Hybrides Unterstützungssystem für SRL
Das Projekt HUSL entwickelt ein hybrides Unterstützungssystem zur Förderung selbstregulierten Lernens (SRL) im Hochschulkontext. Im Zentrum steht die Frage, wie Studierende bei der Entwicklung ihrer Lernkompetenz optimal durch das Zusammenspiel von Mensch und KI begleitet werden können. Dabei wird die menschliche Unterstützung durch Lehrende, Tutor*innen oder Coaches als unverzichtbar betrachtet: Sie sorgt für Orientierung, fördert Reflexion und emotionale Unterstützung in anspruchsvollen Lernsituationen. KI-gestützte Werkzeuge ergänzen diese Begleitung gezielt durch adaptive Impulse, Feedback und Strukturierung. Statt auf technische Neuentwicklung setzt das Projekt auf die didaktische Konfiguration der etablierten KI- und Learning-Analytics-Tools, um den Transfer und die Adaption in andere Lehr-Lern-Kontexte zu erleichtern. Die Konzeption erfolgt in enger Abstimmung mit Lehrenden und Studierenden, etwa durch Co-Design-Workshops und partizipative Reflexionsformate. Auch ethische Fragestellungen, wie Autonomie oder der Umgang mit sensiblen Daten, werden gemeinsam diskutiert. Erprobt wird das System in vier Settings, die sowohl extracurriculare wie auch curriculare Angebote abdecken: individuelles Coaching, Workshops, Gruppenarbeit, individuelles Lernen in Lehrveranstaltungen. Ein designbasierter Ansatz (DBIR) ermöglicht die gezielte Weiterentwicklung der entwickelten Unterstützungselemente im laufenden Projekt.
Auf einen Blick
Kontakt
Das könnte Sie auch interessieren
Souver@nes Digitales Lehren und Lernen in Niedersachsen
Ziel des vorliegenden Antrags ist es, souveränes digitales Lehren und Lernen zu fördern. Dies umfasst 1) die souveräne, d.h. kompetente und lernzielorientierte Nutzung digitaler Werkzeuge auf Seiten der Lehrenden und Studierenden (Digital Literacy) ebenso wie 2) die professionelle Entwicklung hochwertiger digital angereicherter Lehr-/Lernkonzepte bzw. -inhalte und 3) die durch den Verbund gestärkte digitale Souveränität der Hochschulen als Institutionen. Mit der intensiven Nutzung digitaler Lerntechnologien in den vergangenen Semestern sind Erfahrungswissen und digitale Kompetenzen, aber auch didaktische, rechtliche sowie technische Bedarfe und Anforderungen massiv gestiegen. Orientiert am Zielbild der digitalen Souveränität haben sich die Verbundpartner zusammengeschlossen, um durch Bündelung ihrer Kompetenzen und Leistungen in den Bereichen IT-Basis, Services und Content (vgl. Abb. 1) den gestiegenen Anforderungen dauerhaft gerecht werden zu können. Das SOUVER@N-Projekt versteht sich dabei als Nukleus für den Aufbau eines landesweiten Netzwerks, dessen Services und Angebote Zug-um-Zug auf alle niedersächsischen Hochschulen ausgedehnt und in bestimmten spezialisierten Bereichen später auch deutschlandweit ausgerollt werden soll.
Projekt anzeigen
Auswertung von Studienverlaufsdaten
Zur Überprüfung der Frage, inwieweit die Wahl von Modulreihenfolgen einen Erklärungsgehalt auf den Studienerfolg haben wurden Studienverläufe von Absolventinnen und Absolventen analysiert. Würden sich aus der Reihenfolge bei der Wahl von Modulen signifikante Erkenntnisse ermitteln lassen, dann könnten diese in einem digitalen Studienassistenten berücksichtigt werden. Konkret wurden mittels ökonometrischer Instrumente beispielsweise analysiert ob es erfolgreicher für eine Abschlussnote oder die Studiendauer ist früh im Studium spezifische Kernfächer (als notwendige Grundlage) oder Wahlmodule (als Motivation) zu belegen?“, „Ziel ist es, durch Aufdeckung erfolgreicher Strategien, Studierenden Vorschläge zur effizienten und effektiven Studienplanung an die Hand zu geben, um den erfolgreichen Studienverlauf zu unterstützen. Als weiteres Ziel sollen die Daten auch zur Optimierung der des Studiums von organisationaler Seite aus genutzt werden, um das Design des Studiengangs zu überdenken und
Maßnahme anzeigen
KI-unterstützte Programmierung mittels ergebniszentrierter Fehlerklassifikation. Potenziale zur Schaffung neuer Lernräume
Programmierkenntnisse gewinnen in technischen Studiengängen zunehmend an Bedeutung. Jedoch stehen in Programmierübungen häufig zu wenige Tutor:innen zur Verfügung, die die Studierenden beim Lösen der Programmieraufgaben unterstützen. Deshalb wird ein KI-System entwickelt, das die Studierenden jederzeit und individuell beim Lösen der Programmierübungen unterstützt. Im Gegensatz zu klassischen Ansätzen analysiert das KI-System nicht den programmierten Code, sondern fokussiert sich auf die Zwischen- und Endergebnisse (z. B. erzeugte Daten, Plots). Anhand dieser gibt das KI-System Hinweise und Erklärungen, um das selbstständige Arbeiten und kritische Denken ohne Musterlösung zu fördern. Ein erster Prototyp wurde im Rahmen einer Programmierübung eingesetzt und mit positiver Resonanz evaluiert.
Publikation anzeigen