Kommunikation mit KI: Optimiert Wirksam Lehren
Wie können Studierende mit ganz unterschiedlichen Vorkenntnissen, Hintergründen und Lernstilen wirksam und individuell unterstützt werden auch bei großen Kohorten? Das Projekt KoKI.OWL entwickelt eine KI-gestützte Lernassistenz, die Studierende in MINT-Fächern adaptiv begleitet. Im Mittelpunkt stehen individuell generierte Übungsaufgaben, passgenaue Lernempfehlungen, Rückmeldungen in natürlicher Sprache und Vorschläge für passende Lernpartner:innen.Die technische Basis ist ein System aus großen Sprachmodellen (LLMs), symbolischen Algorithmen und einem sprachbasierten Dialogsystem. Studierende kommunizieren mit der KI schriftlich oder mündlich und reflektieren ihre Lernprozesse in Einzel- oder Gruppensettings. Gleichzeitig erhalten Lehrende aggregierte Rückmeldungen und können gezielt unterstützen.KoKI.OWL wird partizipativ mit Studierenden entwickelt, in mehreren Modulen erprobt und im Rahmen eines öffentlichen Hackathons weitergedacht. Das Projekt verbindet zukunftsweisende Technologien mit didaktischem Anspruch und leistet einen Beitrag zur inklusiven, skalierbaren und motivierenden Hochschullehre.
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Educational Innovation System
Die Hochschule RheinMain stärkt mit dem Projekt Educational Innovation System (EIS@HSRM) ihre Innovationskraft in Studium und Lehre. Ziel ist es, innovative Ideen systematisch zu fördern, den Austausch über gute Lehrpraxis zu unterstützen, bestehende Aktivitäten besser zu vernetzen und erfolgreiche Ansätze strategisch weiterzuentwickeln. Auch Studierende erhalten dabei die Möglichkeit, eigene Perspektiven und Ideen einzubringen, um Lehre und Lernen an der Hochschule nachhaltig mitzugestalten und das Profil der Hochschule RheinMain als Hochschule für Angewandte Wissenschaften weiter zu schärfen. EIS@HSRM schafft dafür einen strukturierten Rahmen, dessen Kern das Educational Innovation Office (EIO) als Koordinationszentrum und das Educational Innovation Board (EIB) als Entscheidungsgremium bilden: Das EIO begleitet Lehrende und Studierende von der ersten Idee bis zur Umsetzung, während das aus Lehrenden, Studierenden und externen Expert:innen besetzte EIB eingereichte Vorhaben bewertet und über deren Förderung entscheidet. Inhaltlich konzentriert sich EIS@HSRM auf drei Innovationslinien: Xperience, Xplore und Xchange. In Pilotprojekten werden diese Ansätze erprobt und weiterentwickelt – etwa durch praxisnahe Challenges in Xperience, experimentelle Lernräume und Prototyping-Ansätze in Xplore sowie KI-gestützten Austausch und Reflexion in Xchange. So entstehen konkrete Impulse für die Weiterentwicklung von Studium und Lehre.
Projekt anzeigen
Lernfeedback durch Kontrafaktische Erklärungen
Die Maßnahme adressiert die Herausforderung, dass Lernende in digitalen Lernumgebungen stark hetero-gen in ihren selbstregulierten Lernfähigkeiten (SRL) sind und herkömmliches Feedback diese Unterschiede nicht berücksichtigt. Auf Basis der SRL-Theorie wurden Anforderungen an personalisiertes Feedback abge-leitet und mit Verfahren des Maschinellen Lernens sowie Erklärbare KI (XAI) umgesetzt. Dadurch konnten Lernverhalten und individuelle Charakteristika von Studierenden erfasst und mittels kontrafaktischer Er-klärungen in handlungsleitendes Feedback übersetzt werden. Eine universitäre Lehrveranstaltung diente als Testfeld, in dem signifikante Verbesserungen bei Plattformnutzung und Prüfungsergebnissen nachge-wiesen wurden.
Maßnahme anzeigen
Putting ICAP to the test: how technology-enhanced learning activities are related to cognitive and affective-motivational learning outcomes in higher education
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
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