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Moderne KI-basierte Tools zur Unterstützung der Lehre an Hochschulen

In MoKITUL werden Anforderungen und Mehrwerte der Nutzung von künstlicher Intelligenz für die Lehre untersucht. Der Fokus liegt auf der Anpassung, der Einbettung und dem Einsatz verfügbarer KI-gestützter Tools zur Steigerung der Lehr- und Lernqualität und -effizienz von Lehrenden bzw. Studierenden. Die Vermittlung der internen Funktionsweise von KI- Werkzeugen wird nur soweit betrieben, wie sie für die sachgemäße und sichere Nutzung erforderlich ist. Die Projektdurchführung erfolgt interdisziplinär in Kooperation mit anderen Fachgebieten. In einer Analysephase werden Arbeitsweisen, Vorstellungen und (potenzielle) Bedürfnisse von ausgewählten Lehrenden und Ihren Studierenden erfasst. Parallel werden KI- basierte Software-Tools und -Services recherchiert, auf Funktionalität, Nutz- und Verfügbarkeit und Kosten analysiert. Daraus werden kurzfristig realisierbare Einsatzszenarien für die Vorbereitung und Durchführung von Lehrveranstaltungen entwickelt (Konzeptionsphase), die in zwei Semestern praktisch erprobt und evaluiert werden (Erprobungsphasen). Vorab werden Regelungen zum Datenschutz entwickelt und umgesetzt. Während der Erprobungsphase werden die Nutzenden technisch-operativ unterstützt, mit geeigneten Instrumenten befragt sowie der Aufwand für den Betrieb erhoben. Die Erkenntnisse werden zu Empfehlungen verarbeitet und veröffentlicht, um Lehrenden und Verwaltung eine Orientierung bei der Auswahl und Implementierung von KI-basierten Werkzeugen zu geben.

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Smarte vernetzte Sensoren und das Internet of Things (IoT) durchdringen zunehmend den Alltag. Kernpunkt von Innovationen aber auch Implikationen, z.B. für Privatsphäre, sind dabei entstehende Daten. Das Projekt fördert studentische Kompetenzen im Umgang mit diesen Sensordaten. Dabei ist es erforderlich, praktisches Erleben der Interaktion Studierender mit smarten Sensoren/Daten und eigene Fragenstellungen daran zu fördern. Um dies zu ermöglichen werden ein passendes Werkzeug zum Sammeln von Sensordaten und Interagieren damit sowie eine passende methodische Einbettung in die Lehre entwickelt und erprobt. Bewusst soll auf Perspektivunterschiede verschiedener Disziplinen gesetzt werden – in der Kooperation der Lehrenden – als auch in heterogenen Kleingruppen von Studierenden.

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