Aktuelles

Trusted Learning Analytics und KI für formatives Feedback

Künstliche Intelligenz (KI) und Trusted Learning Analytics (TLA) können Lernende beim Erwerb von Fachwissen und der Entwicklung von Selbstregulation unterstützen. In der Präsentation von Heike Karolyi ging es dabei vor allem um eine wertesensible Gestaltung als Voraussetzung für die nachhaltige Implementierung der Technologien. Sie stellte ein personalisiertes Feedbacksystem vor, das sie im Rahmen des BMBF-geförderten Projekts IMPACT mit ihren Kolleg*innen entwickelt hat. Der KI- und Learning Analytics Service ist ein optionales Angebot und soll Studierende durch Visualisierungen und schriftliches Feedback zu ihren Kursaktivitäten im Lernprozess helfen. Gleichzeitig werden Fertigkeiten für den Umgang mit Feedback vermittelt (Feedback Literacy). So sollen die Studierenden später besser in der Lage sein, Self-Monitorings für ihren individuellen Lernfortschritt zu nutzen.

Bei Learning Analytics stehen bisher die Daten von Lernenden im Fokus, während Lehrende vor allem in Onlinekursen weitgehend im Verborgenen bleiben können. Das von Niels Seidel präsentierte Reversed Big Brother Principle schafft hier eine größere Sichtbarkeit und Transparenz und legt gegenüber den Lernenden beispielsweise offen, ob sich Lehrkräfte im Kurs befinden und was sie gerade tun, wie viel Zeit die Lehrpersonen im Kurs verbracht haben, wie weit Korrekturen abgeschlossen/Fragen beantwortet sind oder welche Learning Analytics Daten der Studierenden die Lehrenden genutzt haben. Erste Ergebnisse aus einer Umfrage unter Lehrenden und Lernenden zur Akzeptanz hatte Niels Seidel bereits auf der Konferenz re:publica präsentiert.

Einblicke in die Forschung des AI.EDU Research Lab 2.0 boten Silke Wrede und Lars van Rijn. Das AI.EDU Research Lab erforscht den Einsatz von KI in der Hochschullehre. Ziel ist es, akademische Kompetenzen und Selbstregulation im Studium zu fördern. Der Beitrag stellt die Ergebnisse einer Studie zur Nutzung von frei zugänglichen GenKI-Anwendungen durch Studierende in einem bildungswissenschaftlichen Bachelorstudiengang vor. Die Anwendungen unterstützen die Studierenden bei der Entwicklung eines Hausarbeitsthemas und einer hierfür leitenden Fragestellung.

Um die Rahmenbedingungen für die Bereitstellung generativer KI an Hochschulen ging es bei einer Diskussion, die CATALPA-Leitungsteam-Mitglied Prof. Dr. Claudia de Witt auf der Learning AID gemeinsam mit PD Dr. Malte Persike (RWTH Aachen) moderierte. Die beiden setzten damit eine Diskussion fort, die bei einem Symposium zum Thema am 1. September 2024 an der FernUniversität in Hagen begonnen wurde. Unter anderem ging es um Datenschutz, Kosten und Skalierbarkeit, aber auch um die Wahlmöglichkeit zwischen verschiedenen KI-Systemen.