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Am 3. November kam die Runde in den Berliner Räumlichkeiten des CATALPA-Kooperationspartners DFKI virtuell und auch vor Ort zusammen. Ziel des Workshops war es, einen Usecase des Projektes AI.EDU 2.0 mit den Expert*innen zu diskutieren. Im Rahmen des Projekts untersuchen die Forschenden unter anderem, wie sie Studierende mittels KI und der Nutzung von Recommender Systemen besser dabei unterstützen und leiten können, sich ein Forschungsthema auszusuchen und ihre Forschungsfrage zu generieren.

Prof. Dr. Jie Lu, Direktorin des Australian Artificial Intelligence Institute der University of Technology in Sydney, erläuterte zunächst die Bandbreite der Einsatzfelder und aktuelle Verfahren. Konkrete Ideen zum Usecase erarbeiteten Sunhao Dai aus China mit dem Einsatz von Large Language Models, Dr. Christian Weber vor dem Hintergrund sich entwickelnder, semantisch angereicherter Wissenslandkarten und Dr. Yong Zheng, aus den USA, auf der Basis von Multi-criteria Decision Making. In den Diskussionen entwickelte sich eine konstruktive Debatte über die Kombination und Vereinbarkeit verschiedener Recommenderverfahren im gewählten Lehr-/Lernsetting. „Für unser Projekt haben wir mitgenommen, dass unser Vorhaben, zunächst einzelne Verfahren zu testen und diese dann zu kombinieren, gut umsetzbar ist. Durch die geballte Expertise kamen viele neue Ideen auf, welche unsere Forschung ganz sicher einen Schritt voranbringen“, zieht Silke Wrede, Mitarbeiterin im AI.EDU-Projekt, ein Fazit. Der Austausch soll auch in Zukunft fortgesetzt werden.