Dr. Daniel Weiß
- Erasmus-, Eucor- und Überseekoordinator der Fakultät für Mathematik
- Gruppe: IANM 3
- Sprechstunden: Donnerstag 15:00 Uhr nach Absprache
- Raum: 3.043
CS 20.30 - Tel.: +49 721 608-43840
- daniel weiss ∂does-not-exist.kit edu
- Englerstr. 2
76131 Karlsruhe
Aktuelles
Am 13.11.2026 werde ich auf dem DMV-Topic Day KI in der Mathematikausbildung: Werden wir noch gebraucht? an der Universität Stuttgart über meine Erfahrungen mit KI in der universitären Lehre der Mathematik berichten.
Vorträge zum Thema "KI in der universitären Lehre der Mathematik"
- 29.1.2026, KIT-Innovators Homecoming (Side Event): "KI in der universitären Lehre der Mathematik (Service)"
- 05.05.2026, Rundgespräche "Angewandte Mathematik": "Beispiel eines KI-Systems für Mathematiklehre an Hochschulen"
- 01.07.2026, Veranstaltungsreihe KI-gestützte mathematische Hochschullehre der Universität Potsdam: "Mathematische Hochschullehre mit einer KI-Lernplattform | Praktische Einblicke in Erfolge, Rückschläge und Potenziale"
- 23.07.2026, Informationsveranstaltung an der Universität Paderborn: "Mathematische Hochschullehre mit der KI-Lernplattform lytris".
- 13.11.2026, DMV Topic Day in Stuttgart: Titel wird noch bekannt gegeben.
- 19.11.2026, Kolloquiumsvortrag an der ETH in Zürich im Seminar Teaching Mathematics in the Era of AI.
Aktuelle Projekte
- Lernplattform Lytris im WS 25/26: Wir haben zur Unterstützung der Lehrveranstaltung
Mathematik I für die Fachrichtungen Wirtschaftinformatik und Digital Economics
die Lernplattform Lytris in einem Pilotprojekt eingesetzt. Dabei standen Studierenden die Inhalte der Vorlesung (Skript und Folien) und der Übungen (Übungsblätter und eigens für Lytris konzipierte Aufgaben) bei der Interaktion mit einer KI zur Verfügung. Der Tutor-Modus von Lytris ermöglicht ein Schritt-für-Schritt Lösen der Aufgaben oder Erarbeiten von Vorlesungskonzepten.
Einen Eindruck erhalten Sie in dem Artikel Menschliches Miteinander und KI zusammenbringen und dem Video AI Experts The AI Math Tutor.
- Automatische Korrektur durch KI im SS 26: Das Konzept des Pilotprojekts im WS 25/26 wurde auf verschieden Weise weiterentwickelt: Zur Bearbeitung von Übungsaufgaben wurde ein "KI-freier Raum" geschaffen, in welchem Studierende Aufgaben handschriftlich lösen. Die Abgaben der Studierenden werden dann durch Lytris automatisch korrigiert. Den Studierenden stehen weitere Inhalte in Lytris zur Verfügung: Verständnisaufgaben, Tutoriumsaufgaben und Übungsaufgaben werden über Lytris bereitgestellt und können im Tutor-Modus von den Studierenden gelöst werden.
Die Interaktion der Studierenden mit der KI-Lernplattform wird in einem gemeinsamen Projekt LLMath - Nutzung von LLMS beim Lernen von Mathematik mit dem Hector-Institut für Empirische Bildungsforschung in Tübingen begleitet.
Publikationsliste
Observation Guided Systematic Reduction of a Detailed Human Ventricular Cell Model
Gerach, T.; Weiß, D.; Doessel, O.; Loewe, A.
2019. Computing in Cardiology, September 8-11, 2019, Singapore. Ed.: C. Pickett, Computing in Cardiology. doi:10.22489/CinC.2019.357
Gerach, T.; Weiß, D.; Doessel, O.; Loewe, A.
2019. Computing in Cardiology, September 8-11, 2019, Singapore. Ed.: C. Pickett, Computing in Cardiology. doi:10.22489/CinC.2019.357
Metastable energy strata in numerical discretizations of weakly nonlinear wave equations
Gauckler, L.; Weiß, D.
2017. Discrete and continuous dynamical systems / A, 37 (7), 3721–3747. doi:10.3934/dcds.2017158
Gauckler, L.; Weiß, D.
2017. Discrete and continuous dynamical systems / A, 37 (7), 3721–3747. doi:10.3934/dcds.2017158
Numerical Integrators for Motion under a Strong Constraining Force
Lubich, C.; Weiß, D.
2014. Multiscale Modeling & Simulation, 12 (4), 1592–1606. doi:10.1137/14096092X
Lubich, C.; Weiß, D.
2014. Multiscale Modeling & Simulation, 12 (4), 1592–1606. doi:10.1137/14096092X