Abschlussbericht KI Rollout

Abstract

Das Projekt KI Rollout wurde an der Hochschule Trier mit einer Laufzeit von 48 Monaten (01.12.2021 bis 30.11.2025) durchgeführt und vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF, jetzt BMFTR) gefördert. Das Vorhaben setzt durch ein Bündel abgestimmter Maßnahmen und ausgehend von der vorhandenen KI-Expertise im Fachbereich Informatik der Hochschule Trier die Qualifizierung zukünftiger akademischer Fachkräfte im Bereich KI sowie die Nutzung von KI-Technologien in der Hochschulbildung um. Leitidee in allen umgesetzten Maßnahmen ist es, KI-spezifische Methodenkompetenzen mit anwendungsspezifischen Kompetenzen so zu paaren, dass ein Wissenstransfer in beide Richtungen unmittelbar verankert, wird: Studierende der Informatik ergänzen ihr Spektrum um neue Anwendungsbereiche; Studierende und Lehrende anderer Disziplinen erhalten fundierten Zugang zu KI-Technologien ihres Fachs. Gleichzeitig werden Lehre, Lehrende und Verwaltungseinrichtungen durch KI-Maßnahmen so unterstützt und informiert, dass sie sich stärker auf ihre Kernaufgaben fokussieren können.

Das Projekt KI Rollout ist in 8 Einzelmaßnahmen unterteilt, die jeweils unterschiedliche Aspekte des Gesamtprojekts behandeln. Diese Struktur wird im vorliegenden Teil II ebenfalls genutzt. Für jede Maßnahme werden die durchgeführten Arbeiten und die erzielten Ergebnisse zusammenfassend beschrieben. Anschließend werden die ergänzenden Inhalte gemäß BMBF-Vordr. 0701/07.25 dargestellt: die wichtigsten Positionen des zahlenmäßigen Nachweises (mit Bezug auf Personalaufwendungen und größte Beschaffungskosten), die Notwendigkeit und Angemessenheit der geleisteten Projektarbeiten, der voraussichtliche Nutzen und die Verwertbarkeit der Ergebnisse im Sinne des fortgeschriebenen Verwertungsplans der jeweiligen Maßnahme, der bekannt gewordene Fortschritt bei anderen Stellen, die erfolgten oder geplanten Veröffentlichungen nach Nr. 5 NKBF/NABF, Arbeiten ohne Lösung sowie die Einhaltung der Zeit- und Ausgabenplanung.

Die acht Maßnahmen adressieren komplementäre Aspekte: niedrigschwellige Vermittlung von KI-Grundkompetenzen (M1), spielerisches Erlernen anwendungsorientierter KI-Verfahren im Wettbewerbsformat (M2), das KI Skills Lab als zentrale Lehr-/Lernstruktur (M3), interdisziplinäre Lehrformate zur KI-Anwendung (M4), Aufbau einer KI-Dateninfrastruktur (M5), ein hochschulspezifischer KI-Chatbot zur Unterstützung studienrelevanter Prozesse (M6), KI-gestützte Generierung von Lehrmaterialien für die Modellierung (M7) sowie die Erweiterung eines bestehenden Lehrwerkzeugs um adaptive, KI-getriebene Funktionalitäten (M8).