Projekte des Forschungszentrums CATALPA
Foto: Henrik Schipper
In den Projekten nutzen Wissenschaftler*innen von CATALPA und als in-kind-Projektleitungen aus den Fakultäten die einzigartigen Forschungsmöglichkeiten des Zentrum. Durch die Anbindung an die FernUniversität mit ihren zahlreichen und diversen digital und hybrid Studierenden finden sie hier zu validen Ergebnissen in Bereich der Individualisierung von Hochschulbildung durch die Möglichkeiten der Digitalisierung. Sie stehen dabei im steten Austausch und kooperieren mit einschlägigen wissenschaftlichen Einrichtungen, die dieses besondere Forschungsfeld gemeinsam mit CATALPA nutzen können.
Unsere interdisziplären Teams aus Informatik, Computerlinguistik, Psychologie, Soziologie oder auch Bildungswissenschaft gewinnen eine große Bandbreite von Erkenntnissen – von der Grundlagenforschung bis hin zur Anwendung in großen Gruppen.
Aiducator
Wie lässt sich Feedback skalierbar, zeitnah und kostengünstig automatisch generieren? Mit dem Projekt Aiducator haben sich unsere Forschenden das Ziel gesetzt personalisiertes Feedback in Echtzeit zu generieren und es auf individuelle Bedürfnisse der Lernenden abzustimmen. Getestet und beforscht wird Aiducator für kompetenzorientierte Assessments in der konzeptuellen Modellierung in der Informatik.
AIM-HE
Was sind die Bedingungen für den Einsatz von KI in der Hochschule? Welche Rolle spielen verschiedene Ebenen und Verbindungen? Welchen Beitrag leisten KI-Merkmale? Diesen und weiteren grundlegenden Fragen widmet sich AIM-HE, das sich explizit auf den Einsatz künstlicher Intelligenz in Hochschulen fokussiert.
ASLAN
Neben der Vermittlung von Wissen ist die Überprüfung des Lernerfolges eine der wichtigsten Aufgaben in jedem Lehr-Lern-Prozess. Dabei spielen Freitextaufgaben, also Aufgaben, die als Antwort einen kurzen, frei formulierten Text erfordern, in vielen Fächern eine zentrale Rolle. Die Forschenden untersuchen, wie sie mit Hilfe von KI das korrigieren solcher Aufgaben unterstützen können. (DFG-gefördert)
DECIDE
Unter welchen Umständen ist Wahlfreiheit für Studierende von Vorteil und unter welchen Umständen können sich auch Nachteile daraus ergeben? DECIDE erforscht die Konsequenzen von Wahlmöglichkeiten im Kontext des Fernstudiums – auch unter Berücksichtigung der Diversität der Studierenden.
LEAD:FUH
Evidenzbasierte Learning-Analytics-Anwendungen in einer neuen Lehrarchitektur: Das ist das Ziel des neuen Millionenprojekts LEAD:FUH. Im Projekt werden drei zentrale LA-Anwendungen in den größten Bachelorstudiengängen pilotiert: zur Abbruchprognose und frühzeitigen Interventionsmöglichkeiten, zur Personalisierung von Lerninhalten mit Künstlicher Intelligenz und zur Unterstützung selbstregulierten Lernens durch intelligente Dashboards. CATALPA bringt sich mit einem Teilprojekt ein.
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METALADIN
Wie lassen sich Aufgaben skalierbar automatisch generieren, die komplexe Denkprozesse fördern? Im Projekt METALADIN widmen sich die Forschenden dieser Frage. Sie wollen personalisierte, iterative Übungsmöglichkeiten zu kompetenzorientierten Aufgaben schaffen. Dabei konzentrieren sie sich vor allem auf die Fähigkeiten des Analysierens, Bewertens und des Erschaffens.
MULTIDIVERSE-CSCL
Kollaboration in virtuellen Lerngruppen fördert die soziale Eingebundenheit und den Lernerfolg in Distance Education. Diversität der Studierenden kann jedoch auch dazu führen, dass die Lerngruppen weniger gut zusammenarbeiten. Das Projekt untersucht den Einfluss von Stereotypen auf die Zusammenarbeit und entwickelt technologische Unterstützungsmaßnahmen für die virtuellen Lerngruppen. (DFG-gefördert)
ORC und OrA
Das Projekt ORC analysiert das Wechselverhältnis zwischen Resilienz, Kreativität und Bildungstechnologien. Außerdem arbeitet es konkrete Handlungsempfehlungen für die Hochschule als Organisation heraus. Das ORC-Projekt baut auf dem OrA-Projekt auf, das sich mit der Implementierung von Bildungstechnologie in internationalen Hochschuleinrichtungen befasst hat.
SRL-Agent
Wie können wir die Fähigkeiten und Strategien von Lernenden im Bereich des selbstregulierten Lernens (SRL) besser verstehen und unterstützen? Dieses Projekt befasst sich mit einem der Instrumente zur Messung selbstregulierten Lernens: strukturierte Interviews. Diese wurden lange Zeit zu wenig genutzt. Denn trotz ihrer Validität sind sie zeitaufwändig und ressourcenintensiv. Durch die Kombination von Multi-Agenten-Systemen (MAS) und Lernanalysen (LA) wollen wir diese Einschränkungen überwinden und untersuchen, wie automatisierte SRL-Interviews bestehende Instrumente und Methoden ergänzen können.
Ehemalige Projekte
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NOVA:ea
Lässt sich online überhaupt sinnvoll prüfen? Und wie berücksichtigt man dabei auch noch die Diversität Studierender? Im Projekt NOVA:ea wurden studiengerechte E-Assessments implementiert, wissenschaftlich begleitet und evaluiert - im Verbund mit der RWTH Aachen, der TH Köln und dem Deutschen Institut für Erwachsenenbildung.
KISS.Pro
Lehrkräfte von Sprachunterricht auf eine kompetente Nutzung von KI-basierten Systemen vorbereiten - das war eines der Ziele von KISS-Pro. Das Verbundprojekt von vier Hochschulen erstellte und erprobte Professionalisierungskonzepte für Lehrer*innen, die Chancen, Vorbehalte, sachliche Grenzen und Probleme von KI im Schulkontext adressieren.
IMPACT
Bessere Hochschulbildung dank künstlicher Intelligenz - das Kooperationsprojekt IMPACT erforschte nicht nur den Einsatz von Trusted Learning Analytics und KI in der Hochschullehre, sondern bot auch wissenschaftliche Unterstützung bei der Umsetzung.
AI.EDU/AI.EDU 2.0
Künstliche Intelligenz, die Lernende und Lehrende bei der Bearbeitung und Strukturierung von Studieninhalten unterstützt – AI.EDU hat erforscht, wie genau das gelingen kann.
DAKODA
Wie lässt sich die Sprache von Deutschlernenden automatisiert untersuchen? Das Projekt DAKODA leistete hier Grundlagenarbeit. Verschiedene Lernerkorpora wurden zu einem großen Gesamt-Datensatz mit Such- und Filterfunktionen zusammengeführt. Parallel wurde der wissenschaftliche DaF/DAZ-Nachwuchs im Umgang mit großen Datensätzen geschult.
APLE/APLE II
Wissen, wo die eigenen Schwächen liegen, Lernlücken vorhanden sind und so das Bewusstsein schärfen für den eigenen Lernprozess - APLE (I und II) hat untersucht, wie eine digitale Plattform Studierende in ihrem Lernerfolg bestmöglich unterstützen kann.
LA DIVA
Lernende sind individuell, haben unterschiedliche Stärken, stecken in verschiedenen Lebensphasen und brauchen darum, insbesondere im häufig digitalen Fernstudium unterschiedliche Arten von Unterstützung. LA DIVA setzte genau hier an und ermittelte, welches Potenzial Learning Analytics hat.
InterMINT
Wie können wir internationale Studierende in Deutschland insbesondere in MINT-Fächern besser unterstützen? Um diese Frage zu beantworten, musste zunächst ermittelt werden, welche Prädikatoren hier für den Studienerfolg entscheidend sind. Das Projekt InterMINT hat dies untersucht.
LAMASS
Warum brechen manche Studierenden ihr Studium ab, während andere erfolgreich weitermachen? Daten hierzu stützten sich überwiegend auf die Präsenzlehre von klassischen Hochschulen. Wollen wir mehr über die Faktoren im digitalen Studium wissen, hilft ein Blick in die Fernhochschulen als Vergleichsgruppe. In dem Verbundprojekt LAMASS@DiLea erforschte das Lehrgebiet Bildungstheorie und Medienpädagogik von Prof. Dr. Claudia de Witt Faktoren für den Studienerfolg und -abbruch in digitalen Studienformaten und brachte diese Erkenntnisse in einen direkten Vergleich zum klassischen Präsenzstudium.
KISTRA
Die polizeiliche Kriminalstatistik zeigte in den letzten Jahren einen deutlichen Anstieg von politisch motivierten Straftaten mit Internetbezug. Ermittlungsbehörden benötigen bedarfsgerechte Werkzeuge, die ein Vorfiltern ermöglichen und sie bei der Strafverfolgung unterstützen. KISTRA erforschte die Möglichkeiten den Einsatz von Künstlicher Intelligenz zur Erkennung, Vorbeugung und Verfolgung von Straftaten. Das von CATALPA Forschungsprofessor Torsten Zesch verantwortete Teilprojekt beschäftigte sich konkret mit der Frage, wie die Strafbarkeit von Hassrede in sozialen Medien computerlinguistisch modelliert werden kann.
WisPerMed
Das Graduiertenkolleg WisPerMed ist ein breit gefächertes und interdisziplinäres Team aus Informatikern, Psychologen und Medizinern. Gemeinsam strebten wir die Verschmelzung von Künstlicher Intelligenz und medizinischer Entscheidungsunterstützung an, um die wissens- und datenbasierte Personalisierung der Medizin am Point of Care voranzutreiben.
Explainig AI
Künstliche Intelligenz als Black-Box? Automatische Bewertungsalgorithmen, die Lernerantworten zuverlässig bewerten können, schaffen wichtige Kapazitäten bei Lehrenden im Bildungsbereich. Doch was, wenn Lernende mit dem Feedback nichts anfangen können? Explaining AI erforschte Methoden, um künftig hilfreiches Feedback mittels KI generieren zu können.
Gehöre ich dazu?
Erschwert die ethnische Herkunft und damit allein die Erwartung, dass Schüler*innen mit Migrationshintergrund stereotypisiert wahrgenommen werden bereits Chancengleichheit? "Gehöre ich dazu?" beschäftigte sich mit den Konsequenzen von wahrgenommener Stereotypenbedrohung für die soziale Eingebundenheit und die sozialen Beziehungen von Jugendlichen mit Migrationshintergrund im deutschen Schulkontext.
DivAdapt
Das Projekt beschäftigte sich mit der Beschreibung, Vorhersage und Erklärung von Diversitätseffekten in computergestützten kollaborativen Lernszenarien. Ein Ziel des Projekts war die Entwicklung evidenz-basierter diversitätsgerechter Optimierung von kollaborativem Lernen in der computergestützten Hochschulbildung.
Durchlässigkeit
Das Projekt befasste sich mit der Durchlässigkeit zwischen beruflicher Ausbildung und Bachelorstudium - vom Fachinformatiker zum Bachelor Informatik.
Hochschulen der Zukunft (HdZ)
Im Projekt Hochschulen der Zukunft (Laufzeit: 01.05.2017 bis 30.04.2018) wurden Anforderungen der Digitalisierung an Hochschulen, hochschulstrategische Prozesse und Hochschulpolitik erhoben.
