Forschung für die Hochschulbildung der Zukunft

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Studierende lassen sich nicht in eine Kategorie stecken. Sie sind vielmehr eine Gruppe von Menschen, die von Diversität geprägt ist. Künstliche Intelligenz und adaptive Technologien bieten die Chance passgenau auf Lernende einzugehen.

Dabei betrachten unsere Wissenschaftler*innen Studium und Lehre aus drei verschiedenen Blickwinkeln:

• Wie können Lernen und Lehren durch KI und Lerntechnologien unterstützt werden?
• Wie lassen sich Lernprozesse optimieren und wie kann etwa automatisiertes Feedback Selbstregulierung, Verständnis und Selbstbewertung unterstützen?
• Welche Merkmale bringen Lernende auf individueller und Gruppenebene mit und wie können unterstützende Interventionen sowohl im Verlauf von Modulen als auch (Online)-Prüfungen aussehen?
• Was sind Gelingensbedingungen für die Hochschulbildung der Zukunft auf organisationaler Ebene?

Leitbild und Ziele

In der Forschung von CATALPA geht es darum, KI zielgerichtet, ressourcenschonend, datensicher und didaktisch sinnvoll zu nutzen, so dass sie tatsächlich zu einer empirisch messbaren Verbesserung des Lernerfolgs in der heterogenen Studierenden-Community und somit letztlich zu mehr Bildungsgerechtigkeit führt. Die Kernfragen sind: Was macht das Studium tatsächlich besser? Wie wirken sich neue KI-Methoden auf die Lehre und das Lernen aus? Wie unterstützen wir Lernprozesse mit Erkenntnissen aus Learning Analytics?

Unsere Forschenden widmen sich aus interdisziplinären Blickwinkeln den Forschungsfragen und ergänzen ihre Kompetenzen zu Lernprozessen und individuellem Lernverhalten, um anwendungsorientiert Empfehlungen aussprechen zu können.

Reallabor-Forschung aus und für Praxis

Über 70.000 Studierende, die aufgrund Fernlehre hybrid studieren und so divers in Alter, Herkunft, Bildungshintergrund sind, wie kaum an einer anderen deutschen Hochschule – wo, wenn nicht hier, ließe sich besser erforschen, wie digitale Systeme Lernen und Lehren bestmöglich unterstützen? Im Sinne eines Reallabors entstehen bei CATALPA Erkenntnisse aus der Praxis, die auch direkt wieder zurück in die Praxis fließen. Wichtig dabei ist die enge Zusammenarbeit mit den Fakultäten und ihren Studierenden.

Datensicherheit und Trusted Learning Analytics

CATALPA gewinnt Erkenntnisse direkt aus der Praxis und arbeitet darum mit Daten im sensiblen Bereich Lernen. Das Forschungszentrum achtet darum besonders auf einen verantwortungsvollen Umgang mit diesen Daten. Die Datenschutzbeauftragten der FernUniversität in Hagen sind zum Beispiel in allen Projekten bei Studien im Feld mit einbezogen und achten genau auf die Einhaltung der Vorgaben. Ebenso ist die Ethikkommission stets von Beginn der Studien einbezogen.

In den verschiedenen CATALPA-Projekten wird der Umgang aber auch immer wieder von den Forschenden selbst kritisch hinterfragt. So wird der Datenschutz in Forschungsprojekten mit externen Kooperationspartnern durch regelmäßige Roundtables mit allen Datenschutzbeauftragten der Partnereinrichtungen besprochen. In einem CATALPA-Projekt wurde das Pseudonymisierungskonzept für die gesamte FernUni für die Verknüpfung verschiedener Datenbanken wie Moodle-, ECTS- und Paneldaten entwickelt, um- und eingesetzt. Die Erfahrungen aus diesem CATALPA-Projekt sind in ein hochschulweites Projekt eingeflossen und haben als eine Vorlage für die Pseudonymisierung in aktuellen und weiteren Projekten gedient.