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Diese Dissertation verfolgt einerseits das Ziel der umfassenden Sichtung der technischen, psychologischen, philosophischen und neurobiologischen Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und damit die Etablierung einer epistemischen und ontologischen Eingrenzung der Technologie und andererseits das Ziel der moralphilosophischen Beurteilung und Risikobewertung. Die zentrale Hypothese unterstellt der Technologie, die überhaupt nur durch die rasanten Fortschritte der Natur- und Ingenieurwissenschaften und damit durch die Aufklärung ermöglicht wurde, eine Unterwanderung der zentralen Prinzipien und Werte der Aufklärung. Zu befürchten ist eine selbstverschuldete Unmündigkeit des Menschen durch die Künstliche Intelligenz. Wesentlich in der Argumentation ist das Aufgeben von menschlicher Autonomie zugunsten einer Technologie, die selbst nicht autonom sein kann, die Verlagerung von Verantwortlichkeiten in einen neu entstandenen rechtsfreien Raum, der Verlust der menschlichen Individualität und letztlich die Preisgabe der Menschenwürde durch den Übergang in ein "Reich ohne Notwendigkeit", aus dem es kein Entkommen gibt. Eine Ethik der Künstlichen Intelligenz muss, so die normative Schlussfolgerung, die Wahrung der menschlichen Autonomie, Verantwortlichkeit, Individualität und Würde in den Vordergrund stellen, sodass ein individueller und kollektiver Rückfall des Menschen in die Unmündigkeit verhindert wird.
Der hohe Verbrauch von Antibiotika führt zu stetig steigenden Konzentrationen der Wirkstoffe und ihrer Transformationsprodukte in der Umwelt. Antibiotika in der Umwelt haben das Potential Funktionen von Ökosystemen zu stören und tragen zur Entwicklung und Selektion von resistenten Bakterien bei. Um diese negativen Auswirkungen auf Mensch und Umwelt zu reduzieren, sind vielseitige Lösungen notwendig. Benign by Design (BbD) ist ein wichtiger Baustein dafür. Daher ist es wichtig zu verstehen, inwiefern das BbD Prinzip auf verschiedene Substanzgruppen anwendbar ist und welche Limitierungen zu berücksichtigen sind. Mit dieser Arbeit soll ein Beitrag zur Entwicklung von in der Umwelt mineralisierbaren Antibiotika entsprechend des Benign by Design Konzeptes geliefert werden. Dies wurde am Beispiel der Fluorchinolonantibiotika durchgeführt, da diese sehr wichtige, aber auch sehr persistente Wirkstoffe sind. Ziel war es, zu verstehen, welche Veränderungen an der Grundstruktur vorgenommen werden können, um Derivate zu erzeugen, die während der Wirkdauer und Lagerung ausreichend stabil bleiben, aber anschließend in der Umwelt möglichst schnell und vollständig mineralisiert werden können. Im ersten Teil der Arbeit wurden die BbD Ansätze des targeted und non-targeted Re-Designs und de novo Designs, sowie die Verwendung von in silico Tools zu deren Umsetzung, untersucht. Basierend darauf wurde ein Workflow entwickelt, der eine mögliche Verwendung von computergestützten Methoden innerhalb des BbD Frameworks aufzeigt. Der Ansatz des non-targeted Re-Designs wurde für neun verschiedene Substanzen aus der Klasse der Fluorchinolone angewandt. Dafür wurden Transformationsprodukte der Muttersubstanzen mittels Photolyse und Photokatalyse erzeugt. Das resultierende Substanzgemisch wurde hinsichtlich der biologischen Abbaubarkeit und Toxizität untersucht. Es konnte gezeigt werden, dass durch die Bestrahlung mit UV-Licht eine Vielzahl an neuen Strukturen entstehen und das Gemisch oft eine gesteigerte biologische Abbaubarkeit im Vergleich zur Muttersubstanz aufweist. Das targeted Re-Design wurde am Beispiel von Fluorchinolon-Glucosamin-Derivaten untersucht. Dabei galt es zu verstehen, inwiefern Glucosamin-Substituenten die biologische Abbaubarkeit beeinflusst. Es konnte gezeigt werden, dass durch die Verwendung von acetylierten Glucosamin-Substituenten ein partieller Abbau stattfindet. Diese Erkenntnisse können zukünftig in das gezielte, fragment-basierte Design von grüneren Strukturen einfließen. Im letzten Teil der Arbeit wurden die Struktur-Bioabbau-Beziehungen von N-hetero-zyklischen Verbindungen, welche auch die Basis des Fluorchinolon-Grundgerüstes sind, untersucht und leicht biologisch abbaubare Leitstrukturen identifiziert. Dafür wurden 84 verschiedene N-Heterozyklen nach OECD 301 Richtlinien getestet. Basierend darauf wurde zum einen ein lokales 3D-QSAR Modell, insbesondere zur Visualisierung der Effekte der Substituenten im dreidimensionalen Raum, erstellt, als auch Regeln für das Design von umweltfreundlicheren Chinolonen und verwandten Strukturen abgeleitet. Weiterhin wurden abbaubare Strukturen aus der Gruppe der Chinazoline identifiziert, welche vielversprechende Leitstrukturen für das Design von Topoisomerase-Inhibitoren oder anderer Chemikalien darstellen. Insgesamt zeigen die Ergebnisse, dass die Umsetzung von BbD im Wirkstoffdesign möglich ist und wie potentielle Vorgehensweisen aussehen können. Dabei konnte gezeigt werden, dass selbst die als besonders persistent geltenden Fluorchinolonantibiotika das Potential bieten, zu besser abbaubaren Derivaten re-designt zu werden. Es wurde jedoch auch deutlich, dass es keine allgemeingültige Herangehensweise gibt und Methoden den entsprechenden Substanzklassen und Anforderungen angepasst werden müssen.
Das Promotionsprojekt, das in das Forschungsprojekt Nawi-In (Naturwissenschaftlichen Unterricht inklusiv gestalten – Kompetenzentwicklung von Lehramtsstudierenden für und mit der Praxis) eingebettet ist, fokussiert die Entwicklung von Analysekompetenzen Masterstudierender der Sekundarstufe I mit naturwissenschaftlichem Fach, inklusiven naturwissenschaftlichen Unterricht zu identifizieren und zu analysieren. Hierfür analysierten die Masterstudierenden (N=5) sowohl eigenen videografierten als auch fremden inklusiven naturwissenschaftlichen Unterricht im Rahmen eines dreisemestrigen Projektseminars. Die Begleitforschung, die im ersten und zweiten Semester des Projektseminars stattfand, untersuchte die Entwicklung der Merkmalsausprägungen der Selbstwirksamkeit, Einstellungen und des selbsteingeschätzten fachdidaktischen Wissens (PCK) in Bezug zu inklusivem naturwissenschaftlichen Unterricht. Der Kern der Forschung ist die Entwicklung eines Modells, um die video-stimulierten Reflexionen zum eigenen (pre und post) und fremden inklusiven naturwissenschaftlichen Unterricht (pre, re und post), die audiografiert und transkribiert wurden, auszuwerten und so eine Entwicklung der Analysekompetenzen über die verschiedenen Erhebungszeitpunkte hinweg feststellen und abbilden zu können. Das Analytical Competency Model (ACM) ist ein Kategoriensystem, das aus verschiedenen Forschungen zu Professionalisierung, Expertiseforschung über Lehrpersonen und professioneller Unterrichtswahrnehmung besteht. Validiert wurde das ACM durch das Erstellen eines Expertenratings. Die Ergebnisse zeigen eine deutliche Entwicklung der Analysekompetenzen in der Studierendenstichprobe. Es wurden über den Erhebungszeitraum hinweg mehr Momente als inklusiver naturwissenschaftlicher Unterricht identifiziert und die identifizierten Momente in übergeordnete Konzepte zu inklusivem naturwissenschaftlichen Unterricht eingeordnet.