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Lernen, Mentoring, Künstliche Intelligenz

Forschungsverbund unter Beteiligung der Freien Universität Berlin untersucht Lernprozesse im digitalen Zeitalter

Nr. 059/2019 vom 14.03.2019

Der Einsatz künstlicher Intelligenz zum Nutzen von Lernprozessen wird im Rahmen eines Verbundprojekts acht deutscher Forschungseinrichtungen unter Beteiligung der Freien Universität Berlin erforscht. In dem Vorhaben „Personalisierte Kompetenzentwicklung durch skalierbare Mentoringprozesse — tech4comp“ geht es um Konzepte für personalisierte Lernumgebungen und Mentoring für Studierende. Koordiniert wird das Projekt von der Universität Leipzig. Beteiligt sind ferner die Technische Universität Dresden, das Educational Technology Lab des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI), die Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg, die Technische Universität Chemnitz, die Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur (HTWK) Leipzig sowie die Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen. Gefördert wird tech4comp vom Bundesministerium für Bildung und Forschung in der ersten Phase bis März 2022 mit 7,4 Millionen Euro im Rahmen der Förderlinie „Innovationspotenziale digitaler Hochschulbildung“. Es besteht die Möglichkeit zur Verlängerung des Projekts um eine zweite Phase bis Ende 2024.

Künstliche Intelligenz kommt heutzutage vielfältig zum Einsatz, zum Beispiel bei sprachgesteuerten Assistenten, autonomem Fahren und diagnostischen Verfahren in der Medizin. „Das Projekt reagiert zum einen auf veränderte Lernrealitäten und -zugänge im digitalen Zeitalter. Zum anderen wollen wir der Diversität unserer Studierenden Rechnung tragen und durch Technologie individuelle Zugänge zum Studium ermöglichen“, sagt der Leiter des Verbundprojekts und Professor für Allgemeine Pädagogik an der Erziehungswissenschaftlichen Fakultät der Universität Leipzig Prof. Dr. Heinz-Werner Wollersheim. Gemeinsam mit Kolleginnen und Kollegen unterschiedlicher Fachdisziplinen befasst er sich mit der Frage, wie man studentisches Lernen mithilfe digitaler Technologien bestmöglich begleiten kann.

Das Center für Digitale Systeme (CeDiS) der Universitätsbibliothek der Freien Universität Berlin verantwortet in der Kooperation das Teilprojekt „Datenanalyse und Implementierung“. Im Rahmen dieses Teilvorhabens werden zunächst didaktische Grundlagen von (skalierenden) Mentoring-Modellen untersucht, die in der Praxis bereits funktionieren: Diese Mentoring-Modelle werden daraufhin geprüft, ob und wenn ja, wie sie in die digitale Welt übertragen werden können. In einem zweiten Schritt werden Daten aus verschiedenen Quellen, beispielsweise den bereits im Einsatz befindlichen Lehr-Lern-Prüfungssystemen der Freien Universität Berlin, hinsichtlich ihres Potenzials analysiert, als generische und datenschutzkonforme Lernfortschrittsindikatoren zu dienen. Anschließend werden die Daten computergestützt aufbereitet, analysiert und in einem Mentoring-System zusammengeführt. Parallel zu der Erarbeitung der technisch-didaktischen Grundlagen werden die Voraussetzungen für einen datenschutzkonformen und nachhaltigen Einsatz von Mentoring-Systemen eruiert.

„Personalisierte Kompetenzentwicklung durch skalierbare Mentoring-Prozesse - tech4comp“ ist eines von derzeit neun Projekten, die sich im Rahmen der Förderlinie „Innovationspotenziale digitaler Hochschulbildung“ in interdisziplinären Forschungskonsortien mit didaktischen, technologischen und organisationalen Gestaltungsaspekten der Hochschulbildung befassen und so zur nachhaltigen Veränderung der Hochschullandschaft beitragen werden.

Weitere Informationen

Kontakt

  • Dr. Albert Geukes, Projektleitung, Center für Digitale Systeme (CeDiS), Universitätsbibliothek der Freien Universität Berlin, E-Mail: albert.geukes@cedis.fu-berlin.de, Tel.: 030 / 838 52112
  • Alexander Schulz, Projektkoordination, Center für Digitale Systeme (CeDiS), Universitätsbibliothek der Freien Universität Berlin, E-Mail: alexander.schulz@cedis.fu-berlin.de,Tel.: 030 / 838 52844

Weitere Informationen über die Rolle der Partnerinstitutionen

https://dbs.uni-leipzig.de/file/tech4comp_PM.pdf