IMPACT - Implementierung von KI-basiertem Feedback und Assessment mit Trusted Learning Analytics in Hochschulen. Change Management, Didaktik für formatives Assessment und Feedback

IMPACT ist ein CATALPA Projekt.

Bessere Hochschulbildung dank künstlicher Intelligenz - das Kooperationsprojekt IMPACT erforscht nicht nur den Einsatz von Trusted Learning Analytics und KI in der Hochschullehre, sondern bietet auch wissenschaftliche Unterstützung bei der Umsetzung. Entlang des Student Life Cycle erhalten Studieninteressierte, Studieneinsteiger:innen und Studierende textbasiertes, hochinformatives und personalisiertes Feedback in der Hochschullehre, um herauszufinden, was den Studienerfolg am meisten unterstützt.


Projektziele und Forschungsfragen

Künstliche Intelligenz (KI) verändert derzeit Möglichkeiten in Wirtschaft, Gesellschaft und zentralen Lebensbereichen. Damit Deutschland zu einem weltweit führender Standort für die Erforschung, Entwicklung und Anwendung von Künstlicher Intelligenz werden kann, bedarf es einer breiten und bestens ausgebildeten Fachkräftebasis. Die Bund-Länderinitiative zur Förderung von Hochschulen zu Künstlicher Intelligenz in der Hochschulbildung verfolgt die Zielsetzung, durch den Einsatz von KI wirksame Effekte in Studium und Lehre zu erreichen. So soll die Verbesserung der Qualität, Leistungsfähigkeit und Wirksamkeit der Hochschulbildung durch den Einsatz von KI vorangebracht werden.

In dem Kooperationsprojekt IMPACT wird die Implementierung von Trusted Learning Analytics und KI in der Hochschullehre durch den Forschungsschwerpunkt D²L² und der Projektleitung von Prof. Dr. Claudia de Witt gemeinsam mit weiteren Projektpartnern umgesetzt, wissenschaftlich begleitet und erforscht.

Das Verbundprojekt IMPACT fördert die Verbesserung der Hochschulbildung durch den skalierbaren Einsatz von Verfahren der Künstlichen Intelligenz (KI) zur (teil-)automatisierten Analyse von Texten im Rahmen eines Trusted Learning Analytics-Ansatzes. Entlang des Student Life Cycles erhalten Studieninteressierte, Studieneinsteiger:innen und Studierende textbasiertes, hoch informatives und personalisiertes Feedback im Hochschulstudium. An fünf deutschen Universitäten werden textbasierte KI-Verfahren wie Chatbots, personalisierte Feedback-Systeme zum formativen sowie summativen Assessment in breite Anwendung gebracht. Das interdisziplinäre Konsortium nutzt international erprobte Open-Source-Softwarelösungen sowie gemeinsame Standards und berücksichtigt dabei die Interoperabilität in der Hochschullehre mit gängigen Lernmanagementsystemen (Moodle, Stud.IP, ILIAS). Für die zielorientierte Integration der KI-Anwendungen werden (medien-)didaktische Konzeptionen und Adaptionen vorgenommen. Voraussetzung für die nachhaltige Implementierung der KI-Anwendungen in Studium und Lehre ist ein datenethisches Change Management auf Grundlage des SHEILA-Prozessmodells. Das Modell wird in allen beteiligten Hochschulen angewandt und liefert dem Verbund somit ein einheitliches, wissenschaftlich fundiertes Rahmenkonzept für die kontinuierliche Kooperation mit Gremien, Lehrenden und Studierenden. Die Projektergebnisse werden durch Workshops und nach Open Science-Prinzipien durch den Verbund deutschlandweit zugänglich gemacht.

  • Im Verbundprojekt IMPACT kommen fünf Hochschulen Deutschlands zusammen, die über besondere Expertise im Bereich ethischer, rechtlicher und sozialer Implikationen und zahlreiche praktische Erfahrungen im didaktischen Einsatz von Learning Analytics verfügen. Diese Expertise soll genutzt werden, um Vorarbeiten der Verbund-Hochschulen zur Anwendung von KI zu verstetigen und mittels Open-Source-Software (OSS) dem Verbund sowie anderen interessierten Hochschulen zugänglich zu machen.

    Die FernUniversität in Hagen verfolgt im Rahmen des Verbundvorhabens insbesondere drei zentrale Teilziele:

    1. Teilziel der FernUniversität in Hagen: Umsetzung des Sheila-Frameworks

    Der wissenschaftlich entwickelte Sheila Framework dient der a priori Ermittlung von Gelingensbedingungen für den Einsatz von Interventionen oder innovativen technischen Lösungen in sechs Schritten und der strukturierten Begleitung des Implementierungsprozesses. Um den Implementierungsprozess in den jeweiligen Institutionen abzustimmen, werden Bedarfe und Gelingensbedingungen erfasst und alle Abteilungen der Institutionen mit einbezogen. Darunter fallen neben kontinuierlichen Kooperationen mit Vertretern der Studierenden und Lehrenden sowie relevanten Hochschulgremien auch die Entwicklung von Weiterbildungsmaterial für die implementierten Trusted Learning Analytics-Anwendungen. Durch das SHEILA-Prozessmodell werden die im Verbund beteiligten Hochschulen in Fragen der KI-Adaption durch die FernUniversität in Hagen begleitet; durch die Verzahnung der Hochschulen im Verbund werden zudem bundesweit Impulse und unterschiedliche Vorgehensweisen informell ausgetauscht. Die HS unterstützen sich so gegenseitig bei der Erarbeitung betreffender Prozesse zum datenethischen Umgang mit den Studierenden.

    2. Teilziel der FernUniversität in Hagen: Mediendidaktische Konzeption

    Die FernUniversität in Hagen erarbeitet in enger Zusammenarbeit mit der Humboldt Universität zu Berlin anhand bestehender Daten eine Grundlage, aus der didaktische Konzeptionen und Adaptionen für die Gestaltung von KI-gestützten Anwendungen für formatives Feedback abgeleitet werden. Formatives Feedback befasst sich dabei mit zeitnahen Rückmeldungen in Form eines hochinformativem Feedbacks im Studienverlauf. Hochinformatives Feedback enthält Informationen zur Aufgaben-, Prozess- und (gelegentlich) Selbstregulierungsebene (Wisniewski, Zierer & Hattie, 2020). Basierend auf den didaktischen Konzepten und Daten werden KI-Komponenten zur Verarbeitung von Textdaten erstellt bzw. erweitert, in das Learning Management System integriert und iterativ weiterentwickelt. Zusätzlich unterstützt das Team der FeU die didaktische Konzeption von (1) KI-gestütztem summativen Feedback und (2) die Weiterentwicklung von Online Studienwahl Assistenten (OSA) bei den anderen Projektpartnern.

    3. Teilziel der FernUniversität in Hagen – Implemetierung einer KI gestützten Anwendung für formatives Feedback

    Die Bereitstellung und Weiterentwicklung spezifischer KI-Anwendungen für formatives Feedback erfolgt auf Basis von Textdaten. Unter realistischen Bedingungen werden die KI-Anwendungen getestet, auf ihren Beitrag zu identifizierten Bedarfen hin untersucht und ihr nachhaltiger Einsatz wird durch die Nutzung ausgewählter Open-Source-Software im Verbund realisiert. An der FeU wird die Open Source-Software OnTask zum Einsatz gebracht mit dem Ziel, diese über den Projektverlauf an der FeU über mehrere Module und Studiengänge in das Angebotsgefüge im Regelbetrieb zu integrieren und bei positiven Evaluationsergebnissen nach Projektende weiterzuführen. Dabei wird die Interoperabilität zu anderen Systemen fortlaufend sichergestellt .

  • Prof. Dr. Claudia de Witt

  • Bmbf LogoFoto: BMBF

    Gefördert wird das Projekt im Rahmen der Bund-Länder-Initiative „Förderung der Künstlichen Intelligenz in der Hochschulbildung“ durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)

    Förderbekanntmachung: https://www.bmbf.de/bmbf/shareddocs/bekanntmachungen/de/2021/02/3409_bekanntmachung.html

    Förderkennzeichen: 16DHBKI043

  • 01.12.2021 - 30.11.2025

  • Die ersten Veröffentlichungen aus dem Projekt sind derzeit in Arbeit.