großflächig abfragen und abgleichen zu können. Für die Bestandserhaltung bieten solche automatisierten Datenabfragen ein großes Potential und können als Grundlage zur Priorisierung von Beständen dienen. Im Hands-On Lab werden die Teilnehmer den Programmcode kennenlernen, mit dessen Hilfe sich die SRU-Schnittstelle der ZDB abfragen lässt, um unikalen Besitz von Zeitungsjahrgängen zu ermitteln. Die gewonnenen (Meta-)Daten im MARC-Format werden anschließend genauer betrachtet und automatisiert ausgelesen. Die Ergebnisse werden anschaulich visualisiert.
Die Teilnehmer sind eingeladen, den Code für den gesamten Prozess von der Schnittstellenabfrage bis hin zur Visualisierung der Ergebnisse zu implementieren, anzuwenden und mitzuprogrammieren und die unikalen Zeitungsjahrgänge ihrer eigenen Einrichtungen zu ermitteln. Kollaborativ sollen Schwachstellen im Code sowie die Grenzen durch die gegebenen Daten diskutiert und - falls möglich - ausgebessert werden. Die Implementierung des Codes wird schrittweise erfolgen, sodass grundlegende Programmierkenntnisse völlig ausreichend sind.
Zum Abschluss sollen Vor- und Nachteile der automatisierten Vorgehensweise sowie die Anwendbarkeit auf andere Fragestellungen diskutiert werden. Die Teilnehmer sollen am Ende in der Lage sein, eigene SRU-Abfragen zu starten und unterschiedliche Metadatenfelder auszuwerten.