Embodied Conversational Agents (ECAs) in der Lehre
Die persönliche und individuelle Begleitung von Studierenden ist für gutes Lernen, Wohlbefinden und Freude am Studium von zentraler Bedeutung. Lehrende sind häufig ausgelastet und können die individuelle Betreuung nicht sicherstellen. Die Integration Künstlicher Intelligenz, wie z.B. ChatGPT, in Selbststudium und Lehre erfordert Konzepte, wie KI gewinnbringend für Studierende, Lehrende und Hochschulen eingesetzt werden kann. Wir sehen die Möglichkeit, diese Herausforderungen zu verbinden und KI zur Verbesserung der Studienerfahrung einzusetzen. Unsere Idee ist, einen verkörperten, KI-basierten Assistenten (embodied conversational agent, EAC) zu entwickeln, der sowohl im individuellen Studierendenalltag als auch in der Lehre zum Einsatz kommt. Durch die Verkörperung wird eine personalisierte Interaktionserfahrung erzeugt, die das Training sozialer Kompetenzen ermöglicht und Hochschulangehörige körperlich aktiviert. Sprachfunktion und Mimik reduzieren Barrieren für Studierende mit Beeinträchtigungen. Das Institut für Intelligente Interaktion und Immersive Erfahrung (IIIX) qualifiziert sich für die Durchführung des Projekts durch die Erfahrung in der Entwicklung von KI-Assistenten, die technischen Ressourcen sowie die notwendige Expertise in Pädagogik, inklusiver KI und Informatik. Mit dem UniC möchten wir Studierende in ihren Lernkompetenzen unterstützen, Lehrende entlasten und die Hochschule in eine interaktive und sozial unterstützende Lernumgebung transformieren.
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Individualisierung von Wirtschaftsinformatik-Übungen
Lernziel des Moduls Wirtschaftsinformatik ist die Fähigkeit, Aufgaben zum Thema Datenkompetenz mit Hilfe selbstgeschriebener Programme zu lösen. In Übungen lösen die Studierenden dazu Programmieraufgaben. Aufgrund der unterschiedlichen Vorkenntnisse der Studierenden trifft der Schwierigkeitsgrad der Aufgaben nur einen Teil der Studierenden. Für überforderte Studierende sind die Lernschritte zu groß, Aufgaben können nicht selbstständig gelöst werden, oft werden Musterlösungen ohne eigenen Lösungsversuch betrachtet. Die Kompetenz, eine Lösung selbst zu erstellen, wird nicht erreicht und die Studierenden verlieren die Motivation. Unterforderten Studierenden fehlt die Stimulation, über das minimale Lernziel hinaus Verständnis für die Verarbeitung von Daten zu gewinnen, um besser auf die Anforderungen der Digitalisierung vorbereitet zu sein. Den Studierenden sollen individuelle Übungsaufgaben entsprechend dem jeweiligen Lernfortschritt vorgeschlagen werden. Statt durch die Bereitstellung von Musterlösungen sollen sie durch eine kontinuierliche, automatische Bewertung ihrer Lösungen intrinsisch motiviert werden, an den Übungen teilzunehmen. Durch ein Bonussystem, mit dem die Studierenden eine Verbesserung der Modulbenotung erreichen können, soll eine zusätzliche extrinsische Motivation gegeben werden. Dazu soll ein ausreichend großer Aufgabenpool geschaffen werden, aus dem individuelle Aufgaben mit angepasstem Schwierigkeitsgrad generiert werden können.
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All the DHBWorld is one: Initiative zur Entwicklung und Evaluation nachhaltiger hybrider Lehr- und Lernräume an der DHBW
Das Projekt ist eine standortübergreifende Initiative der DHBW zur Entwicklung, Erprobung und Evaluation hybrider Lehr-/Lernräume. Ziel ist es, räumlich verteilte Studierende und Lehrende gleichwertig in synchronen Lehrsettings zusammenzuführen und nachhaltige hybride Lehrformate zu etablieren. Im Mittelpunkt steht ein praxisnahes Hybridraumkonzept, das technische Infrastruktur, didaktische Nutzungsszenarien und organisatorische Rahmenbedingungen integriert. Aufbauend auf Pilotinstallationen an mehreren Standorten wurden technische Setups systematisch getestet, iterativ optimiert und in einer technologieoffenen, ökonomisch effizienten Shoppingliste dokumentiert. Didaktische Erfahrungen, Schulungskonzepte und Supportstrukturen für Lehrende und IT-Personal wurden entwickelt und evaluiert. Das gewonnene Wissen soll leicht und finanzierbar auf andere Hochschulen übertragbar sein für zukunftssichere, ergonomische und kostenbewusste hybride Infrastruktur einer Universität der Zukunft.
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GenAI-Chatbots as Debriefers: Investigating the Role Conformity and Learner Interaction in Counseling Training
Debriefing is essential for the effectiveness of simulation-based training but is generally considered resource-intensive. Generative Artificial Intelligence (GenAI)-based debriefing can be an alternative to human debriefers. However, there is no research yet whether GenAI chatbots can take up this role and how learners react to them. This paper presents a qualitative analysis of a debriefing following a counseling training conducted in Virtual Reality (VR) with the support of a GenAI chatbot. The debriefing helped students to analyze their experiences and application of consulting techniques. The analysis of the chatlogs (n = 22) are focused on the role conformity of the bot and the students’ ability to reflect their behavior within VR. The results revealed the chatbot’s strong role conformity but also its tendency for overly complimentary answers. However, this bias does not seem to influence students’ self-reflection. Instead, they maintained a self-critical attitude. Future research on AI-assisted debriefing could expand on these findings in related areas.
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