KI:edu.nrw

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Kevin Esser

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Didaktik, Ethik und Technik von Learning Analytics und KI in der Hochschulbildung

Software für Learning Analytics, sowie perspektivisch Software im Sinne Künstlicher Intelligenz, wird großes Potential zugeschrieben, um bei der Verbesserung von Lehre und bei der individuellen Förderung von Studierenden einen wertvollen Beitrag zu leisten. Hochschulen sind hierauf allerdings bisher kaum eingestellt und entsprechende Ansätze erst wenig erprobt. Im mit 1,9 Millionen Euro durch das Ministerium für Kultur und Wissenschaft geförderten Projekt KI:edu.nrw sondieren, konzipieren und erproben die Projektpartner Ruhr-Universität Bochum und RWTH Aachen für den Hochschulbereich Möglichkeiten in diesem Bereich, wobei drei unterschiedliche Ebenen in den Blick genommen werden: die Ebene der Lehrveranstaltung, die Ebene der Institution Hochschule sowie die Ebene hochschulübergreifender Zusammenarbeit. Hierbei sind mehrere nachfolgend genannte Aktivitäten geplant.

 

Aktivitäten

Lehrveranstaltungsebene

Auf Lehrveranstaltungsebene sollen im Rahmen konkreter Lehrvorhaben jeweils unterschiedliche Anwendungsfelder von Learning Analytics-Szenarien erprobt werden. Bei der Auswahl der Projekte wurde darauf geachtet, dass diese aus unterschiedlichen Fächergruppen stammen.

Institutionenebene

Auf hochschulzentraler Ebene soll erarbeitet werden, wie ein datenschutzkonformer Rahmen für den Einsatz von Learning Analytics und KI aussehen kann. Flankierend steht in einem Teilvorhaben des Gesamtprojekts im Fokus, wie der Einsatz dieser Werkzeuge aus ethischer Perspektive zu bewerten ist. Mit Blick auf wissenschaftsdidaktische Fragen soll erarbeitet werden, wie mit Analysedaten sinnvolle didaktische Szenarien umgesetzt werden können. Nicht zuletzt geht es aus IT-Perspektive darum, wie und in welchen Systemen überhaupt Daten bereitgestellt werden können. Insgesamt soll das Projekt neben der Arbeit an konkreten Fragestellungen einen institutionenweiten Dialog anstoßen und moderieren, welcher Umgang mit den genannten Themen für die Projektpartner als Institution wünschenswert erscheint.

Hochschulübergreifende Ebene

Über die Projektpartner hinaus soll im Rahmen der Projektarbeit der NRW-weite Dialog über den Einsatz von Learning Analytics und KI für die Hochschulentwicklung angestoßen und unter dem Dach der DH.NRW moderiert werden. Geplant ist eine Erhebung in den DH.NRW-Hochschulen zu diesem Thema sowie die Vernetzung von Expertinnen und Experten in diesem Bereich. Wichtig ist zudem die Vernetzung des Vorhabens mit dem Online-Landesportal ORCA.nrw.

 

 

Für den breiten Ansatz arbeitet eine Gruppe von Personen der RUB und RWTH mit breiter Expertise zusammen: einbezogen sind unter anderem Spezialistinnen und Spezialisten für die Themen Educational Data Mining, Machine Learning, Pädagogische Psychologie, Ethik künstlicher Intelligenz, Wissenschaftsdidaktik sowie Lern-Management-Systeme; beteiligt sind Dekane und Dekaninnen unterschiedlicher Studiengänge ebenso wie das Zentrum für Wissenschaftsdidaktik, das Zentrum für Medizinische Lehre, das Zentrum für Hochschuldidaktik der Mathematik sowie die zentrale Studienberatung. Als externer Kooperationspartner ist das Center für Lehr- und Lernservices der RWTH Aachen eingebunden. Zudem ist eine enge Kooperation mit dem Online-Landesportal für Studium und Lehre ORCA.nrw sowie weiteren hochschulübergreifenden Projekten unter dem Dach der DH.NRW vorgesehen.

Ziel des Projekts ist es, sowohl an der im Schwerpunkt geförderten Ruhr-Universität als auch an der partnerschaftlich verbundenen RWTH Aachen exemplarisch zu erarbeiten, wie Regeln, Konzepte, Prozesse und Technik für den Einsatz von Learning Analytics ausgestaltet werden können. Es leistet einen Beitrag zur Entwicklung einer „Datenkultur“ in den Hochschulen und zur (Auf-)Klärung, was man mit Daten im Bereich der Lehrentwicklung erreichen oder auch nicht erreichen kann, um Studierende besser zu beraten, ihnen individuellere Lernsettings zu bieten und die Lehre zu gestalten.

Die Weiterentwicklung der Technik insbesondere im Bereich der LMS wird allen NRW-Hochschulen zur Verfügung gestellt. Selbiges gilt für die Projekterfahrungen auf den unterschiedlichen Ebenen, für die eine abschließende Projektpublikation geplant ist. Zudem soll die Expertise an den NRW-Hochschulen durch die gezielten Vernetzungsaktivitäten gebündelt und weiterentwickelt werden, um nach Abschluss des Pilotvorhabens die gefundenen Lösungen übertragen zu können.

 

Ziele

  1. Lernen – Weiterentwicklung von individuellen Lern­settings und Beratung der Studierenden.
  2. Lehre – Konzeption eines datenschutz­konformen Rahmens für den Einsatz von Learning Analytics und KI in der Lehre. Mit Blick auf wissen­schafts­didaktische Fragen soll erarbeitet werden, wie mit Analyse­daten sinnvolle didaktische Szenarien umgesetzt werden können.
  3. Anwenden – Ausarbeitung von Regeln, Konzepten, Prozessen und Technik für den Einsatz von Learning Analytics, sodass sich eine „Datenkultur“ in der Hochschul­landschaft entwickeln kann.
  4. Netzwerken – Bündelung der hochschul­weiten Expertise und Austausch im Umgang mit Daten im Bereich der Lehr­ent­wicklung.