Konzertierte Weiterbildungen zu künstlicher Intelligenz in der Hochschullehre 2023 - Baden-Württemberg 01
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
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KI-Nutzung in der kieferorthopädischen Lehre
Die Planung einer kieferorthopädischen (KFO) Therapie basiert auf der Bewertung einer Vielzahl von Einzelbefunden und -diagnosen, d. h. Analysen von Röntgenbildern, Kiefermodellen und klinischen Befunden. Wesentliche Bausteine des Therapieplans sind sog. Problemkomplexe, für welche jeweils ein konzeptionelles therapeutisches Vorgehen festzulegen ist. Zudem sind eine chronologische Therapieabfolge und apparative Umsetzung zu definieren. Der Planungsprozess ist sehr komplex und daher im Rahmen des Zahnmedizinstudiums schwierig vermittelbar. Essentiell ist, dass die Studierenden eine möglichst große Anzahl an KFO-Patientenfällen planen. Die persönliche Besprechung aller studentischen Lösungen durch Lehrende ist aufgrund zu knapper Ressourcen allerdings nicht möglich, und das bloße Anzeigen von Musterlösungen ist häufig nicht ausreichend. Deshalb soll im Projekt basierend auf Verfahren der Künstlichen Intelligenz intelligent-adaptives Feedback gegeben werden. Darüber hinaus soll ein Learning Dashboard implementiert werden, mit dessen Hilfe die Lehrenden gezielt Themen identifizieren können, bei denen eine Vielzahl der Studierenden Probleme hat. Die Qualität der Lehre kann dadurch bei gleichzeitiger Entlastung der Lehrenden gesteigert werden. Durch einen nutzerzentrierten Entwicklungsansatz ist die enge Einbindung von Lernenden und Lehrenden gewährleistet.
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KI-basiertes Feedback in simulierten Lernsettings
Aktuelle Machine-Learning-Ansätze sollen entwickelt werden, um menschliches Verhalten in ausgewählten Kommunikationssituationen anhand definierter Kriterien objektiv und reliabel zu erfassen. Aufbauend auf umfangreichen Vorarbeiten wurde ein Machine-Learning-Algorithmus weiterentwickelt, der Mimik im Hinblick auf definierte Kriterien auswertet. Studierende erhalten darauf basierend automatisiertes, KI-gestütztes Feedback zu ihrem kommunikativen Verhalten in digital angereicherten Präsenzsettings (z. B. Arzt-Patienten- oder Beratungsgespräche). Der Mehrwert liegt insbesondere in höherer Objektivität und Skalierbarkeit gegenüber rein menschlichem Feedback. Der Ansatz wurde pilotiert und auf die Grundschulpädagogik ausgeweitet. Für Eltern-LehrerInnen-Gespräche wurde ein strukturierender Leitfaden entwickelt, der als Grundlage für KI-gestützte Avatare als Gesprächspartner dient.
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