Implementierung von KI-basiertem Feedback und Assessment mit Trusted Learning Analytics in Hochschulen - IMPACT
Date
Editor
Advisor
Volume
Issue
Journal
Series Titel
Book Title
Publisher
Supplementary Material
Other Versions
Link to publishers' Version
Abstract
Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Hochschulbildung hat in den letzten Jahren stark an Bedeutung gewonnen. Hochschulen stehen vor der Herausforderung, steigende Studierendenzahlen, heterogene Lernvoraussetzungen und zunehmende Anforderungen an individualisierte Lehre zu bewältigen. KI bietet hier Möglichkeiten, Lehr- und Lernprozesse datenbasiert zu unterstützen, etwa durch personalisiertes Feedback, automatisierte Auswertungen oder adaptive Lernsysteme, wodurch sowohl die Förderung der Studierenden verbessert als auch Lehrende entlastet werden können. Vor diesem Hintergrund zielte das IMPACT-Projekt darauf ab, durch den skalierbaren Einsatz von KI zur (teil-) automatisierten Analyse von Texten die Hochschulbildung zu verbessern und die KI nachhaltig an der Hochschule zu verankern. IMPACT wurde als vierjähriges Verbundprojekt unter der Leitung der Goethe-Universität Frankfurt, gemeinsam mit der Humboldt Universität Berlin, der FernUniversität Hagen, der Freien Universität Berlin und der Universität Bremen, durchgeführt. Das 2021 beantragte Vorhaben fokussierte sich, unter kontinuierlicher Einbeziehung von ethischen, rechtlichen und sozialen Implikationen (ELSI), auf die Bereitstellung von KI-basiertem Textanalyseverfahren in der Studienorientierungs- und -eingangs-phase, für formatives Assessment und Feedback sowie für summatives Assessment und Feedback für Studierende. Dafür sollten etablierte Open-Source-Softwarelösungen (OSS) zum Einsatz kommen, die sowohl den Technologietransfer zwischen den Verbundhochschulen als auch die Übertragbarkeit der entwickelten Systeme auf weitere Hochschulen ermöglichen sollten. Für die Verankerung der KI-Verfahren an der Hochschule wurde auf Basis der Vorarbeiten aller Verbundpartner, unter anderem Trusted Learning Analytics (TLA; Drachsler, 2018), dem TLA-Verhaltenskodex (Hansen et al., 2020) sowie dem Sheila-Prozessmodell (Tsai et al., 2018) ein systematischer Change-Management Prozess verfolgt.
