{"id":21124,"date":"2020-09-09T08:24:36","date_gmt":"2020-09-09T06:24:36","guid":{"rendered":"https:\/\/www.inovex.de\/blog\/?p=19647"},"modified":"2022-11-21T16:38:58","modified_gmt":"2022-11-21T15:38:58","slug":"remote-teaching-ki-labor","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/remote-teaching-ki-labor\/","title":{"rendered":"Unsere Erfahrung mit Remote Teaching: Das KI Labor im Sommersemester 2020"},"content":{"rendered":"<p>Im Rahmen der Vertiefungsrichtung Maschinelles Lernen betreut inovex das Labor \u201eK\u00fcnstliche Intelligenz\u201c f\u00fcr den Masterstudiengang Informatik an der Hochschule Karlsruhe. Hier bringen wir den Studierenden seit dem Wintersemester 2019\/20 die praktische Umsetzung von Machine-Learning-Verfahren aus den Bereichen Computer Vision, Natural Language Processing sowie Reinforcement Learning n\u00e4her.<\/p>\n<p>Vor diesem Sommersemester war das Labor, wie andere Praktika und Vorlesungen, eine reine Pr\u00e4senzveranstaltung. Neben Tradition hatte das auch praktische Gr\u00fcnde: Die Laborrechner sind mit GPUs ausgestattet, die das Training von Deep Learning Modellen erm\u00f6glichen.<\/p>\n<p>Dieses Semester war einiges anders. Start des Labors war am 20. M\u00e4rz 2020. Am 22. M\u00e4rz traten die Kontaktbeschr\u00e4nkungen aufgrund des Coronavirus in Kraft. Es war aber schon vorher klar, dass wir nicht so wie \u00fcblich starten k\u00f6nnten. Zu diesem Zeitpunkt glaubten (oder hofften) wir noch, dass der Regelbetrieb ab Mitte April wieder aufgenommen w\u00fcrde. Wir standen vor der Wahl, die Inhalte zu k\u00fcrzen oder \u2013 noch drastischer \u2013 das Labor ganz ausfallen zu lassen. Beides war f\u00fcr uns keine Option und so hielten wir das Labor kurzerhand remote ab. Dabei konnten wir den Studierenden ganz nebenbei auch noch unseren Arbeitsalltag bei inovex n\u00e4her bringen, der auch schon vor Corona zu gro\u00dfen Teilen remote ablief. In diesem Artikel m\u00f6chten wir von unseren Erfahrungen und Learnings mit Remote Teaching berichten.<\/p>\n<p><!--more--><\/p>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_82_2 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-custom ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\"><p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\"><\/p>\n<\/div><nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/remote-teaching-ki-labor\/#AI-Lab-goes-Remote-Teaching\" >AI Lab goes Remote Teaching<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/remote-teaching-ki-labor\/#Was-wir-gelernt-haben\" >Was wir gelernt haben<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/remote-teaching-ki-labor\/#Was-die-Zukunft-bringt\" >Was die Zukunft bringt<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"AI-Lab-goes-Remote-Teaching\"><\/span>AI Lab goes Remote Teaching<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Nat\u00fcrlich war auch uns nicht von Anfang an klar, wie wir das Labor genau umsetzen sollten: Wie k\u00f6nnen wir die Studierenden effektiv betreuen? Wie k\u00f6nnen wir ihnen die Zusammenarbeit m\u00f6glichst einfach machen? K\u00f6nnen sie ohne Laborrechner \u00fcberhaupt tiefe Netze trainieren? Ist der Umfang der Aufgaben dann noch gerechtfertigt?<\/p>\n<p>In einer Notfall-Sitzung einigten wir uns schlie\u00dflich darauf, das Labor wie ein <a href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/ueber-uns\/wie-wir-arbeiten\/\">agiles Projekt<\/a> zu behandeln: Die Studierenden sollten agile Teams bilden und wir schl\u00fcpften in die Rolle der Scrum Master und Product Owner. Alle zwei Wochen fanden Sprintwechsel statt, in dem die Teams ihre L\u00f6sungen pr\u00e4sentierten und in einer gemeinsamen Retrospektive den vergangenen Sprint diskutierten. Im anschlie\u00dfenden Planning stellten wir die Aufgaben f\u00fcr die n\u00e4chsten zwei Wochen und die daf\u00fcr notwendige Theorie vor. In zus\u00e4tzlichen Weeklies zwischen den Sprintwechseln zeigten die Teams ihren Fortschritt und diskutierten Blocker.<\/p>\n<p>Zus\u00e4tzlich dazu konnten die Studierenden uns \u00fcber einen Slack-Workspace f\u00fcr das Labor erreichen, um abseits der w\u00f6chentlichen Treffen Fragen zu stellen. Jedes Team bekam au\u00dferdem noch einen eigenen (privaten) Kanal, um sich untereinander zu koordinieren. Aber wobei eigentlich? Wie sollten sie die Aufgaben bearbeiten?<\/p>\n<p>Im Prinzip konnten sie sich das <a href=\"https:\/\/github.com\/inovex\/ai-lab\">Docker-Setup<\/a> auf ihren eigenen, statt den Laborrechnern installieren, aber wir konnten (und wollten) nicht alle Studierenden ohne ausreichend starke GPUs ausschlie\u00dfen. Die L\u00f6sung fanden wir mit <a href=\"https:\/\/colab.research.google.com\/\">Google Colaboratory<\/a> (Colab), einer kostenlosen Cloud-Umgebung f\u00fcr Jupyter Notebooks. Colab war f\u00fcr uns besonders interessant, weil es gleichzeitiges (kollaboratives) Editieren eines Notebooks durch mehrere Benutzer erm\u00f6glicht und kostenlose GPU-\/TPU-Zeit zur Verf\u00fcgung stellt \u2013 wenn auch nat\u00fcrlich nicht ganz ohne <a href=\"https:\/\/research.google.com\/colaboratory\/faq.html#gpu-availability\">Einschr\u00e4nkungen.<\/a><\/p>\n<p>Colab schl\u00e4gt also zwei Fliegen mit einer Klappe: Studierende werden zur Zusammenarbeit angeregt und in die Lage versetzt, tiefe Netze zu trainieren. Bereits im WS 19\/20 hatten einige Studierende eigenst\u00e4ndig auf Colab statt auf die Laborrechner gesetzt. Da unsere Aufgaben ohnehin in Notebooks verpackt waren, war die Portierung auf Colab relativ unkompliziert und wir konnten mit dem Labor in der ersten Vorlesungswoche beginnen \u2013 wie es auch vor der Corona-Situation geplant war.<\/p>\n<p>Der Kickoff-Termin mit allen Studierenden und Betreuer:innen wurde, wie alle weiteren Termine, online \u00fcber Google Meet abgehalten. Fragen und Unklarheiten besprachen wir nach der Vorstellung des Ablaufs im Lean Coffee Format: In getrennten, zeitlich begrenzten Runden werden erst Fragen gesammelt, zusammengefasst, priorisiert und schlie\u00dflich nach Priorit\u00e4t besprochen.<\/p>\n<p>Dieses Format eignet sich f\u00fcr Remote-Termine mit mehreren Teilnehmer:innen besonders gut. Es senkt die Hemmschwelle eine Frage zu stellen und sorgt daf\u00fcr, dass die Diskussion nicht von wenigen Teilnehmer:innen dominiert wird. Die erste Sammelrunde weckt Assoziationen und f\u00fchrt so zu mehr relevanten Themen (wie auch beim klassischen Brainstorming). Die gemeinsame Priorisierung stellt schlie\u00dflich sicher, dass die wichtigsten Themen zuerst besprochen werden. Das frei verf\u00fcgbare Tool f\u00fcr Retrospektiven <a href=\"https:\/\/scrumlr.io\">Scrumlr<\/a> leistete dabei wie immer hervorragende Dienste.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Was-wir-gelernt-haben\"><\/span>Was wir gelernt haben<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Anfangs waren wir uns nicht sicher, wie gut dieser Plan in der Praxis funktionieren w\u00fcrde. Schlie\u00dflich war er mit der hei\u00dfen Nadel gestrickt und im M\u00e4rz gab es dazu noch kaum Erfahrungsberichte. R\u00fcckblickend stellen wir aber fest: es h\u00e4tte kaum besser laufen k\u00f6nnen. Wir hatten sogar das Gef\u00fchl, dass die Studierenden mehr gelernt haben als in den Semestern davor!<\/p>\n<p>L\u00e4sst sich das Format auf andere Veranstaltungen \u00fcbertragen? Sicher nicht uneingeschr\u00e4nkt, aber gerade Programmier-Praktika k\u00f6nnen von unseren Erfahrungen im Remote Teaching profitieren:<\/p>\n<ol>\n<li>Google Colab eignet sich sehr gut f\u00fcr das kollaborative und verteilte Bearbeiten von Aufgaben. F\u00fcr Dozent:innen ist es einfach Feedback zu geben und bei Problemen zu helfen. Die unkomplizierte (und kostenlose) Nutzung von GPU- und TPU-Ressourcen ist ein netter Bonus.<\/li>\n<li>Die Studierenden waren engagierter bei der Sache \u2013 sicher nicht nur aus Mangel an alternativen Angeboten, sondern auch, weil sie sich ihre Zeit selbst einteilen konnten und nicht auf die Zeiten im Rechnerlabor angewiesen waren.<\/li>\n<li>In den getrennten Weeklies zwischen den Sprintwechseln wurden oft \u00e4hnliche Fragen gestellt. Im Verlauf des Praktikums sind wir deswegen dazu \u00fcbergegangen, diese Fragen zun\u00e4chst in einer gemeinsame Runde mit allen Studierenden zu kl\u00e4ren, bevor wir die Gruppen einzeln betreut haben.<\/li>\n<li>Die meisten Redebeitr\u00e4ge kamen von wenigen Personen. Damit alle bei der Sache bleiben, sollten Teilnehmer:innen gezielt zur Teilnahme angeregt werden. Das gilt nat\u00fcrlich auch f\u00fcr klassische Pr\u00e4senztermine, aber besonders f\u00fcr Remote-Veranstaltungen.<\/li>\n<li>Remote-Arbeit ist noch immer Neuland. Deswegen sollte es ausf\u00fchrliche Anleitung zur Benutzung der verwendeten Tools und Gespr\u00e4chsformate geben. In unserem Fall etwa zum kollaborativen Arbeiten am gleichen Colab-Notebook und zur effizienten Nutzung von Slack. Die Studierenden sollten auch zu Dailies angehalten werden, wie sie in unseren Projekten \u00fcblich sind.<\/li>\n<li>Die Notebooks sollten an geeigneten Stellen Unit-Tests enthalten um Zwischenergebnisse zu validieren. Asynchrones Feedback von Dozent:innen bringt die Studierenden zu sehr aus dem Flow.<\/li>\n<\/ol>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Was-die-Zukunft-bringt\"><\/span>Was die Zukunft bringt<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Mit der sich abzeichnenden zweiten Corona-Infektionswelle ist es absehbar, dass das Praktikum im kommende Wintersemester ebenfalls remote durchgef\u00fchrt werden muss. Durch die Erfahrung im Sommersemester sind wir aber zuversichtlich, das Labor wieder anbieten zu k\u00f6nnen. Und selbst wenn wir doch wieder an die Hochschule d\u00fcrfen, werden wir sicher das Eine oder Andere \u00fcbernehmen \u2013 z.B. die Aufteilung in zweiw\u00f6chentliche Sprints, bei denen die Pr\u00e4senztermine als Sprintwechsel bzw. als erweitertes Weekly genutzt werden und die Ermutigung zum asynchronen Arbeiten.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Im Rahmen der Vertiefungsrichtung Maschinelles Lernen betreut inovex das Labor \u201eK\u00fcnstliche Intelligenz\u201c f\u00fcr den Masterstudiengang Informatik an der Hochschule Karlsruhe. Hier bringen wir den Studierenden seit dem Wintersemester 2019\/20 die praktische Umsetzung von Machine-Learning-Verfahren aus den Bereichen Computer Vision, Natural Language Processing sowie Reinforcement Learning n\u00e4her. 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