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KI-Prototyp geht an den Start

[09.12.2024]

Claudia de Witt und das IMPACT-Team haben einen KI-Prototypen entwickelt, mit dem Studierende für Klausuren üben und individuelles Feedback bekommen können. Update: Nach einem Aufruf haben sich bereits zahlreiche Lehrende der FernUni gemeldet, um das Tool zu testen.


Foto: sakchai vongsasiripat-GettyImages

Das Thema Künstliche Intelligenz in der Lehre beschäftigt derzeit alle Hochschulen. Mehr Unterstützung und personalisiertes Feedback durch KI zu ermöglichen, ist eines der wichtigsten Ziele. Dabei gilt es jedoch auch, neue Rahmenbedingungen, wie den AI-Act, mit zu berücksichtigen. Doch wie kann es in der Praxis gelingen, dass Studierende auch wirklich einen Nutzen sehen und Lehrende Tools einfach für sich adaptieren können?

Mit den Anwendungen MIND und COFFEE hat das IMPACT-Team bei CATALPA der FernUniversität in Hagen Prototypen entwickelt, die nicht nur wissenschaftliche Erkenntnisse liefern und rechtliche Rahmenbedingungen berücksichtigen, sondern laut der ersten testenden Studierenden wirklichen Mehrwert bieten.

MIND und COFFEE

MIND steht für Monitoring Information Dashboard. Es liefert auf Basis von Trusted Learning Analytics Informationen zu Kursaktivitäten und -fortschritt sowie individuelles Feedback und Informationen zu Lernstrategien und -zielen, um die Selbstregulation zu unterstützen. Feedback Literacy – also Hilfen zum besseren Verstehen von Feedback und Transparenz zum Ursprung der Daten sind zudem wichtige Bestandteile der Anwendung.

COFFEE steht für Corrective Formative Feedback. Die Anwendung ist aufgrund ihres klaren und intuitiven Designs für Lehrende gut skalierbar und bietet dennoch die Möglichkeit, der Anpassung an verschiedenste Fachgebiete. COFFEE gibt Studierenden Feedback zu Freitextaufgaben. Lernende können Aufgaben zu ihren Lerneinheiten bearbeiten und bekommen umgehend Feedback zu definierten Bewertungskriterien. Diese legen die Lehrenden zuvor fest und können etwa fachsprachliche Formulierungen, die Wiedergabe fachlicher Inhalte oder auch die detaillierte Beschreibung sowie Verbesserungsvorschläge umfassen. Die Technologie im Hintergrund: ein lokales Open-Source Large Language Model kann dabei auch Informationen dazu, was eine gute Lösung ausmacht, an die Studierenden weitergeben.

Seit dem 16. November 2024 ist COFFEE im Einsatz. Michael Hanses berichtet, dass bereits um die 75 Feedbackanfragen über das System gelaufen sind. „Der Auftakt stimmt uns optimistisch. Studierende, mit denen wir bereits gesprochen haben, nannten die Anwendung einen ‚Game Changer‘. In den Bewertungen der Nützlichkeit liegen wir derzeit bei einem Durchschnittswert von 8,6 auf einer Skala von 1 bis 10. Jetzt ist also ein guter Zeitpunkt, den Prototypen im weiteren Kreis zu testen.“

Dafür sucht das Team, bestehend aus Prof. Dr. Claudia de Witt, Heike Karolyi, Michael Hanses und Lars van Rijn aktuell nach weiteren Lehrenden, die die Anwendung COFFEE gerne in ihren Kursen nutzen möchten. Details können der verlinkten Präsentation (PDF 2 MB) entnommen werden. Hier gibt es außerdem einen Screencast der Studierendensicht und hier einen Screencast der Lehrendensicht.

Was erwartet Lehrende, wenn sie das KI-gestützte Feedback einsetzen möchten?

Lehrende erhalten:

  • Zugang zur COFFEE – Anwendung, um eigene Aufgaben mit Feedback anzulegen
  • Schulung zur Nutzung der Anwendung
  • Schulung zum Prompt-Engineering
  • Evaluationsbögen

Das Team benötigt:

  • Informationen zum konkreten Einsatz
  • Ihre Beteiligung an der Evaluation
  • Einen Austausch zu Ihren Erfahrungen

Interessierte Lehrende sind daher herzlich willkommen und können bei Interesse eine kurze Mail mit folgenden Informationen an das Projektteam senden:

  • Beschreibung des Moduls / des Kurses, des Studiengangs, der Fakultät
  • Skizzierung der Aufgabentypen (ggf. Beispiele)
  • Anzahl Studierende im Modul / Kurs
  • Beteiligte Lehrende und beteiligter Lehrstuhl

An: impact

Bis: 12.01.2025

Im Januar werden die Projektmitarbeitenden dann eine Rückmeldung zu den erhaltenen E-Mails geben.

Sandra Kirschbaum | 11.12.2024