Das Verbundprojekt VoLL-KI entwickelt die Hochschulbildung auf drei Ebenen weiter:

• Makro-Ebene:evidenzbasierte Weiterentwicklung von Studiengängen/-programmen,
• Meso-Ebene: kontextadaptive, korrigierbare Empfehlungen für die individuelle Studienplanung,
• Mikro-Ebene: lernendenspezifische Diagnose und Unterstützung in Lerneinheiten.

Dazu werden daten- und wissensbasierte Ansätze der Künstlichen Intelligenz (KI) kombiniert. Basierend auf Vorarbeiten zu Wissensgraphen, Fehlerbibliotheken für Programmierung, intelligenten Tutorsystemen, erklärbarem und interaktivem maschinellen Lernen, Chatbots, virtueller Realität, sowie Empfehlungssystemen werden für ausgewählte Lehrveranstaltungen sowie KI-Einführungsveranstaltungen intelligente Unterstützungssysteme für Teilgebiete entwickelt. Studienverlaufsdaten werden über ein bereits etabliertes Data-Warehouse-System (CEUS) zur Verfügung gestellt und im Projektverlauf systematisch erweitert. Daten über vorhandene und auszubauende Kompetenzen einzelner Studierender werden mit Daten über spezifische Gruppen – etwa bezogen auf Gender und Bildungsbiographien – kombiniert. Dadurch werden maßgeschneiderte Empfehlungen zur Studienplanung erstellt. Studierende können jederzeit Erklärungen für Empfehlungen anfordern, Alternativen explorieren und Prämissen korrigieren. Die Erweiterung des aktuellen Datenbestands durch das Monitoring der Lern- und Leistungsverläufe auf individueller sowie gruppenspezifischer Ebene wird in das Data-Warehouse integriert und Studiengangsverantwortlichen als Dashboard zur Verfügung gestellt. Die entwickelten Angebote werden über den Projektverlauf mittels Befragungen und Logfileanalysen evaluiert, um sie formativ zu optimieren. Dabei kooperieren Wissenschaftler/-innen aus den Bereichen KI, KI-nahen Bereichen der Informatik, der Informatikdidaktik und der Bildungsforschung aus drei benachbarten Hochschulen. Fokus im Projekt sind die Informatikstudiengänge an drei Standorten – einer großen, stark ingenieurwissenschaftlich orientieren Informatik, einer mittelgroßen, stark interdisziplinär orientierten Informatik sowie einer kleinen stark anwendungsbezogenen Informatik. Zum Projektende hin und danach werden die erfolgreichen Komponenten auf andere Studiengänge ausgeweitet und die Projektergebnisse in die Qualitätsmanagementprozesse der beteiligten Hochschulen integriert.

Pressemitteilung - Eine nordbayerische KI-Allianz für die Hochschullehre

Übersicht der Förderprojekte